献给 Python 开发人员的 25 个最佳 GitHub 代码库!
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了献给 Python 开发人员的 25 个最佳 GitHub 代码库!相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
以下为译文:
最佳Python代码库
Python资源精选列表1:Python框架、库、软件以及资源精选列表。
(https://github.com/vinta/awesome-python)
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)
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)
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)
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)
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)
Python书单: 有关Python的最佳书单!
(https://github.com/Junnplus/awesome-python-books)
图书
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)
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)
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)
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)
面试问题
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)
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)
Python面试题集:Python面试中经常遇到的问题。
(https://github.com/sigmavirus24/python-interview-questions)
Python面试题集2:额外的300多个Python面试题。
(https://github.com/learning-zone/python-interview-questions)
数据结构与算法
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)
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)
Python算法:算法和数据结构的实现,快乐的学习!
(https://github.com/prakhar1989/Algorithms)
Python资源
GitHub的Python趋势列表:GitHub提供的Python流行代码库。
(https://github.com/trending/python)
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)
Google样式指南:Google推荐的Python样式指南。
(https://github.com/google/styleguide)
Python增强建议:Python增强建议,PEP官方索引。
(https://github.com/python/peps)
学习Python
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)
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)
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)
原文:https://thecarrots.io/blog/25-best-github-repos-for-python-developers
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