Python資料推薦 + IDE推薦+經典練手項目（開源免費）

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作者，許勝利，Python開發工程師，任職於上海某財富管理有限公司。

今天給大家帶來一批寶貝，大家可以在深夜裡獨自把玩，也可以在廣場上一邊遛狗一邊和盆友們品鑒。

學習資料

1、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；

Googles Python Class （https://developers.google.com/edu/python/introduction?hl=zh-CN&csw=1）Google的文檔，質量相當高；

Python3 教程 | 菜鳥教程 （http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html）如果英文不好，可以參考國內教程；

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

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。

2、拔高階段

最好自己動手寫一些項目，一定要使用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台；

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，名氣非常大；

3、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/）

網路爬蟲（Scrapy）Scrapy 1.4 documentation（https://docs.scrapy.org/en/latest/）

4、實戰演練

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

實戰（https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001432170876125c96f6cc10717484baea0c6da9bee2be4000） 廖雪峰老師的教程，非常經典，可以當做Python的百科全書來參考；

Python開源軟體（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） 不僅有web開發，還有爬蟲相關；

5、博客列表

廖雪峰的官方網站（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網路爬蟲和機器學習；

靜覓（http://cuiqingcai.com/） 崔慶才的個人網站，在爬蟲方面造詣很深；

Python（https://doughellmann.com/blog/）, OpenStack （https://doughellmann.com/blog/）博客裡面包含了很多python library的知識；

知乎 - 與世界分享你的知識、經驗和見解 隱藏著各種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，書籍和軟體；

nvbn/thefuck（https://github.com/nvbn/thefuck） 華麗的應用程序更正您以前的控制台命令；

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，相信你一定學過；

ipython/ipython（https://github.com/ipython/ipython） 生產性互動式計算系統；

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） 把文件從一台電腦安全地複製到另一台；

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 介面；

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寫的我的世界；

mopidy/mopidy（https://github.com/mopidy/mopidy） 一個可擴展的音樂伺服器；

Eloston/ungoogled-chromium （https://github.com/Eloston/ungoogled-chromium）可以修改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） 展示高解析度地圖；

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中強大的網路爬蟲系統；

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

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入門網路爬蟲之精華版；

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） 分散式網路爬蟲；

Chyroc/（https://github.com/Chyroc/WechatSogou）基於搜狗微信搜索的微信公眾號爬蟲介面；

ResolveWang/weibospider （https://github.com/ResolveWang/weibospider）分散式微博爬蟲(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注入和資料庫接管工具；

mitmproxy/mitmproxy（https://github.com/mitmproxy/mitmproxy） 針對滲透測試員和軟體開發人員的互動式TLS功能攔截HTTP代理；

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

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，書籍和軟體；

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）機器學習模型和演算法；

humphd/have-fun-with-machine-learning （https://github.com/humphd/have-fun-with-machine-learning）機器學習與神經網路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。它是基於伺服器 - 客戶端結構的Web應用程序，它允許您創建和操作筆記本文檔 - 或只是「筆記本」。

Jupyter Notebook提供了一個易於使用的互動式數據科學環境，涵蓋許多編程語言，不僅可以作為IDE，還可以作為演示文稿或教育工具。對於剛開始使用數據科學的人來說，這是完美的！

可以在這裡下載 Project Jupyter（http://jupyter.org/）

PyCharm

PyCharm是由JetBrain的人員製作的IDE，該團隊負責最著名的Java IDE，IntelliJ IDEA之一。

PyCharm的界面和功能對於那些有使用過其他JetBrain產品的人來說，是完美的。 此外，如果您喜歡IPython或Anaconda發行版，那麼PyCharm可以將其工具和庫（如NumPyMatplotlib）集成在一起，從而讓您可以使用數組查看器和互動式圖表。

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

Visual Studio

另一個選擇可能是Visual Studio代碼。 這是由Microsoft開發的文本編輯器，但也可以用作IDE。 Visual Studio的一個好處就是Git集成。 像Atom一樣，您可以使用此應用程序輕鬆地在存儲庫中提交，同步和創建分支。

Visual Studio包含一個名為IntelliSense的功能，它提供了基於變數類型，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。

您可以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

作為第三個替代選項，您還可以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。 就像上面提到的其他文本編輯器一樣，您可以使用插件擴展Sublime Text。 有關如何將Sublime Text設置為輕量級的一體化數據科學IDE的更多信息，請查看此頁面。

您可以在這裡下載Sublime Text Sublime Text - Download（https://www.sublimetext.com/3）

Atom

由Github開發的開源文本編輯器。

雖然這個文本編輯器可用於許多流行的編程語言，如Ruby on Rails，PHP，Java等，Atom有趣的功能，為Python開發人員創造了一個很好的體驗。A hackable text editor for the 21st Century（https://atom.io/）

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