干货预警：10种Python最佳资源推荐

这是一个有趣的资源的集合，针对Python的有抱负的数据科学家的文章和教程的形式提供，旨在为您的数据科学之旅提供一些实用指导。

Python是数据科学中使用最广泛的语言之一，它本身就是一种非常流行的通用编程语言。

当进入数据科学领域时，许多准数据科学家首先面临的问题可能就是他们选择哪种编程语言。如果您还没有掌握一套现有的编程技能，那么可以看看这篇文章了。

本文收集了10种有趣的资源，以文章和教程的形式提供给初学Python的有抱负的数据科学家，目的是给您的数据科学之旅提供一些具体的实践指导。请注意，它们不是数据科学教程，而是涵盖了与外围设备有关的主题和Python编程的一般知识。

接下来我们一起学习这10个旨在帮助您更好地学习Python的资源吧。

1.Python的小技巧（A-Z的格式整理）

https://dwz.cn/9t0LMbJx

Python是我每天工作的组成部分。在此过程中，我获得了一些有用的技巧和提示。

在这里，我以A-Z格式分享了其中的一些内容。

这些“窍门”大部分是我在日常工作中曾经使用或偶然发现的东西，有些是我在浏览Python标准库文档时发现的一些，还有一些人是通过PyPi搜索。

2.轻松地迁移到Python 3

https://dwz.cn/TXjTb5lG

Python成为机器学习和其他大量使用数据的科学领域的主流语言。它拥有各种深度学习框架和完善的数据处理和可视化工具集。

但是，Python生态系统在Python 2和Python 3中共存，而Python 2仍在数据科学家中广泛使用。到2019年底，科学堆栈将停止支持Python2。至于numpy，2018年之后的新功能版本将仅支持Python3。

更新（2018年9月）：现在与pandas、matplotlib、ipython、jupyter笔记本和jupyter实验室相同。

为了减少转换的麻烦，我收集了许多您可能会觉得有用的Python 3特性。

3.在10分钟内学习函数式Python

https://dwz.cn/SZ2YpSxJ

在本文中，您将学习什么是函数范例以及如何在Python中使用函数编程。您还将了解列表理解和其他形式的理解。

4.Python中的异步编程：演练

https://dwz.cn/tSbP6OMB

在使用Python进行并发编程的asyncio（有时称为async IO）之前，有一些基于生成器的协同例程。Python 3.10删除了那些。然后在Python 3.4中添加了asyncio模块，随后在3.5中添加了async / await。

这里有一些异步概念，您应该有所了解：协程和任务。让我们先来看一下协程。

5.Buggy Python代码：Python开发人员最常犯的10个错误

https://dwz.cn/G3PXHR0b

Python的简单易学语法可能会误导Python开发人员（尤其是对该语言较新的开发人员），从而错过了它的一些细微之处，并低估了各种Python语言的功能。

考虑到这一点，本文列出了一些“微妙的”、“难以捉摸的”错误的“前十名”列表，这些错误甚至可能“咬住”后面的一些更高级的Python开发人员。

6.Python decorator入门

https://dwz.cn/BzNSe126

在本教程中，我们将了解它们是什么以及如何创建和使用它们。decorator为调用高阶函数提供了一种简单的语法。

根据定义，decorator是一个函数，它接受另一个函数并扩展后者的行为，而无需显式地修改它。

7.Python数据结构的一个字节

https://dwz.cn/0vktqy8r

数据结构基本上就是这样，它们是可以将一些数据保存在一起的结构。换句话说，它们用于存储相关数据的集合。

Python中有四种内置的数据结构——列表，元组，字典和集合。我们将看到如何使用它们，以及它们如何使我们的生活更轻松。

8.Django第1部分：构建投资组合应用程序入门

https://dwz.cn/yDGk154M

Django是功能齐全的Python Web框架，可用于构建复杂的Web应用程序。在本教程中，您将通过示例学习Django。您将按照以下步骤创建一个功能全面的Web应用程序，并在此过程中了解框架的一些最重要的特性以及它们如何协同工作。

逐步学习该框架的一些最重要功能以及它们如何协同工作。

在本系列的后续文章中，您将了解如何使用Django的更多功能来构建更复杂的网站，本教程暂不介绍这些功能。

9.数据科学Python入门指南

https://dwz.cn/bS5gKo2B

一些编程语言生活在数据科学的心脏中。Python就是其中的一种语言。它是数据科学不可或缺的组成部分，反之亦然。当然，要清楚解释清楚是需要花费很长时间的。

让我们从一个事实开始，即Python提供了强大的功能来处理数学、统计和科学功能。在数据科学应用程序中，它提供了广泛的库来处理。更不用说它是开源的、可解释的高级工具！

10.为什么Python对于数据分析至关重要

https://dwz.cn/FLUHTGNb

Python是一种通用的编程语言，这意味着它可以在Web和桌面应用程序的开发中使用。在开发复杂的数字和科学应用程序中也很有用。有了这种多功能性，Python成为世界上增长最快的编程语言之一就不足为奇了。

那么Python 是如何进行数据分析呢？我们将仔细研究为什么对于今天想要从事数据分析职业或者正在寻找一些可能的技能提升途径的人来说，必须使用这种通用编程语言。完成后，您将对为何选择Python进行数据分析有一个更好的主意。