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  1 | # python程序员之路 #
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  4 | 16年开始正式进入python世界。从基础入门到后端（flask、django）、爬虫、机器学习，搜集了不少资料。整理了一下，便于自己回顾，也希望能帮助到大家。
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  6 | 如果喜欢，请给一个star :)
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  8 | ## 0.环境 ##
  9 | - [python3.6](https://www.python.org/):关于python2和python3的争论网上有很多，对于新手，我建议直接下python3，能省很多事。
 10 | - [pycharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/download/):python世界最好的一款IDE，装它没错:)
 11 | - [pycharm安装使用教程](http://www.jianshu.com/p/042324342bf4)：
 12 | - [ipython](https://ipython.org/):一款python解释器，比原装的好用
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 14 | ## 1.python基础 ##
 15 | - [learning-python-for-non-developers](http://www.mattmakai.com/learning-python-for-non-developers.html)：告诉你怎么学python的一篇文章
 16 | - [廖雪峰python教程](http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000)：可能是最好的中文python3教程。如果你不喜欢英文，看它就够入门了。
 17 | - [萧井陌的编程入门指南](https://zhuanlan.zhihu.com/p/19959253?columnSlug=xiao-jing-mo)：你还得了解一下，编程世界还有什么。python是不是你(现在)要学的？
 18 | - [The Hitchhiker’s Guide to Python!](!http://docs.python-guide.org/en/latest/)：
 19 | - [ A Byte of Python简明python教程](https://python.swaroopch.com/)：边看边练习
 20 | - [Python Resource](http://dylanninin.com/blog/2013/11/23/python_resource.html)：一份python资料，国人写的
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 22 | ## 2.python提高 ##
 23 | 学完上面那些，你可能觉得自己什么都干不了...是的。想要成为大牛，当然还得看点别的，提高一下。
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 25 | - [python标准库](https://docs.python.org/3/library/index.html)：python有丰富的标准库。很多好东西库里已经有了！
 26 | - [如何阅读python标准库](https://www.zhihu.com/question/22100190)：知乎有很多牛人对这个问题作出了回答
 27 | - [python常用的标准库以及第三方库有哪些？](https://www.zhihu.com/question/20501628)：
 28 | - [有哪些库让你详见恨晚？](https://www.zhihu.com/question/24590883)：
 29 | - [awesome python](https://github.com/vinta/awesome-python)：列出了尝试解决各种问题时，python已有的工具类库
 30 | - [python的非常酷的包](https://github.com/vinta/awesome-python)：
 31 | - [python正则表达式](http://www.code123.cc/255.html)：
 32 | - [ fluent python](https://book.douban.com/subject/26278021/):进阶的书籍一
 33 | - [ python高级编程](https://book.douban.com/subject/4212921/)：进阶的书籍二
 34 | - [python cookbook](http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/)：进阶的书籍三
 35 | - [ python进阶必读汇总](http://www.kuqin.com/shuoit/20151116/348975.html)：一篇挺有意思的文章，有些干货
 36 | - [stackoverflow python 百问](http://www.wklken.me/posts/2013/07/20/python-stackoverflow-vote-top.html)：如果你实在不知道自己不懂什么...可以看看别人都问了什么，看你知不知道？
 37 | - [理解装饰器](http://www.wklken.me/posts/2013/07/19/python-translate-decorator.html)：用过都说好，但你最好知道其中原理
 38 | - [深入理解元类](http://blog.jobbole.com/21351/)：
 39 | - [深入理解yield：](http://www.jb51.net/article/15717.htm)：
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 41 | ## 3.python实战 ##
 42 | 学的有点无聊了？做点小练习吧！
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 44 | - [python练习册：每天一个小程序](https://github.com/Yixiaohan/show-me-the-code)：
 45 | - [作者的解法（求轻喷）](https://github.com/ethanww/PythonExercises)：
 46 | - [PRACTICE PYTHON：国外的一个题库，附带了solution](http://www.practicepython.org/)：
 47 | - [leetcode算法题](https://leetcode.com/problemset/algorithms/)：找工作必备，可以用python刷起来
 48 | - [TDD学python](https://github.com/gregmalcolm/python_koans)：
 49 | - [500 line or less：500行代码能干的事情有很多！](http://aosabook.org/blog/)：
 50 | - [Codecademy](https://www.codecademy.com/learn)：一个在线学习、闯关的网站
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 52 | ## 4.python web ##
 53 | 很多人用python来写web。python的web框架主要有：Django、Flask、Tornado等。我主要学习Flask和Django，所以资料也是以这两者为主。
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 55 | - [Flask官方指南](http://www.pythondoc.com/flask/index.html)：
 56 | - [Flask微框架的应用经验谈](http://www.pythondoc.com/flask-mega-tutorial/index.html)：
 57 | - [flask源码分析](https://zhuanlan.zhihu.com/p/24629677)：
 58 | - [flask博客教程入门](https://zhuanlan.zhihu.com/p/24629677)：
 59 | - [flask博客教程进阶](http://www.bjhee.com/flask-ad1.html)：
 60 | - [优达学城：用python写一个博客网站](https://cn.udacity.com/course/web-development--cs253)：有时间可以跟一跟
 61 | - [django教程：被解放的姜戈](http://www.code123.cc/575.html)：
 62 | - [django搭建简易博客教程](https://andrew-liu.gitbooks.io/django-blog/content/)：
 63 | - [djiango基础教程（有搭建的部分）](http://www.ziqiangxuetang.com/django/django-deploy.html)：
 64 | - [flask mega-tutorial](https://blog.miguelgrinberg.com/post/the-flask-mega-tutorial-part-i-hello-world)：
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 66 | ## 5.爬虫 ##
 67 | 相较于web、机器学习等技能，爬虫可以说是最简单的。如果你有比较好的基础，学一两天就能写出一个爬虫。写好爬虫是python工程师的基础，但是，切勿沉迷于爬取美女图片等奇淫技巧上。少年，你的梦想是拯救世界的呐！
 68 | 咳咳。回到正题，如果你不想在爬虫上耗费太多功夫，我建议你看看：
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 70 | - [requests库](http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html)：适合人类使用！尤其是你之前学过urllib...
 71 | - [beautiful soup文档](https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/#)：负责解析
 72 | - [scrapy](https://doc.scrapy.org/en/latest/)：一个框架
 73 | - [爬虫项目大全](http://www.jianshu.com/p/78684e5a7916)：改改别人的代码，试一下新学的技术
 74 | - [豆瓣爬虫](https://github.com/ethanww/DouBanSpider)：基于requests/beautifulsoup
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 76 | ## 6.数据挖掘/机器学习 ##
 77 | 如果你的梦想是做AI，看这些就对了：
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 79 | - [What is the difference between Data Analytics, Data Analysis, Data Mining, Data Science, Machine Learning, and Big Data?](https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Data-Analytics-Data-Analysis-Data-Mining-Data-Science-Machine-Learning-and-Big-Data-1)：数据分析，数据挖掘，数据科学，机器学习和大数据有什么关联？
 80 | - [如何系统的学习python](https://www.zhihu.com/question/29138020)：
 81 | - [机器学习入门资料整理](https://segmentfault.com/a/1190000004285821)：
 82 | - [优达学城课程](https://cn.udacity.com/course/deep-learning--ud730)：
 83 | - [DATAQUEST-数据科学家的path](https://www.dataquest.io/onboarding)：
 84 | - [Scipy Lecture Notes-One document to learn numerics, science, and data with Python](http://www.scipy-lectures.org/)：
 85 | - [python numpy教程](http://blog.chinaunix.net/uid-21633169-id-4408596.html)：
 86 | - [Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）](http://www.ituring.com.cn/minibook/804)：
 87 | - [机器学习个人资料整理](http://www.csuldw.com/2015/09/23/2015-09-23%20Machine%20learning%20materials/)：
 88 | - [吴恩达-Deep Learning Tutorial](http://deeplearning.stanford.edu/tutorial/?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more):
 89 | - [在一周内学会在实际中使用机器学习](https://medium.com/learning-new-stuff/machine-learning-in-a-week-a0da25d59850)：
 90 | - [在一年内学会在实际中使用机器学习](https://medium.com/learning-new-stuff/machine-learning-in-a-year-cdb0b0ebd29c)：
 91 | - [基于深度学习的人脸识别（maching learning is fun）](https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78)：
 92 | - [使用深度学习方法实现图像修复](https://www.zhihu.com/question/26006703/answer/151398514?utm_medium=social&utm_source=wechat_session)：
 93 | - [How to Code and Understand DeepMind's Neural Stack](https://iamtrask.github.io/2016/02/25/deepminds-neural-stack-machine/?rd=2?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)：
 94 | - [面向程序员的数据挖掘指南](https://dataminingguide.books.yourtion.com/)：
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 96 | 再推荐几本书：
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 98 | - 周志华机器学习
 99 | - 统计学习方法
100 | - 机器学习实战
101 | - 用python写机器学习算法
102 | - 利用python进行数据分析
103 | - 集体智慧编程
104 | - 推荐系统实战
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106 | ## 7.代码风格 ##
107 | 不做土鳖，学会优雅的写python。
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109 | - [如何开发高质量的python代码](https://districtdatalabs.silvrback.com/how-to-develop-quality-python-code)：
110 | - [谷歌开源项目风格指南（不止是python）](http://zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest/google-python-styleguide/python_style_rules/)：
111 | - [如何在自己的代码更加pythonic](https://www.zhihu.com/question/37751951)：
112 | - [pep8](http://pep8.org/)：
113 | - [如何像python高手一样编程](http://xianglong.me/article/how-to-code-like-a-pythonista-idiomatic-python/)：
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115 | ## 8.python社区/博客 ##
116 | 这方面我也看得比较少，以后会慢慢补上，大家也可以在issue里面给我推荐。
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118 | - [豆瓣董伟明博客](http://www.dongwm.com)：董大大的python web开发实战一书给了我很多启发
119 | - [flask作者博客](http://lucumr.pocoo.org/)：flask都是作者的一个愚人节玩笑，这样的大牛，当然要关注！


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