【剁手收藏】45 個(gè) Python 優(yōu)質(zhì)資源（附鏈接）

熱門資源博客 Mybridge AI 比較了18000個(gè)關(guān)于Python的項(xiàng)目，并從中精選出45個(gè)最具競(jìng)爭(zhēng)力的項(xiàng)目。我們進(jìn)行了翻譯，在此一并送上。

這份清單中包括了各不相同的20個(gè)主題，以及一些資深程序員分享使用Python的經(jīng)驗(yàn)，值得收藏。Mybridge AI 的排名結(jié)合了內(nèi)部機(jī)器評(píng)估的內(nèi)容質(zhì)量和各種人為因素，包括閱讀次數(shù)和閱讀時(shí)長(zhǎng)等。

對(duì)于Python的初學(xué)者，我們推薦以下這些課程：

REST API：使用 Python，F(xiàn)lask，F(xiàn)lask-RESTful 和 Flask-SQLAlchemy 構(gòu)建專業(yè)的 REST API ［12,602個(gè)推薦，4.6 / 5星］

鏈接：

https://www.udemy.com/rest-api-flask-and-python/

算法交易：用于財(cái)務(wù)分析和算法交易的Python，主要學(xué)習(xí)包括numpy，pandas，matplotlib，quantopian，finance ［8,077個(gè)推薦，4.6 / 5星］

鏈接：

https://www.udemy.com/python-for-finance-and-trading-algorithms/

年度開源Python項(xiàng)目 ［平均4,078星］

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https://medium.mybridge.co/30-amazing-python-projects-for-the-past-year-v-2018-9c310b04cdb3

機(jī)器學(xué)習(xí)年度最佳文章

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https://medium.mybridge.co/learn-to-build-a-machine-learning-application-from-top-articles-of-2017-cdd5638453fc

Python算法

① 回顧 Python 交互式編碼中所要面對(duì)的挑戰(zhàn) (算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu))

本文對(duì)算法編碼和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的問題提出了簡(jiǎn)單易懂又切實(shí)可行的方案。

作者：Donne Martin；［github－11811星］

鏈接：

https://github.com/donnemartin/interactive-coding-challenges

② Python中算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的最小樣本

如何讓Python中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法最小、最干凈？

作者：keon；［github－10271星］

鏈接：

https://github.com/keon/algorithms?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

③ 最重要的Python算法--Pygorithm

Pygorithm是一個(gè)純Python風(fēng)格編寫的模塊，通過導(dǎo)入所需的算法，獲得相應(yīng)的代碼、時(shí)間復(fù)雜性等。這是一個(gè)開始學(xué)習(xí)Python編程的好方法，能夠幫助初學(xué)者學(xué)習(xí)并實(shí)現(xiàn)Python中所有算法。

作者：Satwik Kansal；［github－3156星］

鏈接：

http://pygorithm.readthedocs.io/en/latest/

Python綜合指南

④ 一個(gè)有趣又鮮為人知的Python代碼片段集合—wtfPython

作者：Satwikkansal；［github－4,933星］

鏈接：

https://github.com/satwikkansal/wtfPython

Python的腳本結(jié)構(gòu)

⑤ 一個(gè)關(guān)于如何從Python腳本到打包項(xiàng)目的標(biāo)準(zhǔn)化指南

作者：Courtesy of Vicki

鏈接：

http://veekaybee.github.io/2017/09/26/python-packaging

Python中的列表

⑥ Python列表生成器的教程

在這份教程中，你將能夠?qū)W習(xí)到如何在Python中有效地使用列表生成器來創(chuàng)建列表，替換(嵌套) for循環(huán)以及使用 map(), filter(), reduce() 函數(shù)等。

文章首先簡(jiǎn)單回顧了 Python 中列表的基本概念，并與Python中其他的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行比較。接著講解了列表生成器的學(xué)習(xí)。文章還講解了 Python 列表背后的數(shù)學(xué)知識(shí)，創(chuàng)建列表生成器的方法，以及如何在 for 循環(huán)或 lambda 隱函數(shù)中重寫它們。

作者：Karlijn Willems

鏈接：

https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-list-comprehension

Python中的類

⑦ 如何使用 Dunder (Magic、Special) 方法來豐富你的 Python 類

Dunker是Python中的一種特殊方法，通過雙下劃線開始和結(jié)束的形式存在，例如__init__來豐富類的預(yù)定義方法。

作者：Dan Bader

鏈接：

https://dbader.org/blog/python-dunder-methods

Python中的網(wǎng)頁抓取

⑧ 如何使用 Python 中的 Scrapy、SQL 和 Matplotlib 等庫進(jìn)行網(wǎng)頁抓取，并獲取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)分析

你可以通過這篇文章學(xué)習(xí)到網(wǎng)頁爬取知識(shí)，并用于實(shí)踐中。

作者：ScrapingAuthority

鏈接：

http://www.scrapingauthority.com/python-scrapy-mysql-and-matplotlib-to-gain-web-data-insights/

⑨ 高級(jí)的網(wǎng)頁抓取教程：繞過“403禁止”，驗(yàn)證碼等問題

作者：Evan Sangaline

鏈接：

http://sangaline.com/post/advanced-web-scraping-tutorial/

⑩ 掌握Python的網(wǎng)頁抓取技巧來獲取你所需要的數(shù)據(jù)

作者：Lauren Glass 和 Hackernoon

鏈接：

https://hackernoon.com/mastering-python-web-scraping-get-your-data-back-e9a5cc653d88

Python中的自動(dòng)化操作

? 如何使用Twilio、Python和Google自動(dòng)化婚禮的進(jìn)程

作者：Thomas Curtis

鏈接：

https://www.twilio.com/blog/2017/04/wedding-at-scale-how-i-used-twilio-python-and-google-to-automate-my-wedding.html

? 如何用Python在Medium上找到有趣的人

作者：Radu Raicea 和 freeCodeCamp。

鏈接：

https://medium.freecodecamp.org/how-i-used-python-to-find-interesting-people-on-medium-be9261b924b0

Python中的Bot

? 制作Reddit+Facebook的信息箱

作者：Yasoob Khalid

鏈接：

https://pythontips.com/2017/04/13/making-a-reddit-facebook-messenger-bot/

? 我在Instagram上用Python寫的開源機(jī)器人 (讓我擁有了2500個(gè)粉絲，所花的服務(wù)器成本只有5美元)

作者：TimG

鏈接：

https://medium.freecodecamp.org/my-open-source-instagram-bot-got-me-2-500-real-followers-for-5-in-server-costs-e40491358340

Python中的電子表格

? 權(quán)威指南：Python的Excel教程

通過這個(gè)教程，你可以了解如何使用Python讀取和導(dǎo)入Excel文件，如何將數(shù)據(jù)寫入這些電子表格。

作者：Karlijn Willems

鏈接：

https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-excel-tutorial

? Python和Googgle電子表格

作者：Brent Schooley

鏈接：

https://www.youtube.com/watch?v=vISRn5qFrkM

Python中的金融應(yīng)用

? Python中的金融：算法交易

這是一份Python與金融應(yīng)用的教程，在此你能學(xué)習(xí)到算法交易的基本知識(shí)及相關(guān)內(nèi)容。

作者：Karlijn Willems

鏈接：

https://www.datacamp.com/community/tutorials/finance-python-trading

? Python 中的金融教程—股票價(jià)格及相關(guān)數(shù)據(jù)介紹

作者：Harrison Kinsley

鏈接：

https://www.youtube.com/watch?v=2BrpKpWwT2A

? 用 Python 分析加密貨幣市場(chǎng)

比特幣市場(chǎng)是如何表現(xiàn)？加密貨幣價(jià)值突然出現(xiàn)高峰和低谷的原因是什么？不同altcoins市場(chǎng)是不可分割的或基本獨(dú)立的？ 我們?nèi)绾晤A(yù)測(cè)接下來會(huì)發(fā)生什么？

這篇文章將簡(jiǎn)單地介紹如何使用Python來分析加密貨幣。文章通過一個(gè)簡(jiǎn)單的Python腳本來檢索，分析和可視化不同加密貨幣上的數(shù)據(jù)。在這個(gè)過程中，文章還將揭示這些波動(dòng)劇烈的市場(chǎng)行為以及一個(gè)有趣的演變趨勢(shì)。

作者：Patrick Triest

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https://blog.patricktriest.com/analyzing-cryptocurrencies-python/

Python中的區(qū)塊鏈

? 學(xué)習(xí)并構(gòu)建一個(gè)區(qū)塊鏈

毫無疑問，區(qū)塊鏈這項(xiàng)新穎的技術(shù)是計(jì)算的奇跡。區(qū)塊鏈技術(shù)的出現(xiàn)引發(fā)了新的全數(shù)字貨幣，如比特幣和萊特幣，而這些貨幣并非由中央當(dāng)局發(fā)行或管理。區(qū)塊鏈也以Ethereum這樣的技術(shù)形式革命化了分布式計(jì)算，并引入了智能合約等有趣的概念。

這篇文章將會(huì)幫助你學(xué)習(xí)并理解區(qū)塊鏈的工作原理。通過這篇教程，你將學(xué)習(xí)到一個(gè)功能強(qiáng)大的區(qū)塊鏈，并掌握它們的工作流程。

作者：Daniel van Flymen 和 Hackernoon

鏈接：

https://hackernoon.com/learn-blockchains-by-building-one-117428612f46

? 如何構(gòu)建一個(gè)最小的區(qū)塊鏈

本文將用少于50行的代碼 (Python2) 來創(chuàng)建一個(gè)最簡(jiǎn)單、最小的區(qū)塊鏈。

作者：Gerald Nash

鏈接：

https://medium.com/crypto-currently/lets-build-the-tiniest-blockchain-e70965a248b

Python中的視頻合成

? 用Python構(gòu)建一個(gè)視頻合成器

視頻合成器是利用音頻輸入來創(chuàng)建視覺信號(hào)的設(shè)備，自上世紀(jì)60年代以來，已有很長(zhǎng)的歷史。

這篇文章將用Python編寫一個(gè)基本的視頻合成器，并使用aubio進(jìn)行Onset目標(biāo)檢測(cè)。

作者：Kirk Kaiser

鏈接：

https://www.makeartwithpython.com/blog/video-synthesizer-in-python/

Python的性能

? 用Python處理每秒100萬個(gè)請(qǐng)求

用Python每秒能夠達(dá)到100萬個(gè)請(qǐng)求嗎？為了節(jié)省服務(wù)器價(jià)格，最近很多公司正在從Python向其他編程語言中遷移。但實(shí)際并不需要。

Python社區(qū)最近在性能提升方面做了很多工作。CPython 3.6通過新的字典提高了整體解釋器的性能。由于引入了更快的調(diào)用約定和字典查找緩存，CPython 3.7將會(huì)更快。

對(duì)于數(shù)字處理任務(wù)，你可以使用PyPy進(jìn)行代碼編譯。你還可以運(yùn)行NumPy的測(cè)試套件，該測(cè)試套件現(xiàn)在已經(jīng)改進(jìn)了Python與C語言擴(kuò)展的整體兼容性。在隨后的更新版本中，PyPy預(yù)計(jì)將與Python 3.5兼容。

作者：Pawe? Piotr Przeradowski。

鏈接：

https://medium.freecodecamp.org/million-requests-per-second-with-python-95c137af319

? “Python很慢，但我不在乎”

這篇文章將介紹一些關(guān)于Python中asyncio的內(nèi)容，并討論有關(guān)Python速度的問題。

作者：Nick Humrich

鏈接：

https://hackernoon.com/yes-python-is-slow-and-i-dont-care-13763980b5a1

? Python中的緩存：如何緩存函數(shù)的結(jié)果

文章將介紹一種快捷的方法來加速Python記憶代碼。你將看到何時(shí)以及如何運(yùn)用Python記憶代碼。記憶代碼優(yōu)化你的程序，在某些情況下會(huì)加速你的代碼運(yùn)行。

鏈接：

https://dbader.org/blog/python-memoization

Python中的Django框架

? 七步驟帶你完整地學(xué)習(xí)Django

Django是用Python編寫的一個(gè)Web框架。這篇文章是介紹Django基礎(chǔ)知識(shí)的系列教程，共分為七個(gè)部分，將分別從安裝，準(zhǔn)備開發(fā)環(huán)境，模型，視圖，模板，URL到更高級(jí)的主題（如遷移，測(cè)試和部署）出發(fā)，詳細(xì)探討所有的基本概念。

作者：Vitor Freitas

鏈接：

https://simpleisbetterthancomplex.com/series/2017/09/04/a-complete-beginners-guide-to-django-part-1.html

? 使用Django構(gòu)建REST API的測(cè)試驅(qū)動(dòng)方法：第一部分

這篇文章將介紹如何利用Django來構(gòu)建一個(gè)REST API的測(cè)試驅(qū)動(dòng)，并詳細(xì)介紹了每個(gè)步驟。

作者：Jee Githinji Gikera 和 Scotch Development

鏈接：

https://scotch.io/tutorials/build-a-rest-api-with-django-a-test-driven-approach-part-1

Python中的Flake

? OI’List規(guī)則

這篇博文中我們將介紹 Flake8（pyflakes，pycodestyle和mccabe）中的每個(gè)規(guī)則及相對(duì)應(yīng)的示例。

鏈接：

https://lintlyci.github.io/Flake8Rules/

? 使用Python和Flask開發(fā)RESTful API

本文包括以下幾部分：

為什么用Python？

什么是Flask？

引導(dǎo)Flask應(yīng)用程序

用Flask創(chuàng)建一個(gè)RESTful端點(diǎn)

用Python類映射模型

用Marshmallow進(jìn)行序列化和反序列化對(duì)象

Dockerizing Flask應(yīng)用程序

用Auth0保護(hù)Python API

作者：Bruno Krebs

鏈接：

https://auth0.com/blog/developing-restful-apis-with-python-and-flask/

Python中的Numpy

? 從Python到Numpy

本文通過一種新穎的方式，向量化地集中講解了如何從Python遷移到Numpy的學(xué)習(xí)。另外，本文還包括一些很少提到的使用技巧。

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http://www.labri.fr/perso/nrougier/from-python-to-numpy/

? 探索Python每種工具包的行長(zhǎng)度

本文探索了Python的流行包，如NumPy，SciPy，Pandas，Scikit-Learn，Matplotlib，AstroPy等。

作者：Jake VanderPlas

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http://jakevdp.github.io/blog/2017/11/09/exploring-line-lengths-in-python-packages/

Python中的NashPy

? NashPy教程—建立并找到一種簡(jiǎn)單的游戲平衡

博弈論是用來研究理性主體之間的戰(zhàn)略互動(dòng)：當(dāng)雙方試圖采用對(duì)各自最有益的方式來完成某件事情時(shí)，對(duì)雙方互動(dòng)行為的研究。這篇文章將采用Python中的NashPy來研究這種雙方博弈的互動(dòng)行為。

鏈接：

http://nashpy.readthedocs.io/en/latest/tutorial/

Python中的馬爾可夫過程

? 用Python模擬Chutes和Ladders

這篇文章將通過Chutes和Ladders游戲的例子，建立模型并闡述馬爾可夫過程的原理。整個(gè)分析過程附有Python源碼，感興趣的讀者可以嘗試一下。

作者：Jake VanderPlas

鏈接：

http://jakevdp.github.io/blog/2017/12/18/simulating-chutes-and-ladders/

Python中的數(shù)據(jù)分析

? 用Python分析美國(guó)聯(lián)邦政治行為

科學(xué)，政治，個(gè)人意見和社會(huì)政策的交集可能呈現(xiàn)相當(dāng)復(fù)雜的情況。思想和學(xué)科的交匯點(diǎn)通常充斥著有爭(zhēng)議的觀點(diǎn)和基于信仰但缺乏經(jīng)驗(yàn)證據(jù)的議程。這時(shí)，數(shù)據(jù)科學(xué)在這方面就顯得特別重要，因?yàn)樗峁┝艘环N以實(shí)際事實(shí)為基礎(chǔ)的考察世界的方法，能夠深入了解我們今天所面臨的一些最重要的問題。

這篇文章我們將用Python來分析美國(guó)聯(lián)邦政府的一些政治行為，深入了解政治背后所隱藏的故事。

作者：Patrick Triest

鏈接：

https://blog.patricktriest.com/police-data-python/

? 用Python分析1000+的希臘葡萄酒

作者：Florents Tselai

鏈接：

https://tselai.com/greek-wines-analysis.html

? 如何用 Python 生成 FiveThirtyEight 圖

這篇文章將用Python的matplotlib和pandas，來學(xué)習(xí)并查看FiveThirtyEight（FTE）可視化的核心部分，并教會(huì)你使用Python來為自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。

作者：Josh Devlin

鏈接：

https://www.dataquest.io/blog/making-538-plots/、

? 使用 Apache Spark 和 Python 為8000萬 Amazon 產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)價(jià)打分

作者編寫了一個(gè)簡(jiǎn)單的Python腳本，將亞馬遜產(chǎn)品評(píng)論數(shù)據(jù)集中的每類評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行整合，并對(duì)這些Amazon產(chǎn)品評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行分析打分，以發(fā)現(xiàn)用戶的喜好。

作者：Max Woolf

鏈接：

http://minimaxir.com/2017/01/amazon-spark/

? 使用Python進(jìn)行地理空間分析

作者：Matthew Rocklin

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https://matthewrocklin.com/blog//work/2017/09/21/accelerating-geopandas-1

? 星球：從太空中了解亞馬遜，來自Kaggle頭獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)?wù)叩牟稍L

文章采訪了Kaggle的“星球：從太空中了解亞馬遜”競(jìng)賽的獲獎(jiǎng)?wù)?，?nèi)容包括他如何使用11個(gè)微調(diào)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，標(biāo)簽關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)模型，以及如何避免過擬合現(xiàn)象等。

作者：Edwin Chen

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http://blog.kaggle.com/2017/10/17/planet-understanding-the-amazon-from-space-1st-place-winners-interview/

Python 入門

? 從零開始學(xué)習(xí)Python

Python的創(chuàng)建者Guido van Rossum曾說過，“Python是一個(gè)高級(jí)編程語言，其核心設(shè)計(jì)理念是讓代碼具有高度的可讀性和簡(jiǎn)單的語法，程序員可以用幾行代碼表達(dá)自己的想法?！?

作者：TK

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https://medium.freecodecamp.org/learning-python-from-zero-to-hero-120ea540b567

? 重要的Python練習(xí)清單

這篇文章列出了一些重要的練習(xí)項(xiàng)目，包括Python語言本身和標(biāo)準(zhǔn)庫的練習(xí)。文章中還有Python中不同主題模塊的知識(shí)。

作者：Ynon Perek

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https://www.ynonperek.com/2017/09/21/python-exercises/

? API的設(shè)計(jì)原則：先思考再編碼

API是定義應(yīng)用程序接口的通用術(shù)語，換句話說，就是用戶（人或機(jī)器）與程序的交互接口。在Web開發(fā)世界中，API通常是一個(gè)網(wǎng)站，其中包含一系列端點(diǎn)，用于響應(yīng)客戶端請(qǐng)求和結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)。這篇文章將告訴你為什么以及如何設(shè)計(jì)一個(gè)正確的API，如何將自己的思想植入到API的設(shè)計(jì)中來構(gòu)建屬于你自己的API。

作者：Jonatas Baldin

鏈接：

https://www.ckl.io/blog/api-design-think-first-code-later

? Python機(jī)器學(xué)習(xí)指南

本文將通過清晰地解釋和有效的練習(xí)，來幫助你深度理解相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

作者：Conor Dewey

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https://medium.freecodecamp.org/the-hitchhikers-guide-to-machine-learning-algorithms-in-python-bfad66adb378

? 如何學(xué)習(xí)Python編程：6位經(jīng)驗(yàn)豐富的Python開發(fā)者分享了他們的觀點(diǎn)

對(duì)于當(dāng)下熱門的Python語言，有太多的教程、書籍、視頻和博客文章資源，然而如此多的冗余資料，你該如何選擇最佳的方式開始你的Python學(xué)習(xí)之旅呢？這篇文章列出了6位Python專家分享的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，相信這對(duì)于迷茫中的你來說，將受益匪淺。

鏈接：

https://coolpythoncodes.com/best-way-learn-python-programmin

? 如何用Python實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析

Python是數(shù)據(jù)分析的最佳編程語言，這得益于它自帶的依賴庫。依賴庫能夠存儲(chǔ)，操縱數(shù)據(jù)，并從數(shù)據(jù)中獲得核心信息，因而在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域被廣泛使用并展現(xiàn)出強(qiáng)大的功能。本文介紹了Python在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用歷史以及最新發(fā)展。

作者：Jake VanderPlas

鏈接：

https://www.youtube.com/watch?v=9by46AAqz70

原文鏈接：

https://medium.mybridge.co/python-top-45-tutorials-for-the-past-year-v-2018-1b4d46c9e857

Github鏈接：

https://github.com/Mybridge/learn-python