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强烈推荐这11个Python开源项目，非常值得入门学习(从入门到Python高级开发)

青葱年少 • • 技术文章 • 阅读 221

Python的日益普及及其在业界的使用使它成为当今最流行的编程语言之一。即使有很多学习Python的资源，例如参考书，视频教程，网站，您也可以将GitHub视为满足学习Python愿望的可靠资源之一。作为庞大的代码库，GitHub不仅出色地为您提供了有关Python的知识，而且还为您提供了与源代码管理平台一起使用的亲身体验，从而完成了出色的工作。

这种通用性自然使Python成为当今各种项目的简单选择。全世界的企业都非常喜欢Python，这进一步强调了它在现代软件行业中的作用。

如果您也受到Python的实用性的启发，并想尝试一下它所拥有的有前途的职业生涯，我们正好为您准备了合适的东西。

1. The Algorithms

Algorithms是一个关于Python算法的开源项目。其中包含超过35个主题的Python算法及其实现，例如数据结构，计算机视觉，线性代数，神经网络，排序，字符串等。请记住，理解这些算法至少需要Python的初学者知识，从而使该存储库更适合中级和高级开发人员。

不仅是Python，而且它们的存储库还包含大量类似的Java，C，C ++，JavaScript，Ruby和其他一些编程语言的算法。无论您有使用Python的经验如何，我们都建议您对该仓库加注星标，以使所有这些算法都可在需要时随时使用。如果您愿意的话，开源也可以让您自由地为仓库进行扩展。

2. vinta/awesome-python

awesome-python是一个统计数据为主的开源项目。这是一个关于Python框架，库，工具和其他便捷资源的集合。该项目针对个别项目或主题列出了90多种不同的类别，包括管理面板，数据验证，计算机视觉，算法和设计模式，ChatOps工具等等。

此外，awesome-python还提供了一些有用的书籍、时事通讯、播客和web系列的链接，这些书籍致力于让Python更容易地为所有人服务。如果您使用Python，这个repo应该在您的Python资源清单中，因为它提供了大量的各种方便的资源。

3. tensorflow/tensorflow

现在，此仓库用于正式的Google产品TensorFlow，该产品在机器学习领域确实产生了奇迹，使跨各种平台（例如台式机，移动设备，IoT和JavaScript）的开发人员都可以使用它。

如果您选择Python打算进入机器学习，那么此存储库将在您的机器学习之旅中迈出关键的一步。请记住，此项目假定您已经对Python的核心概念有所了解，并且对机器学习做了一些介绍。

此项目涵盖了TensorFlow for Python机器学习的各个方面，例如与其引入，安装和其他有价值资源的负载相关的所有必要信息。这些资源包括官方教程，博客，视频等，可帮助您充分利用TensorFlow进行所有机器学习项目和任务。

4. Project-Based Learning

Project Based Learning包含了针对各种编程语言的教程，特别侧重于面向项目的学习。在访问他的repo时，你会注意到一个超过20种编程语言的巨大列表，在本文中我们将只关注Python，但也可以查看其他编程语言的项目。

他们的Python部分包括大量的教程，用于构建从web抓取器、机器人和web应用程序到构建数据科学、机器学习和深度学习解决方案的大量项目。我们建议您查看本报告中的整个Python部分，以便更深入地了解项目，并将自己转换到更实际的学习体验中。

5. Python-programming-exercises

杰弗里•胡(Jeffrey Hu)的GitHub项目相当直接。他的repo有100多个Python编程挑战，满足了新开发人员、中级开发人员和资深专业人员的需求。Jeffrey还有一个网站，以漫画的形式教你基本的Python语言，你也可以使用它，但除非你懂中文，否则你很难理解它。

如果您一直在学习Python并且想测试自己的知识，我们强烈建议您在在线其他地方寻找练习练习之前先试试Jeffrey 's repo。它提供了所需的提示和解决方案，但请尽量不要向下滚动，否则您会碰到答案。

6. learn-python

与learn-python3类似，learn-python存储库也可以作为初学者和中级学习者的一个方便的Python资源集合。存储库使用一组Python脚本来涵盖Python中的各个主题，比如操作符、数据类型、类、模块等等，并提供了精确的解释和附带的示例。

还有一小部分解释了如何使用这个存储库来帮助您最大限度地利用这个repo。Oleksii把该项目称为游乐场和备考单，因为在学习阶段，学习者经常会回到项目来试验代码示例，以获得更接近实际操作的感觉。一旦您习惯了编写自己的Python代码，就可以使用前面提到的linting工具(如pylint)清理代码，而必要的测试则由pytest处理。

7. learn-python3

这个GitHub repo包含初学者到中级Python 3的学习和教学资源。这个项目的内容是非常好的结构和木星的笔记本。笔记本文件夹中的初学者文件夹包含19个入门主题，如字符串、条件、类、异常等等，以帮助您入门。我们建议看看项目的完整清单。

其他高级主题在中间文件夹中提供，比如编写惯用Python、一些其他通用主题和一些最佳实践，以帮助您避免编写灾难性的、低效的代码。更不用说，repo中的每个主题都提供了大量的示例代码供您彻底分析，以及帮助您跟踪进度的练习。

8. full-speed-python

full-speed-python于2018年3月由Joao Ventura首次发布，它本质上是一本涵盖了Python基础知识以及更高级主题的书，其中非常强调实践学习。在解释完每个主题后，若昂试图通过给读者提供足够的练习来巩固对概念的理解。这些练习在让Python学习者在短时间内熟悉Python语法方面起着至关重要的作用。

一旦您开始采用这种方法，您将能够在一两个月内读完这本Python书的全部内容。repo包含您构建自己的图书所需的文件，或者您可以简单地从他的repo下载图书，下载链接在那里。

9. python_reference

Python reference的名称说明了一切。与其他侧重于提供有用的Python教程以获得无缝学习体验的存储库不同，Python参考项目更多地是面向中级开发人员的各种Python主题的集合。虽然我们建议您查看项目协议的具体内容，但以下是项目协议内容的简要概述:

●Python技巧和教程

●Python与Web

●算法

●绘制和可视化

●基准性能测试

●Python和数据科学

●有用的脚本和代码片段

●Links

如果您已经掌握了Python的基础知识，那么这个repo可能适合帮助您理解大量高级主题。repo为各种主题提供了Jupyter笔记本，比如有用的正则表达式、带有或不带有IPython的Cython，以及更多类似的内容，同时为您提供了按您希望的方式编辑和运行代码的灵活性。

10. coding-problems

coding-problems包含了一个更新的解决方案的集合，新的程序员在学习数据结构和算法时面临的许多编码和算法问题。Meto涵盖了来自不同主题的问题的解决方案，并将它们分类为数组、链表、动态编程、数学和其他一些类别。

作者完美地构建了问题，使个人更容易分析问题及其解决方案。当然，这并不是你在他的项目书中看到的唯一东西。您还可以找到一些有价值的资源，如在线课程(MOOCs)、书籍、培训网站、YouTube频道，以及其他一些资源，这些资源涵盖了Python以及开发人员在使用Python时遇到的许多问题的解决方案。

11. Fucking Awesome Python

零基础Python学习资源介绍

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观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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