GitHub 上 25 个 Python 学习资源，墙裂推荐！

英文：thecarrots，翻译：CSDN

根据2020年StackOverflow开发者调查报告，Python是世界上最受欢迎的语言之一，排名仅次于Rust和TypeScript。更令人惊讶的是，Python是开发人员最想尝试的语言。如果你是一位使用Python的开发人员，而且希望提高自己的技术水平，或者你想学习Python，那么你可来对地方了。本文将为你献上25个最佳GitHub代码库。

1、最佳Python代码库

1. Python开发资源大全：Python框架、库、软件以及资源精选列表。 （https://github.com/vinta/awesome-python） 这个列表有中文版，我们以前专门推荐过： https://github.com/jobbole/awesome-python-cn
2. Python资源精选列表2：精心筛选的一组Python框架、库、软件以及资源列表。 （https://github.com/trananhkma/fucking-awesome-python）
3. Python精选应用程序：将近400个开源Python应用程序，按主题陈列，且附有使用apatite根据结构化数据生成的代码库、文档等链接。 （https://github.com/mahmoud/awesome-python-applications）
4. Pytorch：与Pytorch相关的库，Pytorch是有名的张量与动态神经网络机器学习框架。 （https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list）
5. Python异步：精心挑选的Python异步框架、库、软件以及资源清单。 （https://github.com/timofurrer/awesome-asyncio）
6. Jupyter：非常了不起的Jupyter项目、库以及资源的清单。你可以利用Jupyter创建和共享包含实时代码、方程式、可视化效果、文本等的Python文档。 （https://github.com/markusschanta/awesome-jupyter）
7. Python书单: 有关Python的最佳书单！ （https://github.com/Junnplus/awesome-python-books）

2、图书

1. Python指南：关于Python日常安装、配置和使用的最佳实践手册，包括pip、numpy、virtualenv等的介绍。 （https://github.com/realpython/python-guide）
2. Python简明教程：面向初学者的Python教程，你只需要知道如何保存一个保存文本文件即可开始学习。 （https://github.com/swaroopch/byte-of-python）
3. Cosmic Python：以python方式的应用程序架构模式来管理复杂性，O'Reilly的免费书籍！ （https://github.com/cosmicpython/book）
4. Python机器学习：该库包含经典的机器学习教程的Notebook代码。 （https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-3rd-edition）

3、面试问题

1. Python经典编程面试题：经典的Python编程面试问题集，请不要作弊！ （https://github.com/StBogdan/CTCI_python）
2. Python交互式编程题：使用Anki学习卡片提供了120多个持续更新、交互式、测试驱动的编程面试题。 （https://github.com/donnemartin/interactive-coding-challenges）
3. Python面试题集：Python面试中经常遇到的问题。 （https://github.com/sigmavirus24/python-interview-questions）
4. Python面试题集2：额外的300多个Python面试题。 （https://github.com/learning-zone/python-interview-questions）

4、数据结构与算法

1. Python数据结构与算法：Python 3的数据结构与算法，最简单、最整洁的实现，已获1.8万颗星！ （https://github.com/keon/algorithms）
2. Udemy算法、数据结构与面试课程：该库中包含Udemy课程附带的notebook，可帮助你准备面试。 （https://github.com/jmportilla/Python-for-Algorithms--Data-Structures--and-Interviews）
3. Python算法：算法和数据结构的实现，快乐的学习！ （https://github.com/prakhar1989/Algorithms）

5、Python资源

1. GitHub的Python趋势列表：GitHub提供的Python流行代码库。 （https://github.com/trending/python）
2. PEP 8--Python样式指南检查器：该工具可以按照PEP 8样式约定检查你的Python代码。 （https://github.com/treyhunner/pep8）
3. Google样式指南：Google推荐的Python样式指南。 （https://github.com/google/styleguide）
4. Python增强建议：Python增强建议，PEP官方索引。 （https://github.com/python/peps）

6、学习Python

1. Python Koans：一个交互式的教程，可通过测试来学习Python，测试驱动开发的入门教程。 （https://github.com/gregmalcolm/python_koans）
2. 基于项目的学习：面向项目的编程教程列表，包括构建网络抓取工具、应用程序机器人等。 （https://github.com/tuvtran/project-based-learning#python）
3. 通过JupyterNotebook学习Python 3：通过一系列交互式Jupyter Notebook教你学习Python 3。 （https://github.com/jerry-git/learn-python3）

英文:

https://thecarrots.io/blog/25-best-github-repos-for-python-developers