Python 解决你的实际问题可以在哪些地方找资料？

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Python 解决你的实际问题可以在哪些地方找资料？,第1张

Python 标准库：

应该浏览一下这份文档，它为标准库中的类型、函数和模块提供了完整（尽管很简略）的参考资料。标准的 Python 发布版包括了 大量 的附加模块。其中有针对读取 Unix 邮箱、接收 HTTP 文档、生成随机数、解析命令行选项、写 CGI 程序、压缩数据以及很多其它任务的模块。略读一下库参考会给你很多解决问题的思路。

安装 Python 模块 展示了如何安装其他 Python 用户编写的附加模块。

Python 语言参考： 详细说明了 Python 语法和语义。

它读起来很累，不过对于语言本身，有份完整的手册很有用。

其它 Python 资源：

http://www.python.org： Python 官方网站。它包含代码、文档和 Web 上与 Python 有关的页面链接该网站镜像于全世界的几处其它问题，类似欧洲、日本和澳大利亚。

镜像可能会比主站快，这取决于你的地理位置。

http://docs.python.org： 快速访问 Python 的文档。

http://pypi.python.org： Python 包索引，以前昵称为奶酪店，索引了可供下载的，用户创建的 Python 模块。如果你发布了代码，可以注册到这里，这样别人可以找到它。

http://code.activestate.com/recipes/langs/python/： Python 食谱是大量的示例代码、大型的集合，和有用的脚本。

值得关注的是这次资源已经结集成书，名为《Python 食谱》（O’Reilly &Associates, ISBN 0-596-00797-3。）

http://scipy.org: The Scientific Python 项目包括数组快速计算和处理模块，和大量线性代数、傅里叶变换、非线性solvers、随机数分布，统计分析以及类似的包。

与 Python 有关的问题，以及问题报告，可以发到新闻组 comp.lang.python ，或者发送到邮件组 [email protected] 。新闻组和邮件组是开放的，所以发送的消息可以自动的跟到另一个之后。每天有超过 120 个投递（高峰时有数百）,提问（以及回答）问题，为新功能提建议，发布新模块。在发信之前，请查阅 常见问题 (亦称 FAQ)，或者在 Python 源码发布包的 Misc/ 目录中查阅。邮件组也可以在 http://mail.python.org/pipermail/ 访问。FAQ回答了很多被反复提到的问题，很可能已经解答了你的问题。

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那就推荐一些吧。

基础入门（Data Science方向为主）：

1、《a byte of python 中文版》，零基础的人都可以看。

2、斯坦福的在线教程，入门级。Python Numpy Tutorial英文好的同学可以看看。

3、夯实python语言本身，建议看《Python Cookbook 中文版》。

1、Web开发方向：看简单的框架flask，推荐《Flask Web开发：基于Python的Web应用开发实战》。

2、数据分析方向：看《利用Python进行大数据分析》，主要讲Pandas库，讲数据分析。很多金融巨头，用Python进行数据分析。

3、科学计算方向：《python_sci用python进行科学计算》。

4、AI的机器学习方向：《Hands-on ML with Scikit-learn and TensorFlow》。

5、AI的计算机视觉方向：《Python计算机视觉编程》。

6、网络爬虫方向：

有时间也可以去听听一些大数据讲座、沙龙等，比如加米谷大数据培训中心的活动、沙龙等，通常都会分享一些满满的干货，有问题也可以趁机问。也可以考虑参加专业系统的培训。

书籍资料：《python基础教程第二版》，《python学习手册第四版》，《A byte of python3》，《A byte of python2》，《深入浅出：使用python编程》，《笨办法学python》，《head frist Python》（网上都能找到电子版）

视频资料：（太多了，有好多是培训机构出的视频，所以这里为了避嫌我就不说名字了免费以为我在给培训机构打广告）

还有一些学习论坛或者网站，基本都可以找到的

实在找不到联系我，私发给你