献给 Python 开发人员的 25 个最佳 GitHub 代码库

以下为译文:

根据2020年StackOverflow开发者调查报告,Python是世界上最受欢迎的语言之一,排名仅次于Rust和TypeScript。更令人惊讶的是,Python是开发人员最想尝试的语言。如果你是一位使用Python的开发人员,而且希望提高自己的技术水平,或者你想学习Python,那么你可来对地方了。本文将为你献上25个最佳GitHub代码库。

1、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)


2、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)

3、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)

4、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)

5、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)

6、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)

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