2017.12.15 python資料，轉存一下。

最近GD項目三個型號都是用Python作批量燒錄和測試的。marking一下，，雖然本身不會寫。

 

 

一、入門階段

 

The Python Tutorial（https://docs.python.org/3.6/tutorial/index.html）Python guan官方文檔，永遠是最佳選擇；

 

Google's Python Class （https://developers.google.com/edu/python/introduction?hl=zh-CN&csw=1）Google的文檔，質量至關高；

 

Python3 教程 | 菜鳥教程 （http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html）若是英文很差，能夠參考國內教程；

 

Learn Python the Hard Way（https://learnpythonthehardway.org/book/） 最簡單的學習 Python 的方法， HTML 在線版是徹底免費的；

 

零基礎入門學習Python （http://study.163.com/course/introduction/378003.htm）網易雲課堂，老師詼諧幽默，上手快。

 

二、拔高階段

 

最好本身動手寫一些項目，必定要使用GitHub。

Python_精選項目課程（https://www.shiyanlou.com/courses/?category=%E5%90%8E%E7%AB%AF%E5%BC%80%E5%8F%91&course_type=all&tag=Python&fee=all） 實驗樓提供在線編程及在線實訓學習平臺；

 

Django 開發內容管理系統（https://code.ziqiangxuetang.com/django/django-cms-develop.html） 全面的中文教程；

 

Dataquest（https://www.dataquest.io/） 提供了一系列和數據分析相關的Python教程；

 

Python爬蟲學習系列教程 | 靜覓（http://cuiqingcai.com/1052.html） 靜覓的爬蟲課程，名氣很是大；

 

三、方向進階

 

來到這個時候，最好確立學習的方向。

 

web開發（Django、Flask、Tornado） python web 入坑指南（http://python-web-guide.readthedocs.io/zh/latest/index.html）

 

數據科學（Numpy、Pandas、Matplotlib） 數據科學家的完整學習路徑（Python版）（https://zhuanlan.zhihu.com/p/23229114）

 

機器學習（scikit-learn、）scikit-learn: machine learning in Python（http://scikit-learn.org/stable/）

 

深度學習（TensorFlow）（https://www.tensorflow.org/）

 

網絡爬蟲（Scrapy）Scrapy 1.4 documentation（https://docs.scrapy.org/en/latest/）

 

四、實戰演練

 

有哪些適合新手練手的Python項目（https://zhuanlan.zhihu.com/p/22164270） 很是全面的項目，強烈推薦；

 

實戰（https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001432170876125c96f6cc10717484baea0c6da9bee2be4000） 廖雪峯老師的教程，很是經典，能夠當作Python的百科全書來參考；

 

Python開源軟件（https://www.oschina.net/project/lang/25/python?company=0&sort=time&lang=25&recommend=false） 開源中國社區的項目合集；

 

karan/Projects（https://github.com/karan/Projects） Python項目合集；

 

Python項目_W3Cschool極客導航（https://123.w3cschool.cn/python_projects）  不只有web開發，還有爬蟲相關；

 

五、博客列表

 

廖雪峯的官方網站（https://www.liaoxuefeng.com/） 研究互聯網產品和技術，提供原創中文精品教程；

 

蟲師 （http://www.cnblogs.com/fnng/） 關於Python自動化方面的一位大牛；

 

寧哥的小站（http://www.lining0806.com/homepage/） Python網絡爬蟲和機器學習；

 

靜覓（http://cuiqingcai.com/） 崔慶才的我的網站，在爬蟲方面造詣很深；

 

Python（https://doughellmann.com/blog/）, OpenStack （https://doughellmann.com/blog/）博客裏麪包含了不少python library的知識；

 

知乎 - 與世界分享你的知識、經驗和看法  隱藏着各類Python大神。

 

經典入門及第三方庫

 

 

vinta/awesome-python（https://github.com/vinta/awesome-python） 精心設計的Python學習框架，書籍和軟件；

 

nvbn/thefuck（https://github.com/nvbn/thefuck） 華麗的應用程序更正您之前的控制檯命令；

 

pallets/flask、django/django（https://github.com/django/django） Python的web框架；

 

requests/requests （https://github.com/requests/requests）強大的庫，相信你必定學過；

 

ipython/ipython（https://github.com/ipython/ipython） 生產性交互式計算系統；

 

python/cpython （https://github.com/python/cpython）Python編程語言官方文檔；

 

 

好玩的項目

 

warner/magic-wormhole（https://github.com/warner/magic-wormhole） 把文件從一臺電腦安全地複製到另外一臺；

 

pyvideo/pyvideo （https://github.com/pyvideo/pyvideo）和Python相關的視頻；

 

7sDream/zhihu-oauth（https://github.com/7sDream/zhihu-oauth） 知乎官方未開放的 OAuth2 接口；

 

errbotio/errbot（https://github.com/errbotio/errbot） 最簡單和最流行的聊天機器人；

 

fogleman/Minecraft（https://github.com/fogleman/Minecraft） 用Python寫的個人世界；

 

mopidy/mopidy（https://github.com/mopidy/mopidy） 一個可擴展的音樂服務器；

 

Eloston/ungoogled-chromium （https://github.com/Eloston/ungoogled-chromium）能夠修改Google Chromium組件；

 

livid/v2ex（https://github.com/livid/v2ex） 在Google App Engine上運行的社區；

 

overviewer/Minecraft-Overviewer（https://github.com/overviewer/Minecraft-Overviewer） 展現高分辨率地圖；

 

charlierguo/gmail （https://github.com/charlierguo/gmail）Google Mail的Pythonic界面；

 

egirault/googleplay-api （https://github.com/egirault/googleplay-api）Google Play非官方的Python API；

 

網路爬蟲

 

LiuXingMing/SinaSpider（https://github.com/LiuXingMing/SinaSpider） 新浪微博爬蟲（Scrapy、Redis）；

 

binux/pyspider（https://github.com/binux/pyspider） Python中強大的網絡爬蟲系統；

 

bowenpay/wechat-spider（https://github.com/bowenpay/wechat-spider） 微信公衆號爬蟲；

 

jhao104/proxy_pool（https://github.com/jhao104/proxy_pool） Python爬蟲代理IP池(proxy pool)；

 

smicallef/spiderfoot （https://github.com/smicallef/spiderfoot）SpiderFoot，開源腳印和情報收集工具；

 

lining0806/PythonSpiderNotes（https://github.com/lining0806/PythonSpiderNotes） Python入門網絡爬蟲之精華版；

 

Germey/Zhihu（https://github.com/Germey/Zhihu） 崔慶才博主寫的知乎爬蟲；

 

gnemoug/distribute_crawler（https://github.com/gnemoug/distribute_crawler） 分佈式網絡爬蟲；

 

Chyroc/（https://github.com/Chyroc/WechatSogou）基於搜狗微信搜索的微信公衆號爬蟲接口；

 

ResolveWang/weibospider （https://github.com/ResolveWang/weibospider）分佈式微博爬蟲(PC端抓取)；

 

airingursb/bilibili-user（https://github.com/airingursb/bilibili-user）  Bilibili用戶爬蟲；

 

yanzhou/CnkiSpider （https://github.com/yanzhou/CnkiSpider）中國知網爬蟲；

 

數據相關

 

donnemartin/data-science-ipython-notebooks（https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks） 綜合型的數據科學教程；

 

sqlmapproject/sqlmap（https://github.com/sqlmapproject/sqlmap） 自動SQL注入和數據庫接管工具；

 

mitmproxy/mitmproxy（https://github.com/mitmproxy/mitmproxy） 針對滲透測試員和軟件開發人員的交互式TLS功能攔截HTTP代理；

 

rushter/data-science-blogs（https://github.com/rushter/data-science-blogs） 不少數據科學的博客；

 

ujjwalkarn/DataSciencePython（https://github.com/ujjwalkarn/DataSciencePython） 通用數據分析和機器學習任務；

 

justmarkham/DAT3 （https://github.com/justmarkham/DAT3）華盛頓的大數據課程；

 

billryan/algorithm-exercise（https://github.com/billryan/algorithm-exercise） leetcode/lintcode題解；

 

bitly/data_hacks （https://github.com/bitly/data_hacks）使用命令行進行數據分析；

 

 

機器學習

 

MorvanZhou/tutorials（https://github.com/MorvanZhou/tutorials） 機器學習相關教程；

 

ahangchen/GDLnotes（https://github.com/ahangchen/GDLnotes） 谷歌深度學習筆記；

 

tensorflow/models（https://github.com/tensorflow/models） 使用TensorFlow構建模型；

 

astorfi/TensorFlow-World （https://github.com/astorfi/TensorFlow-World）TensorFlow的簡單和現成的教程；

 

fchollet/keras（https://github.com/fchollet/keras） Python深度學習庫，運行在TensorFlow，Theano或CNTK；

 

josephmisiti/awesome-machine-learning（https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning） 精心設計的機器學習框架，書籍和軟件；

 

songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap （https://github.com/songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap）深度學習論文閱讀路線圖；

 

MLWave/Kaggle-Ensemble-Guide （https://github.com/MLWave/Kaggle-Ensemble-Guide） Kaggle組合指南的代碼；

 

eriklindernoren/ML-From-Scratch （https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch）機器學習模型和算法；

 

humphd/have-fun-with-machine-learning （https://github.com/humphd/have-fun-with-machine-learning）機器學習與神經網絡圖像分類的初學者指南；

 

arielf/weight-loss（https://github.com/arielf/weight-loss） 機器學習符合酮症：如何有效減肥；

 

luispedro/BuildingMachineLearning（https://github.com/luispedro/BuildingMachineLearningSystemsWithPython）本書用Python構建機器學習系統的源代碼；

 

 

最後推薦5個好用的Python IDE

Jupyter Notebook

 

 

Jupyter筆記本在2014年誕生於IPython。它是基於服務器 - 客戶端結構的Web應用程序，它容許您建立和操做筆記本文檔 - 或只是「筆記本」。

 

Jupyter Notebook提供了一個易於使用的交互式數據科學環境，涵蓋許多編程語言，不只能夠做爲IDE，還能夠做爲演示文稿或教育工具。對於剛開始使用數據科學的人來講，這是完美的！

 

能夠在這裏下載 Project Jupyter（http://jupyter.org/）

 

PyCharm

 

 

PyCharm是由JetBrain的人員製做的IDE，該團隊負責最着名的Java IDE，IntelliJ IDEA之一。

 

PyCharm的界面和功能對於那些有使用過其餘JetBrain產品的人來講，是完美的。 此外，若是您喜歡IPython或Anaconda發行版，那麼PyCharm能夠將其工具和庫（如NumPyMatplotlib）集成在一塊兒，從而讓您可使用數組查看器和交互式圖表。

 

下載地址PyCharm : Download Latest Version of PyCharm（https://www.jetbrains.com/pycharm/download）

 

Visual Studio

 

 

另外一個選擇多是Visual Studio代碼。 這是由Microsoft開發的文本編輯器，但也能夠用做IDE。 Visual Studio的一個好處就是Git集成。 像Atom同樣，您可使用此應用程序輕鬆地在存儲庫中提交，同步和建立分支。

 

Visual Studio包含一個名爲IntelliSense的功能，它提供了基於變量類型，功能和導入模塊的代碼完成。 它還提供語法高亮和自動完成功能。

 

您能夠在此頁面上免費下載適用於Windows，Linux或MacOS的Visual Studio代碼Download Visual Studio Code（https://code.visualstudio.com/download）

 

Sublime Text

 

 

做爲第三個替代選項，您還能夠考慮強大的文本編輯器Sublime Text。 大多數人喜歡用戶界面，非凡的功能和性能。 就像上面提到的其餘文本編輯器同樣，您可使用插件擴展Sublime Text。 有關如何將Sublime Text設置爲輕量級的一體化數據科學IDE的更多信息，請查看此頁面。

 

您能夠在這裏下載Sublime Text Sublime Text - Download（https://www.sublimetext.com/3）

 

Atom

 

 

由Github開發的開源文本編輯器。