前文回顾????整理了 34 个 Python 自动化办公库
今天给大家分享一下，不同阶段的Python学习者从不同角度量身定制了50个学习资源，建议收藏！
01 初学者????0基础如何系统的学习Python？
1. Welcome to Python.org
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- 官方Python站点提供了一个开始使用Python生态系统和学习Python的好方法，包括官方文档。
2. Python入门23讲
- ????https://www.bilibili.com/video/BV17p4y1i7Vn
- 一套深入讲解Python基础的入门课程，言简意赅
3. Basic Data Types in Python – Real Python
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- 介绍了Python 中的基本数据类型
4. How to Run Your Python Scripts – Real Python
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- 教你如何运行Python脚本
5. Python Tutorial: Learn Python For Free | Codecademy
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- Codecademy提供免费的互动课程，帮助您练习Python的基础知识，同时为您提供即时，类似游戏的反馈。对于那些喜欢练习专业知识的人来说，学习Python的好方法。
6. 阿里巴巴出品：12套Python课程，从入门到高级
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来自阿里巴巴的免费学习平台，不仅讲解如何入门，还分享了一些高级进阶课程
7. Learn Python – Free Interactive Python Tutorial
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- 此交互式教程依赖于可以实现和实践的实时代码片段。使用此资源作为交互式学习的方式，并提供一些指导。
8. Jupyter Notebook: An Introduction – Real Python
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- 想要一种简单，直观的方式来访问和使用Python函数吗？Jupyter Notebook就是最好的选择。使用它比命令行和不同的拼凑在一起的脚本更容易。这是我自己使用的设置。本教程将帮助您开始学习Python的路径。
9. Python Tutorial – W3Schools
- https://www.w3schools.com/python/
- W3School使用与用于教授HTML和其他Python相同的格式。使用交互式和文本片段练习不同的基本功能。使用本教程可以获得语言的基础并学习Python。
10. Python | Kaggle
- https://www.kaggle.com/learn/python
- Kaggle是一个举办数据科学和机器学习竞赛的平台。竞争对手使用数据集并尽可能准确地创建预测模型。他们还提供交互式Python笔记本，帮助您学习Python的基础知识。
11. Learning Python: From Zero to Hero – freeCodeCamp.org
- https://medium.freecodecamp.org/learning-python-from-zero-to-hero-120ea540b567
- 这篇基于文本的教程旨在总结Python中的所有基本数据和功能概念。通过关注Python的面向对象部分的对象和类部分，它深入研究了语言的多功能性。到最后，您应该在Python中有一个简洁的对象摘要以及不同的数据类型以及如何迭代或循环它们。
12. BeginnersGuide – Python Wiki
- https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide
- 这个关于官方Python Wiki的简单教程充满了资源，甚至还包括一个针对非英语人士学习Python的中文翻译。
13. 零基础如何实现自动化办公？
- ????
- 其实，Python 的用法非常简洁、灵活，扩展库也很丰富，可以满足非常多复杂场景的需求，能够替代非常多的手工操作。
14. Python (programming language) – Quora
- https://www.quora.com/topic/Python-programming-language-1
- Quora社区中有许多学习Python的技术人员。本节专门介绍Python，包括运行分析和关于Python状态的紧迫问题及其在各种不同领域的实际应用，从数据可视化到Web开发。
15. Python – DEV Community – Dev.to
- https://dev.to/t/python
- Dev.to每天都有来自开发人员的用户提交的关于Python的文章和教程。使用这些视角来帮助您学习Python。
16. Python Weekly: A Free, Weekly Python E-mail Newsletter
- https://www.pythonweekly.com/
- 如果你是每周时事通讯的粉丝，那么你将会对Python Weekly感到满意，它总结了最新的发展，新闻以及有关Python的有趣文章。
17. 玩转Python数据分析
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- 熟悉Python数据分析5大常用工具包，已练带学，9大实战项目快速上手应用。
18. The Hitchhiker's Guide to Python
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- 与上面列出的其他资源不同，Hitchhiker的指南更加自以为是，并着眼于找到使用Python设置的最佳方法。使用它作为参考，并确保您最佳地设置为使用和学习Python。
19. Python: Online Courses from Harvard, MIT, Microsoft | edX
- https://www.edx.org/learn/python
- edX使用企业和学术合作伙伴来策划有关Python的内容。内容通常是免费的，但您必须支付经过验证的证书，证明您已通过课程。
20. Python Courses | Coursera
- https://www.coursera.org/courses?query=python
- Coursera选择的Python课程可以帮助您访问大学和企业提供者的证书和课程。如果您觉得需要某种程度的认证，类似于edX，Coursera提供了一定程度的管理和认证，可以满足这些需求。
02 进阶者????
21. Getting started with Django | Django
- https://www.djangoproject.com/start/
- 官方的Django框架介绍将帮助您进行设置，以便您可以使用Python进行Web开发。
22. LEARNING PATH: Django: Modern Web Development with Django
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- 来自O'Reilly的这个资源有助于为Python学习Django和Web开发技能提供更多策划。
23. A pandas cookbook – Julia Evans
- https://jvns.ca/blog/2013/12/22/cooking-with-pandas/
- Pandas Cookbook可用于清理和处理数据。使用它使我能够将数据清理到我需要的级别，以便进行机器学习等等。
- 它使用一个示例，展示如何过滤，分组数据并在其上执行功能 - 然后根据需要可视化数据。Pandas库是经过量身定制的，允许您有效地清理数据，并且可以对其进行转换并从聚合级别基础上查看趋势（使用方便的单行函数，如head（）或describe）。
24. Newest 'python' Questions – Stack Overflow
- https://stackoverflow.com/questions/tagged/python
- Stack Overflow社区充满了迫切的问题和切实的解决方案。使用它作为Python的实现资源和学习Python的途径。
25. 为什么 Django 框架持续统治着 Python 网站开发？
????https://mp.weixin.qq.com/s/2BPiuy_gRA4j6CTWG7jVtQ
对 Python 工程师来说，Web 开发可以选择的框架很多，比如 Django、Flask、Tornado 等等，而其中 Django 是最全面，也是最受欢迎的，我们熟知的 YouTube、Instagram 都是用 Python + Django 开发的。
26. Data Science – Reddit
- https://www.reddit.com/r/datascience/
- Data Science subreddit提供了大量有关如何使用Python处理大型数据集并以有趣的方式处理它的资源。
27. Data science sexiness: Your guide to Python and R
- https://thenextweb.com/dd/2016/04/08/start-using-python-andor-r-data-science-one-best/
- 我为The Next Web编写了本指南，以便区分Python和R以及它们在数据科学生态系统中的用法。从那以后，Python不断推进并开始使用许多曾经构成R在数据分析，可视化和探索方面的核心基础的库，同时也欢迎在驱动世界的基础机器学习库中。尽管如此，它仍然是一个有用的比较点和Python的资源列表。
28. Data Science Tutorial: Introduction to Using APIs in Python – Dataquest
- https://www.dataquest.io/blog/python-api-tutorial/
- 在处理数据时，一项基本技能是访问Twitter，Reddit和Facebook使用的API服务，以暴露他们持有的某些数据量。本教程将帮助您了解Reddit API的示例，并帮助您了解在查询API时将获得的不同代码响应。
29. Introduction to Data Visualization in Python – Towards Data Science
- https://towardsdatascience.com/introduction-to-data-visualization-in-python-89a54c97fbed
- 完成数据处理后，您需要提供数据以获取洞察力并与他人分享。本数据可视化指南总结了Python中的数据可视化选项，包括Pandas，Seaborn和ggplot的Python实现。
30. Top Python Web Development Frameworks to Learn in 2019
- https://hackernoon.com/top-python-web-development-frameworks-to-learn-in-2019-21c646a09a9a
- 如果你想在Django之外的一套选项用Python开发并学习Python用于web应用程序，那么这个编译就是最好的。Hacker Noon出版物通常也会在本文之外的Python上提供有用的资源。值得一试。
03 高级玩家????Python自动化办公（2021最新版！有源代码 ，适合小白~）
31. Beginner's Guide to Machine Learning with Python
- https://towardsdatascience.com/beginners-guide-to-machine-learning-with-python-b9ff35bc9c51
- 这个基于文本的教程有助于向人们介绍使用Python进行机器学习的基础知识。对于数据科学而言，带有相关文章的Medium插座是机器学习和数据科学资源的绝佳来源。
32. Free Machine Learning in Python Course – Springboard
- https://www.springboard.com/resources/learning-paths/machine-learning-python/
- 这个来自Springboard的免费学习路径有助于策划您需要学习的内容并在Python中练习机器学习。
33. 52讲轻松搞定网络爬虫
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- 大数据时代，数据已是各家企业立身之根本。如何保护自家数据？如何爬取别人家的数据？成为各家数据工程师的矛和盾，也让爬虫与反爬虫技术在这几年飞速发展。
34. Python – KDnuggets
- https://www.kdnuggets.com/tag/python
- KDNuggets提供有关数据科学，数据分析和机器学习的高级内容。它的Python部分讨论了如何在Python中实现这些想法。
35. Learn Python – Beginner through Advanced Online Courses – Udemy
- https://www.udemy.com/topic/python/
- Udemy提供一系列Python课程，有许多高级选项可以教你Python的复杂性。这些课程往往比认证课程便宜，但你要仔细查看评论。
36. A Brief Introduction to PySpark – Towards Data Science
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- 对PySpark的介绍将帮助您开始使用更高级的分布式文件系统，这些系统允许您处理和处理比单个系统和Pandas更大的数据集。
37. scikit-learn: machine learning in Python
- https://scikit-learn.org/
- 大多数数据科学家使用Python的默认方式是使用scikit-learn来尝试模型思想：对不同机器学习模型的简单优化实现。学习一些机器学习理论，然后使用scikit-learn框架实现和练习。
38. The Next Level of Data Visualization in Python – Towards Data Science
- https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
- 本教程将介绍更高级的数据可视化版本以及如何实现它们，允许您预览可以将数据从关联热图切片到散点图基础的不同高级方法。
39. Machine Learning with Python | Coursera
- https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python
- Coursera选择使用Python进行机器学习的课程非常有名。IBM提供的这一介绍有助于指导您完成机器学习概念的视频和解释。
40. Home – deeplearning.ai
- https://www.deeplearning.ai/
- Deeplearning.ai是Andrew Ng（人工智能领域著名的斯坦福大学教授和Coursera的创始人）试图为大众带来深刻的学习。我最终完成了所有课程：他们提供认证，并且是两种交互式笔记本的清新组合，您可以使用Andrew Ng自己的不同概念和视频。
41. fast.ai · Making neural nets uncool again
- https://www.fast.ai/
- 这个深度学习课程有助于打破机器学习的逐节方面。最重要的是，它是完全免费的。我经常使用fast.ai作为复习或深入学习我不太了解的深度学习理念。
42. Learn and use machine learning | TensorFlow Core | TensorFlow
- https://www.tensorflow.org/tutorials/keras
- 本教程可帮助您使用TensorFlow和Google云基础架构的高级Keras组件对一组时尚图像进行深度学习。这是学习和练习深度学习技巧的好方法。
04 练习使用Python的资源????合集 | Python与自动化办公的完美结合（Excel、Word、PDF、PPT、机器人、数据可视化，等）
43. Datasets | Kaggle
- https://www.kaggle.com/datasets
- Kaggle提供了各种数据集，其中包含用户示例和upvoting，以指导您访问最流行的数据集。使用示例和数据集创建自己的数据分析，可视化或机器学习模型。
44. Practice Python
- https://www.practicepython.org/
- 练习Python有一堆初级练习，可以帮助您轻松使用Python并练习它。在处理不同的项目和练习之前，请将此作为初始预热练习。
45. Python Exercises – W3Schools
- https://www.w3schools.com/python/python_exercises.asp
- W3Schools上的Python练习遵循他们教程中的部分，并允许您使用Python进行一些交互式练习（尽管练习在练习中非常简单）。
46. Solve Python | HackerRank
- https://www.hackerrank.com/domains/python
- HackerRank提供了一系列练习，要求您在没有任何上下文的情况下解决。这是在Python中单独练习不同功能和输出的最佳方式（尽管您仍然希望通过不同的项目来巩固您的Python技能。）当您完成更多挑战时，您将获得积分和徽章。这无疑会激励我学习更多知识。一个非常有用的沙箱，供您学习Python。
47. Python金融大数据分析
- ????https://mp.weixin.qq.com/s/9Nmk2OfTiWaMsidR55uvLw
- 金融行业已经以惊人的速度采用Python，一些大的银行和投资机构使用Python来构建核心的交易和风险管理系统。
48. Writing your first Django app, part 1 | Django documentation | Django
- https://docs.djangoproject.com/en/2.2/intro/tutorial01/
- 本文档可帮助您使用第一个Django应用程序实现，允许您使用Python在Web上获取内容。一旦你开始使用它，你可以构建你想要的任何东西。
49. Top 100 Python Interview Questions & Answers For 2019 | Edureka
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- 如果您在面试中遇到Python技能问题，这个面试问题列表将有助于作为一个有用的提醒和复习，并且是您练习和巩固不同Python概念的好方法。
