By Matthew Mayo, 來源：KDnuggets. 

Python是數據科學中使用最廣泛的語言之一，它本身就是一種非常流行的通用編程語言。

當進入數據科學領域時，許多準數據科學家首先面臨的問題可能是他們選擇哪種編程語言。這是一個10有趣的資源的集合，針對Python的學習者、有抱負的數據科學家，主要是文章和教程的形式，旨在幫助大家學習的過程中提供一些見解和實用指導。

這里有10個資源旨在幫助你更好地學習Python。

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

這些“竅門”大部分是我在日常工作中曾經使用或偶然發(fā)現的東西。我在瀏覽Python標準庫文檔時發(fā)現的一些。我發(fā)現其他一些人通過PyPi搜索。

2. 輕松地遷移到Python 3 Migrating to Python 3 with pleasure

Python成為機器學習和其他大量使用數據的科學領域的主流語言。它擁有各種深度學習框架和完善的數據處理和可視化工具集。

到2019年底， the scientific stack 將停止支持Python2。至于numpy，2018年之后的任何新功能版本將僅支持Python3。為了減少過渡的麻煩，我收集了許多您可能會覺得有用的Python 3功能。

3. 在10分鐘內學習功能Python Learn Functional Python in 10 Minutes

在本文中，你將學習什么是函數范例以及如何在Python中使用函數編程。還將了解列表理解和其他形式的理解。

4. Asynchronous Programming in Python: A Walkthrough

5. Buggy Python代碼：Python開發(fā)人員最常犯的10個錯誤 Buggy Python Code: The 10 Most Common Mistakes That Python Developers Make

Python的簡單易學會誤導開發(fā)人員(尤其是對該語言較新的開發(fā)人員)，從而錯過了它的一些細微之處，并低估了各種Python語言的功能。

考慮到這一點，本文列出了一些錯誤的“前十名”列表，這些錯誤甚至可能難住后面的一些更高級的Python開發(fā)人員。

6. Primer on Python Decorators

在本教程中，我們將了解它們是什么以及如何創(chuàng)建和使用它們。

7. A Byte of Python -數據結構 A Byte of Python - Data Structures

數據結構基本上就是這樣-它們是可以將一些數據保存在一起的結構。換句話說，它們用于存儲相關數據的集合。

Python中有四個內置數據結構-list ，tuple，dictionary和set。我們將看到如何使用它們，以及它們如何使我們的生活更輕松。

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

Django是功能齊全的Python Web框架，可用于構建復雜的Web應用程序。在本教程中，將通過示例學習Django。您將按照以下步驟創(chuàng)建一個功能全面的Web應用程序，并逐步學習該框架的一些最重要的功能以及它們如何協(xié)同工作。

在本系列的后續(xù)文章中，將看到如何使用Django的更多功能來構建更復雜的網站，而本教程將不介紹這些功能。

9. Python數據科學入門指南 A Beginner’s Guide to Python for Data Science

數據科學有幾個核心編程語言，Python是其中的一種語言。它是數據科學不可或缺的組成部分，反之亦然。

毋庸置疑的一個事實，Python提供了強大的功能來處理數學，統(tǒng)計和科學功能。在數據科學應用程序中，它提供了廣泛的庫來處理。更不用說它是開源的，可解釋的高級工具!

10. 為什么Python對于數據分析至關重要 Why Python is Essential for Data Analysis

Python是一種通用的編程語言，這意味著它可以在Web和桌面應用程序的開發(fā)中使用。在復雜的數字和科學應用程序的開發(fā)中也很有用。有了這種多功能性，Python成為世界上增長最快的編程語言之一就不足為奇了。

標簽： Python 數據 蒲

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