为数据科学初学者提供10个很棒的Python学习资源

 

 

By Matthew Mayo, 来源：KDnuggets. 

Python是数据科学中使用最广泛的语言之一，它本身就是一种非常流行的通用编程语言。

当进入数据科学领域时，许多准数据科学家首先面临的问题可能是他们选择哪种编程语言。这是一个10有趣的资源的集合，针对Python的学习者、有抱负的数据科学家，主要是文章和教程的形式，旨在帮助大家学习的过程中提供一些见解和实用指导。

这里有10个资源旨在帮助你更好地学习Python。

1. 一系列有用的Python技巧 An A-Z of useful Python tricks

这些“窍门”大部分是我在日常工作中曾经使用或偶然发现的东西。我在浏览Python标准库文档时发现的一些。我发现其他一些人通过PyPi搜索。

2. 轻松地迁移到Python 3 Migrating to Python 3 with pleasure

Python成为机器学习和其他大量使用数据的科学领域的主流语言。它拥有各种深度学习框架和完善的数据处理和可视化工具集。

到2019年底， the scientific stack 将停止支持Python2。至于numpy，2018年之后的任何新功能版本将仅支持Python3。为了减少过渡的麻烦，我收集了许多您可能会觉得有用的Python 3功能。

3. 在10分钟内学习功能Python Learn Functional Python in 10 Minutes

在本文中，你将学习什么是函数范例以及如何在Python中使用函数编程。还将了解列表理解和其他形式的理解。

4. Asynchronous Programming in Python: A Walkthrough

5. Buggy Python代码：Python开发人员最常犯的10个错误 Buggy Python Code: The 10 Most Common Mistakes That Python Developers Make

Python的简单易学会误导开发人员(尤其是对该语言较新的开发人员)，从而错过了它的一些细微之处，并低估了各种Python语言的功能。

考虑到这一点，本文列出了一些错误的“前十名”列表，这些错误甚至可能难住后面的一些更高级的Python开发人员。

6. Primer on Python Decorators

在本教程中，我们将了解它们是什么以及如何创建和使用它们。

7. A Byte of Python -数据结构 A Byte of Python - Data Structures

数据结构基本上就是这样-它们是可以将一些数据保存在一起的结构。换句话说，它们用于存储相关数据的集合。

Python中有四个内置数据结构-list ，tuple，dictionary和set。我们将看到如何使用它们，以及它们如何使我们的生活更轻松。

8. Get Started With Django Part 1: Build a Portfolio App

Django是功能齐全的Python Web框架，可用于构建复杂的Web应用程序。在本教程中，将通过示例学习Django。您将按照以下步骤创建一个功能全面的Web应用程序，并逐步学习该框架的一些最重要的功能以及它们如何协同工作。

在本系列的后续文章中，将看到如何使用Django的更多功能来构建更复杂的网站，而本教程将不介绍这些功能。

9. Python数据科学入门指南 A Beginner’s Guide to Python for Data Science

数据科学有几个核心编程语言，Python是其中的一种语言。它是数据科学不可或缺的组成部分，反之亦然。

毋庸置疑的一个事实，Python提供了强大的功能来处理数学，统计和科学功能。在数据科学应用程序中，它提供了广泛的库来处理。更不用说它是开源的，可解释的高级工具!

10. 为什么Python对于数据分析至关重要 Why Python is Essential for Data Analysis

Python是一种通用的编程语言，这意味着它可以在Web和桌面应用程序的开发中使用。在复杂的数字和科学应用程序的开发中也很有用。有了这种多功能性，Python成为世界上增长最快的编程语言之一就不足为奇了。

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