Python 最佳实践指南 20188.3. Python 学习资料
新手#
The Python Tutorial#
这个是官方教程。它包含了所有的基础，并提供了一个关于语言和标准库的教程。推荐给那些需要一份关于这门语言的快速开始指南的人们。
Python for Beginners#
thepythonguru.com 是一个专注于新手程序员的教程网站。它涵盖了许多深度的 Python 概念。它也会教你一些像 lambda 表达式，正则表达式等 Python 的高级结构。 最后，它以『如何使用 Python 访问 MySQL 数据库』这篇教程结束。
学习 Python 交互式数据科学#
如果你热衷于在线交互式环境来学习 Python 数据科学， this free python tutorial by DataCamp 是一个比较好的开始。如果你已经是一位对机器学习有提前了解和兴趣，并使用 scikit-learn 的核心开发人员，查看 course on Supervised Learning with scikit-... 。
学习交互式 Python 教程#
Learnpython.org 是一个简单自由获取 Python 介绍的方式。这个网站采用与流行站点 Try Ruby 相同的方式，站点自带交互式 Python 解释器，这样你可以不用在本地安装 Python 就可以进行学习。
如果你想拥有传统纸质书籍，Python For You and Me 是一个学习这门语言各个方面的极佳资源。
Python for You and Me Learn Python Interactively with DataCamp!
渐进式学习 Python#
Techbeamers.com 提供渐进式教程进行 Python 教学。每一个主题的教程都添加了逻辑性的代码片段，并设置了随堂测验。这里是一份关于 Python 面试问题 的章节来帮助求职者。你也可以阅读要点 Python tips 和学习 best coding practices 来撰写高质量的代码。通过下面这个链接，你将获得正确的平台来快速学习 Python 。
在线 Python 助教#
在线 Python 助教给你一个可视化的渐进步骤，来说明你的程序是如何运行的。Python 助教帮助人们理解电脑执行程序源代码每一行的方式来克服基础障碍。
用 Python 创作一个属于你自己的电脑游戏#
这本书，正适合编程零经验的初学者。每一个章节都有一个小游戏的源代码，利用这些例证程序来解释程序设计概念，给读者一个「感性」的程序思想。
Hacking Secret Ciphers with Python#
这本书教授完全初学者 Python 程序设计和基础密码学。章节提供各式各样的密码源代码，同时提供程序是如何破解它们的方法。
Learn Python the Hard Way#
这是一份绝佳的 Python 初级程序员指南。包含了从 console 到 web 的「 hello world 」。
Python 速成#
这份指南和 Python for Programmers with 3 Hours 一样出名，它为使用其他开发语言的有经验的程序员提供了 Python 速成课。
Dive Into Python 3#
Dive Into Python 3 对于那些准备转投 Python 3 的程序员是一本好书。如果你正准备从 Python 2 过渡到 3 ，亦或者你已经具有其他语言的开发经验，这本书对你来说非常适合阅读。
Think Python: How to Think Like a Computer Scientist#
Think Python 尝试在使用 Python 语言时介绍一个基础的计算机科学的概念。它的目的是创造一本拥有大量练习、通俗易懂并且每个章节的每个片段都致力于解决项目问题的书。
在探索 Python 语言大量特性的可行性时，作者穿插了各式各样的设计模式和最优范例。
这本书也包含了几个案例研究，让读者将书本中讨论的主题应用到实际问题中来更好的学习。案例研究包含关于 GUI 和 Markov Analysis 的作业。
Python Koans#
Python Koans 是 Edgecase's Ruby Koans 的一个端口。它使用测试驱动的方法，参阅 TEST DRIVEN DESIGN SECTION 来提供一个交互式教程来教学基础 Python 概念。通过修复在测试脚本中失败的断言语句，这提供了一个连续的步骤来学习 Python。
对于那些习惯于使用语言并自己搞清楚问题的人来说，将是一个富有欢乐和吸引力的选择。对于那些 Python 和程序设计初学者来说，拥有额外的资源和参考将非常有帮助。
更多关于测试驱动开发的资源请关注：
A Byte of Python#
A Byte of Python 是一本学习 Python 的免费入门书籍，非常适合没有编程基础的人学习。
A Byte of Python for Python 2.x A Byte of Python for Python 3.x
Learn to Program in Python with Codeacademy#
这是一个适合绝大多数 Python 初学者的 Codeacademy 课程。这个免费的交互式课程主要教授 Python 编程中基础和部分深入的知识，同时会有测试来检验学者对知识的掌握程度。 这门课程也包含很多功能可以反馈你学习的情况，帮助你更好的学习。
Code the blocks#
Code the blocks 为初学者提供免费交互式的 Python 教程。它将 Python 程序设计和 3D 环境下「 搭砖块 」建造建筑相互结合。此教程教授你如何使用 Python 一步步创造一个精细的 3D 建筑，让你学习 Python 的过程充满欢乐。
Intermediate#
Effective Python#
这本书包含了 59 种特定方法来提高编写 Pythonic 代码。总长度只有 227 页，列举了大量的晋升中等水平 Python 工程师必备的知识技能。
高级#
Pro Python#
这本书适用于中级到高级 Python 程序员，他们希望理解 Python 的工作原理以及怎样提升自己的代码水平。
《Expert Python Programming》#
《Expert Python Programming》专注于为高级工程师提供 Python 的最佳实践的建议。
它的话题包括装饰器（伴随缓存、代理、上下文管理器、案例研究）、方法解析顺序，使用 super() 和元编程，还有通用的 PEP 8 最佳实践。
它花了多个章节，详细地介绍了如何编写和发布一个扩展包甚至最终发布一个应用，包含了一个使用 zc.buildout 的章节。后面的章节详细讲述了最佳实践，比如编写文档、测试驱动开发、 版本控制、优化和分析。
《A Guide to Python's Magic Methods》#
这 是 Rafe Kettler 发表博文的集合，解释了 Python 中的 "魔法方法"。魔法方法由双下划线包围 （比如 init），能够使类和对象表现出不同的、魔法的行为。
A Guide to Python's Magic Methods
注意#
Rafekettler.com 目前已关闭，您可以直接访问他们的 Github 版本。 在这里您可以找到一个 PDF 版本: A Guide to Python's Magic Methods (repo on...
工程师和科学家#
A Primer on Scientific Programming with Python#
《A Primer on Scientific Programming with Python》由 Hans Petter Langtangen 编写， 主要涵盖了 Python 在科学领域的使用。在这本书中，例子是从数学和自然科学中选出的。
Numerical Methods in Engineering with Python#
《Numerical Methods in Engineering with Python》由 Jaan Kiusalaas 编写， 其重点是数值方法以及如何用 Python 来实现他们。
其他话题#
Problem Solving with Algorithms and Data Structures#
《Problem Solving with Algorithms and Data Structures》涵盖了一系列数据结构和算法。 所有概念都用 Python 代码说明，提供了可在浏览器中直接运行的交互式样例。
Programming Collective Intelligence#
《Programming Collective Intelligence》介绍了大量基础的机器学习和数据挖掘方法。 本书不会侧重于数据挖掘的数学原理，而是更侧重于解释底层的理论算法，以及展示如何使用 Python 来实现这些算法。
Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python#
《Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python》 是由 Raymond Hettinger 制作的视频。 通过它可以学习到如何更好地利用 Python 最好的特性和如何通过代码转换来改进现有代码。
Fullstack Python#
《Fullstack Python》为使用 Python 进行 Web 开发提供了完整的自上向下的资源。
技术话题范围涵盖从设置 Web 服务器到设计前端、选择数据库、优化 / 缩放等。
顾名思义，它涵盖了从头开始构建和运行完整的 Web 应用程序所需的所有内容。
参考资料#
Python in a Nutshell#
《Python in a Nutshell》 由 Alex Martelli 编写，涵盖了 Python 跨平台的多数用法， 从它的语法到内建库，再到比如说编写 C 扩展的高级主题。
The Python Language Reference#
这是 Python 的参考手册，它涵盖了这门语言的语法和核心语义。
Python Essential Reference#
《Python Essential Reference》，由 David Beazley 撰写，是 Python 的最终参考指南。 它简明扼要地解释了标准库的核心语言和最重要的部分。 它涵盖了 Python 3 和 2.6 版本。
Python Pocket Reference#
《Python Pocket Reference》由 Mark Lutz 编写，是一个了解核心语言的易于使用的参考， 介绍了常用的模块和工具集。它涵盖了 Python 3 和 Python 2。
Python Cookbook#
Python Cookbook 由 David Beazley 和 Brian K. Jones 编写，打包了许多具有实践意义的 "食谱"。 这本书涵盖了核心 Python 语言，也涵盖了诸多不同应用的常见任务。
Writing Idiomatic Python#
《Writing Idiomatic Python》由 Jeff Knupp 编写，包含了最常见和最重要的 Python 习语， 其形式尽可能地有辨识度和易于理解。每个习语都是编写一些常用代码片段的推荐方式， 其后会解释为什么这个习语是重要的。每个习语均有两个代码样例："有害的" 方式和 "理想的" 方式。
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