Python资料推荐 + IDE推荐+经典练手项目(开源免费)

今天给大家带来一批宝贝,大家可以在深夜里独自把玩,也可以在广场上一边遛狗一边和盆友们品鉴。

学习资料

1、入门阶段

The Python TutorialPython guan官方文档,永远是最佳选择

Google’s Python Class Google的文档,质量相当高

Python3 教程 | 菜鸟教程 如果英文不好,可以参考国内教程

Learn Python the Hard Way 最简单的学习 Python 的方法, HTML 在线版是完全免费的

零基础入门学习Python 网易云课堂,老师诙谐幽默,上手快

2、拔高阶段

最好自己动手写一些项目,一定要使用GitHub
Python_精选项目课程 实验楼提供在线编程及在线实训学习平台

Django 开发内容管理系统 全面的中文教程

Dataquest 提供了一系列和数据分析相关的Python教程

Python爬虫学习系列教程 | 静觅 静觅的爬虫课程,名气非常大

3、方向进阶

来到这个时候,最好确立学习的方向。

4、实战演练

有哪些适合新手练手的Python项目 非常全面的项目,强烈推荐

实战 廖雪峰老师的教程,非常经典,可以当做Python的百科全书来参考

Python开源软件 开源中国社区的项目合集

karan/Projects Python项目合集

Python项目_W3Cschool极客导航 不仅有web开发,还有爬虫相关

博客列表

廖雪峰的官方网站 研究互联网产品和技术,提供原创中文精品教程

虫师 关于Python自动化方面的一位大牛

宁哥的小站 Python网络爬虫和机器学习

静觅 崔庆才的个人网站,在爬虫方面造诣很深

Python, OpenStack 博客里面包含了很多python library的知识

知乎 – 与世界分享你的知识、经验和见解 隐藏着各种Python大神

经典入门及第三方库

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好玩的项目

网络爬虫

数据相关

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机器学习

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最后推荐5个好用的Python IDE

1、Jupyter Notebook

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Jupyter笔记本在2014年诞生于IPython。它是基于服务器 – 客户端结构的Web应用程序,它允许您创建和操作笔记本文档 – 或只是“笔记本”。

Jupyter Notebook提供了一个易于使用的交互式数据科学环境,涵盖许多编程语言,不仅可以作为IDE,还可以作为演示文稿或教育工具。对于刚开始使用数据科学的人来说,这是完美的!

可以在这里下载
Project Jupyter

2.PyCharm

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PyCharm是由JetBrain的人员制作的IDE,该团队负责最着名的Java IDE,IntelliJ IDEA之一。

PyCharm的界面和功能对于那些有使用过其他JetBrain产品的人来说,是完美的。 此外,如果您喜欢IPython或Anaconda发行版,那么PyCharm可以将其工具和库(如NumPyMatplotlib)集成在一起,从而让您可以使用数组查看器和交互式图表。

下载地址PyCharm : Download Latest Version of PyCharm

3、Visual Studio

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另一个选择可能是Visual Studio代码。 这是由Microsoft开发的文本编辑器,但也可以用作IDE。 Visual Studio的一个好处就是Git集成。 像Atom一样,您可以使用此应用程序轻松地在存储库中提交,同步和创建分支。

Visual Studio包含一个名为IntelliSense的功能,它提供了基于变量类型,功能和导入模块的代码完成。 它还提供语法高亮和自动完成功能。

您可以在此页面上免费下载适用于Windows,Linux或MacOS的Visual Studio代码Download Visual Studio Code

4、Sublime Text

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作为第三个替代选项,您还可以考虑强大的文本编辑器Sublime Text。 大多数人喜欢用户界面,非凡的功能和性能。 就像上面提到的其他文本编辑器一样,您可以使用插件扩展Sublime Text。 有关如何将Sublime Text设置为轻量级的一体化数据科学IDE的更多信息,请查看此页面。

您可以在这里下载Sublime Text Sublime Text – Download

5、Atom

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由Github开发的开源文本编辑器。

虽然这个文本编辑器可用于许多流行的编程语言,如Ruby on Rails,PHP,Java等,Atom有趣的功能,为Python开发人员创造了一个很好的体验。A hackable text editor for the 21st Century

内容来源 微信公众号:造数 已获得原创作者授权。

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    原文作者:数据科学家修炼之道
    原文地址: https://blog.csdn.net/xiligey1/article/details/82457542
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