Канал по Машинному обучению
@ai_machinelearning_big_data
Перейти
10 репозиториев на GitHub для практики Python разработчки
Мы все знаем о бесплатных курсах по Python, которые являются лучшим способом изучения языка, но вы когда-нибудь пользовались платформой GitHub для поиска учебных ресурсов и проектов? Учиться на курсах – это здорово, но практический опыт работы с реальными проектами и репозиториями с открытым исходным кодом может поднять ваши навыки работы с Python на новый уровень.
В этом блоге мы расскажем о 10 основных репозиториях на GitHub, которые помогут вам освоить Python и предоставят необходимый опыт для вашей карьеры. Эти хранилища содержат обширный набор знаний, начиная от обучающих программ для начинающих и заканчивая сложными задачами по программированию, и охватывают широкий спектр тем, таких как веб-разработка, анализ данных, машинное обучение и многое другое.
Начнем с супер репозиория, который мы не включили в этот список
400 вопросов с ответами, которые должен знать Python-разработчик
Держите наиполезнейшую подборку, тут есть и теоретические вопросы вроде «Что такое геттеры и сеттеры» и очень практические вида «Как отправить email с помощью SMTP».
Самое то, чтобы освежить какие-то темы и структурировать знания
Наслаждайтесь)
Asabeneh/30-Days-Of-Python – это начало вашего путешествия по Python, которое продлится более месяца. Предназначенный для начинающих, этот репозиторий знакомит вас с основами Python и постепенно погружает в более сложные темы, такие как статистика, анализ данных, веб-разработка и управление базами данных. Уделяя этому несколько часов каждый день, вы приобретете прочные знания в области Python, что откроет перед вами возможность перейти на любую техническую должность.
trekheb/learn-python – это всеобъемлющий ресурс, в котором основное внимание уделяется изучению Python с помощью хакинга. Он охватывает широкий спектр функций и лучших практик Python, что делает его подходящим для учащихся разных уровней. Вы можете изменять или добавлять код, чтобы увидеть, как он работает, и протестировать его с помощью утверждений. Этот интерактивный подход к обучению позволяет добавлять и удалять код для проверки его работоспособности, что помогает улучшить процесс обучения.
Для тех, кто заинтересован в погружении в машинное обучение с помощью Python, Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code предлагает структурированный подход к пониманию основ машинного обучения. В течение 100 дней он знакомит с ключевыми концепциями и алгоритмами ML, используя Python для практических реализаций. Этот репозиторий идеально подходит для программистов, которые хотят перейти на работу в области машинного обучения.
realpython/ python-guide – это книга “Автостопом по Python”, которая находится в свободном доступе на GitHub. Руководство содержит рекомендации по использованию Python в различных сценариях. В нем представлены рекомендации по различным темам, начиная от настройки и инсталляции и заканчивая такими сложными темами, как веб-разработка и машинное обучение. Руководство автостопщика по Python – бесценный ресурс для разработчиков, стремящихся усовершенствовать свои навыки работы с Python.
zhiwehu/Python-programming-exercises предлагает вам более 100 упражнений на Python, которые варьируются от простых до сложных. Приложение предназначено для проверки и совершенствования ваших навыков решения задач на Python. Этот репозиторий отлично подходит для учащихся, которые хотят попрактиковаться в программировании и подготовиться к собеседованию по программированию.
geekcomputers/Python – это хранилище, заполненное различными скриптами на Python, демонстрирующими различные вещи, которые вы можете создать с помощью программирования на Python. От простых скриптов до сложных проектов, он предлагает практический взгляд на то, как Python можно использовать для автоматизации процессов, и служит учебным примером для начинающих, чтобы начать работу с Python.
Хранилище практических руководств/материалов для обучения на основе проектов – это ценный ресурс, который содержит ссылки на учебные пособия на основе проектов для различных языков программирования, с особым акцентом на Python.
Обучение на основе проектного подхода – это эффективный способ применения концепций Python в реальных сценариях. Кроме того, это может помочь вам создать портфолио разработчика и приобрести опыт, необходимый для получения вашей первой работы.
Репозиторий avinashkranjan/Amazing-Python-Scripts представляет собой компиляцию различных скриптов на Python, которые могут помочь автоматизировать задачи, выполнять очистку веб-страниц и многое другое. Этот ресурс особенно полезен для студентов, которые хотят самостоятельно работать над небольшими проектами, поскольку здесь есть из чего выбирать. Кроме того, эти скрипты также могут быть полезны при создании более сложных проектов.
- TheAlgorithms/Python
Если вам интересно узнать больше об алгоритмах, то отличным репозиторием для изучения является Algorithms/Python. В нем представлены реализации различных алгоритмов и структур данных на Python, которые обеспечивают всестороннее понимание алгоритмического обучения с помощью Python. Этот репозиторий идеально подходит для тех, кто хочет изучить основы информатики и конкурентного программирования. Однако обратите внимание, что эти реализации предназначены только для учебных целей и могут быть не такими эффективными, как в стандартной библиотеке Python.
Наконец, vinta/awesome-python repository – это коллекция замечательных фреймворков, библиотек, программного обеспечения и ресурсов для Python. Это отличный источник для изучения инструментов и библиотек Python, которые могут помочь вам в ваших проектах и обучении. Независимо от того, ищете ли вы веб-фреймворки, инструменты анализа данных или что-либо связанное с Python, вы, скорее всего, найдете это здесь.
Вывод
Эти 10 репозиториев на GitHub познакомят вас с миром программирования на Python, охватывая как основы, так и продвинутые темы, включая интерактивное обучение, основанное на проектах и упражнениях. Изучая эти хранилища, вы сможете заложить прочный фундамент в Python, развить навыки решения проблем и работать над практическими проектами, которые помогут вам приобрести опыт. Помните, что изучение Python является непрерывным и постоянно развивающимся процессом; эти хранилища – только начало!
+1
2
+1
5
+1
+1
+1
1
