【Python】30天进阶Python！这个Github项目你值得拥有！
小编也见过很多所谓的Python学习资料，大部分入门内容讲的很好，但是到了进阶就写的不太好了。
小编最近在Github上发现了一个很好的项目！正好推荐给大家学习Python!
项目地址为：
https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python
项目名称叫做30天学Python，目前已经收获5.6k star
大家可以看看这个30天到底学一些啥：
除了Python基础入门学习的介绍、变量、内置函数、操作、字符串、列表、元组、集合、字典、分支、循环、函数、模块。（1~12天的内容）
还有Python进阶学习的列表生成式、高阶函数、类型异常、时间内容、异常处理、正则表达式、文件处理、模块管理、类和对象。（13~21天的内容）
更多加了Python的不同方向内容学习，例如网络爬虫、项目虚拟环境搭建、统计学、数据分析、web页面搭建、数据库交互、API、打造API。（22~29天的内容）
最后一天是总结~
该项目作者的代码写的十分容易理解，配合了大量注释，由于是英文的，也方便大家提升英文阅读能力。（毕竟很多前沿资料都是英文的）
例如第25天的Pandas数据分析内容，作者先给了个目录：
首先是Pandas的介绍，然后是导入Pandas、讲解DataFrame数据框、读取CSV文件、改变DataFrame、检查列类型，最后配合了一个实战案例！
作者给出了所有练习数据：
作者还将每个的结果写在代码注释中
例如第13天学习列表生成式，通过列表生成式生成列表：
# Generating numbers
numbers = [i for i in range(11)] # to generate numbers from 0 to 10
print(numbers) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# It is possible to do mathematical operations during iteration
squares = [i * i for i in range(11)]
print(squares) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
# It is also possible to make a list of tuples
numbers = [(i, i * i) for i in range(11)]
print(numbers) # [(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]
加上 if 的判断：
# Generating even numbers
even_numbers = [i for i in range(21) if i % 2 == 0] # to generate even numbers list in range 0 to 21
print(even_numbers) # [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]
# Generating odd numbers
odd_numbers = [i for i in range(21) if i % 2 != 0] # to generate odd numbers in range 0 to 21
print(odd_numbers) # [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
# Filter numbers: let's filter out positive even numbers from the list below
numbers = [-8, -7, -3, -1, 0, 1, 3, 4, 5, 7, 6, 8, 10]
positive_even_numbers = [i for i in range(21) if i % 2 == 0 and i > 0]
print(positive_even_numbers) # [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]
# Flattening a three dimensional array
three_dimen_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
flattened_list = [ number for row in three_dimen_list for number in row]
print(flattened_list) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
例如当天的练习题如下：
一共7个题目，大家看不懂英文可以谷歌翻译，毕竟现在谷歌翻译用了深度学习，效果还是不错的~
总之，这个项目的内容干货满满！
大家一定要去看看~ 如果喜欢项目作者，给他点个star支持下吧！
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