原文鏈接：

https://towardsdatascience.com/top-11-github-repositories-to-learn-python-e75e8676757a

如果您是程序員，肯定已經(jīng)了解平臺GitHub。對于剛起步的人來說，GitHub不僅僅是一個托管代碼的地方。在這里， 您可以與其他開發(fā)人員合作，并使用一系列專用工具來在線管理代碼存儲庫。

對于想學習編程語言的人來說，GitHub是一個不錯的起點。本文將介紹學習Python的GitHub存儲庫。

1. The Algorithms

Stars：91.8k

Forked by ：27.1k

GitHub地址：

https://github.com/TheAlgorithms/Python

Algorithms/Python存儲庫是最受關(guān)注的Python GitHub存儲庫之一，其受歡迎程度背后有充分的理由。他們的倉庫包含Python中超過35個類別的主題的算法及其實現(xiàn)，例如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，計算機視覺，線性代數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡，排序，字符串等。請記住，理解這些算法至少需要Python入門水平，該存儲庫更適合中級和高級開發(fā)人員。

不僅Python，存儲庫還包含大量類似的Java ，C，C ++，JavaScript ，Ruby和其他一些編程語言的算法。無論您的Python水平如何，我們都建議您關(guān)注該項目，以隨時使用這里提供的算法。

2. awesome-python

創(chuàng)作者：Vinta Chen

Stars：88.9k

Forked by：17.5k

GitHub地址：

https://github.com/vinta/awesome-python

Awesome Python是最佳存儲庫列表中的第二個條目。Awesome Python是一個全面且龐大的Python框架，庫，工具和其他便捷資源的集合。該倉庫針對個別項目或主題列出了90多種不同的類別，包括管理面板，數(shù)據(jù)驗證，計算機視覺，算法和設計模式等等。

此外，該倉庫還提供了教材，博客，播客和網(wǎng)上教學的鏈接，這些資料讓每個人都能更有效地學習Python。

3. tensorflow

Stars：150k

Forked by ：83.2k

GitHub地址：

https://github.com/tensorflow/tensorflow

現(xiàn)在，此存儲庫用于Google產(chǎn)品TensorFlow，該產(chǎn)品在機器學習領域獲得了巨大的成功。

如果您選擇Python做機器學習，那么此存儲庫將在您的機器學習之旅中邁出關(guān)鍵的一步。此倉庫假定您已經(jīng)對Python的核心概念有所了解，并掌握機器學習的入門知識。

此倉庫涵蓋了TensorFlow for Python機器學習的各個方面，包括入門介紹，安裝軟件和其他所有有價值的資源，這些資源包括官方教程，博客，視頻等等，可幫助您充分利用TensorFlow進行所有機器學習項目。

4. Project-Based Learning

創(chuàng)作者 ：Tu V. Tran

Stars：40.2k

Forked by ：6.5k

GitHub地址：

https://github.com/tuvtran/project-based-learning#python

該項目包含了各種編程語言的教程，特別側(cè)重于實戰(zhàn)項目。在訪問倉庫時，您會發(fā)現(xiàn)20多種編程語言的清單，我們將只專注于Python部分，但隨時可以查閱其他編程語言的模塊。

倉庫包含的Python項目非常豐富，從網(wǎng)頁爬蟲，機器自動化，網(wǎng)頁開發(fā)到機器學習。我們建議您閱讀整個Python部分，以更深入地了解這些項目，獲得實戰(zhàn)領域的指導。

5. Python-programming-exercises

創(chuàng)作者：Jeffrey Hu

Stars：12.5k

Forked by：5.3k

GitHub地址：

https://github.com/zhiwehu/Python-programming-exercises

這個GitHub存儲庫相當簡單，包含100多個Python編程挑戰(zhàn)，可以滿足初級，中級和資深專家的需求。

Jeffrey還有一個網(wǎng)站，以漫畫的形式教您基礎Python知識。

如果您正在學習Python，我們強烈建議您利用該項目來測試知識水平，它帶有必需的提示和解決方案。

6. Learn-Python

創(chuàng)建者：Oleksii Trekhleb

Stars：5.4k

Forked by：992

GitHub地址：

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

與learning-python3類似，learn-python可以作為初學者和中級學習者的Python資源集合。該項目使用一組Python腳本來涵蓋Python中的各個主題，例如運算符，數(shù)據(jù)類型，類，模塊等等，并帶有精確的說明和示例。

7. learn-python3

創(chuàng)作者：Jerry Pussinen

Stars：2.9k

Forked by：732

GitHub地址：

https://github.com/jerry-git/learn-python3

這個項目包含用于學習中級Python3的資源。存儲庫的內(nèi)容結(jié)構(gòu)非常好，并用Jupyter Notebooks展示。筆記本文件夾內(nèi)的beginner文件夾包含19個入門主題， 例如字符串，條件，類，異常等，以幫助您入門。

其余的高級主題在中間文件夾中提供，例如，編寫慣用的Python，其他一些常規(guī)主題以及一些最佳實踐，以幫助您編寫高效的代碼。倉庫中的每個主題都帶有大量示例代碼供您深入分析，并提供練習以幫助您跟蹤進度。

8. full-speed-python

創(chuàng)建者：Jo?oVentura

Stars：2.9k

Forked by：394

GitHub地址：

https://github.com/joaoventura/full-speed-python

full-speed-python在2018年3月首次發(fā)布，本質(zhì)上是一本書，涵蓋了Python的基礎知識以及更高級的主題，著重于實踐學習。在解釋了每個主題之后，作者通過向讀者提供充足的練習來鞏固對概念的理解。這些練習對學習者在短時間內(nèi)快速掌握基礎知識起著至關(guān)重要的作用。

一旦開始采用這種方法，您將可以在一兩個月之內(nèi)完成本書的全部內(nèi)容。該項目包含學習所需的所有文件，您也可以直接從其項目中下載圖書，下載鏈接可以在項目主頁找到。

9. python_reference

Stars：2.5k

Forked by：689

GitHub地址：

https://github.com/rasbt/python_reference

Python-Reference這個名字說明了一切。與其他致力于提供Python教程的項目不同，Python-Reference更多地是針對中級開發(fā)人員的各種Python主題的集合。以下是項目內(nèi)容的簡要概述：

• Python技巧和教程

• Python和網(wǎng)絡

• 算法

• 繪圖和可視化

• 基準

• Python和數(shù)據(jù)科學

• 有用的腳本和摘要

如果您已經(jīng)掌握了Python的基礎知識，那么該項目將幫助您理解許多高級主題。

10. coding-problems

創(chuàng)建者：Meto Trajkovski

Stars：1.4k

Forked by：226

GitHub地址：

https://github.com/MTrajK/coding-problems

coding-problems包含了新手在學習數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法時面臨的眾多問題的解決方案。

作者匯總了各種問題的解決方案，并將它們分為數(shù)組，鏈接列表，動態(tài)編程，數(shù)學以及其他幾個類別。

作者完美地重構(gòu)了問題，使每個人更容易理解和學習。此外您還將找到一些有價值的資源，例如在線課程（MOOC），書籍 ，培訓網(wǎng)站，You Tube頻道等等。

11. Fucking Awesome Python

創(chuàng)作者：Tr?nTu?nAnh

Stars：593

Forked by：60

GitHub地址：

https://github.com/trananhkma/fucking-awesome-python

該項目從Fucking Awesome Go中汲取了靈感，目標是從awesome-python項目中快速提取信息。

作者用星號，箭頭和鏈接的方式，提供了項目內(nèi)容的重要信息，幫助您以最少的時間找到受歡迎的項目。

結(jié)論

隨著人工智能、數(shù)據(jù)科學和類似技術(shù)的快速發(fā)展，迫切需要熟練的Python程序員。在本文中，我們介紹了學習Python的11個GitHub存儲庫。不管您的Python處于哪個水平，上面列舉的項目都可以幫助你進一步提升技能。