怒肝半月！Python 學習路線+資源大匯總
Python 學習路線 by 魚皮。
原創(chuàng)不易，請勿抄襲，違者必究！
大家好，我是魚皮，肝了十天左右的 Python 學習路線終于來了~
和之前一樣，在看路線前，建議大家先通過以下視頻了解幾個問題：
Python 為什么這么火？
為什么都在說學 Python 找不到工作？Python 真香么？
我要學 Python 么？
怎么快速學習？
視頻地址：
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Python 為什么火了？
有很多原因，列舉幾點：
語法簡單易學，其他語言 5 行代碼才能實現(xiàn)的東西，Python 一行搞定！可以少寫很多代碼，因此不少同學拿 Python 刷算法題（但注意要理解算法本身哦）。
類庫生態(tài)豐富，想做什么功能基本都有現(xiàn)成的代碼，拿來直接用就行，無比方便！
免費開源，感興趣、有能力的同學可以自己去研究源碼。
其他特性，比如跨平臺、可擴展等。
作為數(shù)據(jù)科學、人工智能的首選語言，踩到了時代的風口。
于是乎，Python 被推向了神壇，甚至在 2021 年 10 月的編程語言排行榜中，Python 登上了第一位！
但就是這樣一門 “永遠的神” 的編程語言，卻在網(wǎng)上被口口相傳說：學了 Python 找不到工作！
哎，為啥呢？
為什么 Python 不適合找工作？
一方面是，大多數(shù)的企業(yè)，都不用 Python 來開發(fā)應用。
因為 Python 的運行速度太慢了，別說跟底層的 C++ 比了，Java 都能甩它幾條街！而且這和語言本身的設計實現(xiàn)有關，所以哪怕你再出什么技術去優(yōu)化它的性能，也終究有個瓶頸，世界上最好的語言 PHP 也是一樣。
而對企業(yè)來說，性能 會直接影響用戶體驗和機器成本，尤其是在這個信息爆炸、大家都在追求性能的時代，Python 在應用開發(fā)領域的地位就很尷尬，而開發(fā)崗又正好是程序員中占比極高的崗位。
另一方面，雖然 Python 的應用場景很多、相關崗位也不少，又是什么 AI、數(shù)據(jù)科學的主流語言是吧，未來很美好。但是，這些前沿技術的難點并不是 Python 語言的代碼本身，而是算法和思想。Python 只是一個調(diào)包、把你思想表達出來的工具而已。所以這些前沿崗位的門檻遠比你入門 Python、或者聽培訓機構(gòu)畫餅時要高的多，算法崗位、大廠的產(chǎn)品崗真就是神仙打架，而且研究生居多。
學習目標
既然這樣，那我還要不要學 Python 呢？
我認為：必須要學！
但是，一定要先思考自己的學習目標，目標不同，對 Python 的學習態(tài)度和投入的時間也不同。
如果想找開發(fā)崗位的工作，像上面說的，不建議把 Python 作為你的主語言，而是把它當做你的副武器。只需簡單學學 Python 基礎，就可以編寫 Python 腳本來自動化辦公、提高工作效率、做一些小工具了，性價比很高。
如果說編程語言是工具，那 Python 是對這句話的完美詮釋。 多會用一個神器，誰不愛呢？
如果你想找其他崗位的工作，比如運維、測試、數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品經(jīng)理、大數(shù)據(jù)、爬蟲、人工智能、圖像處理、多媒體處理、算法研究，當然也可以，只是如果以這些崗位為目標，除了要打好 Python 基礎外，更重要的是理解對應領域的思想、方法和實踐，而不是只會引庫調(diào)包。
如果你是初學編程或者出于好奇學編程，我也建議你學 Python，好玩、能學下去、能培養(yǎng)興趣，這些對初學者非常重要，有了興趣之后，再學別的語言就會如魚得水。
學習建議
對于初學者和非 Python 崗位的從業(yè)者，就把 Python 當工具學，了解下基礎語法和常用類庫，需要寫 Python 腳本時，能利用搜索引擎和文檔寫出（或者復制）代碼就行。只要你學過其他編程語言，上手 Python 真的都很容易，3 - 7 天就能學會。
建議學習時多寫些小例子，比如 Python 處理表格、Python 處理 PDF 等，感受 Python 類庫的強大就完事兒~
學習路線大綱
折疊了一部分，還是老長，公眾號【程序員魚皮】回復【python】獲取思維導圖：
學習路線
基礎
Python 安裝
開發(fā)工具
PyCharm
Sublime
VS Code
變量
定義變量
關鍵字
命名規(guī)則
基本數(shù)據(jù)類型
類型轉(zhuǎn)換
運算符和表達式
流程控制
條件分支
循環(huán)
基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
字符串
列表
元組
集合
字典
函數(shù)
定義
參數(shù)傳遞
作用域
lambda 表達式
常用內(nèi)置函數(shù)
? 面向?qū)ο缶幊?/p>
封裝
繼承
多態(tài)
類方法
實例方法
靜態(tài)方法
self
屬性
方法
訪問控制
單繼承
多繼承
方法重寫
類和對象
三大特性
運算符重載
裝飾器
反射
模塊
文件處理
日期時間
導入模塊
常用模塊
包
導入包
生成包
異常處理
捕獲異常
try ... else ... finally 結(jié)構(gòu)
自定義異常
文件操作
文件開閉
文件讀寫
進階
函數(shù)進階
閉包
匿名函數(shù)
生成器函數(shù)
裝飾器
高階函數(shù)
正則表達式
數(shù)據(jù)庫編程
聚合
分組
關聯(lián)
排序
數(shù)據(jù)庫基礎
SQL 編寫
查詢
事務
數(shù)據(jù)庫設計
數(shù)據(jù)庫調(diào)優(yōu)
并發(fā)編程
同步和異步
阻塞和非阻塞
多線程
多進程
協(xié)程
并發(fā)類庫
網(wǎng)絡編程
網(wǎng)絡基礎（七層模型、IP）
網(wǎng)絡協(xié)議（TCP、UDP、HTTP、HTTPS、FTP、DNS）
WebSocket
web 開發(fā)
Django 框架
概念
數(shù)據(jù)序列化
Django Rest Framework
分頁
緩存
序列化
信號
celery 任務調(diào)度
本地緩存
Redis 分布式緩存
模板語法
靜態(tài)資源
數(shù)據(jù)庫基礎
ORM
單表查詢
多表查詢
聚合查詢
安裝與 Demo
MVT 分層
模型
視圖
模板
路由
Django Admin 管理工具
測試
會話
鑒權
文件上傳
中間件
高級特性
Restful API 開發(fā)
部署
項目實戰(zhàn)
前端基礎
HTML
CSS
JavaScript
Flask 框架
爬蟲
概念
合法性
數(shù)據(jù)抓取
selenium
puppeteer
響應頭
響應參數(shù)
請求頭
請求參數(shù)
請求類型
常用網(wǎng)絡協(xié)議（http / https）概念
請求
響應
requests 模塊
urllib 模塊
模擬登陸
靜態(tài) / 動態(tài)網(wǎng)站抓取
無頭瀏覽器
數(shù)據(jù)解析
常用標簽
BeautifulSoup
正則表達式
xpath
數(shù)據(jù)導出
Redis
MongoDB
MySQL
Excel
CSV
文件
數(shù)據(jù)庫
中間件
Scrapy 框架
命令行工具
Spiders
Selectors
Items
Item Loaders
管道
Scrapy Shell
Link Extractors
核心概念
調(diào)度器
分布式爬蟲
部署
并發(fā)異步爬蟲
aioHttp
asyncio
高級
IP 代理
驗證碼識別
app 抓取
增量式爬蟲
項目實戰(zhàn)
反爬蟲
請求頭限制
驗證碼
黑白名單
封禁 IP
數(shù)據(jù)加密
數(shù)據(jù)混淆
行為分析
自動化運維
Linux 環(huán)境
Shell 腳本編寫
腳本管理
腳本發(fā)布
Python 運維庫
常用運維工具
數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)科學）
環(huán)境搭建
Anaconda
Conda
Miniconda
Jupyter Notebook
常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
常用類庫
Series
DataFrame
索引
對齊
函數(shù)
統(tǒng)計
數(shù)組
索引
切片
多維數(shù)組
函數(shù)
Numpy
Pandas
數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)清洗
層次化索引
數(shù)據(jù)連接
數(shù)據(jù)合并
分組聚合
軸向旋轉(zhuǎn)
數(shù)據(jù)可視化
matplotlib
seaborn
pyechart
算法（人工智能）
魚皮自己沒怎么接觸人工智能，結(jié)合網(wǎng)上很多大神的資料整理而成，也有一定參考意義。
數(shù)學基礎
高等數(shù)學
線性代數(shù)
概率論
統(tǒng)計分析
機器學習
Scikit-learn
監(jiān)督與無監(jiān)督學習
回歸（有監(jiān)督）
分類（有監(jiān)督）
聚類（無監(jiān)督）
降維
進階
線性回歸
決策樹
集成算法
邏輯回歸
決策樹
支持向量機
集成算法
貝葉斯算法
k-means
dbscan
主成分分析
線性判別分析
GBDT 提升算法
lightgbm
EM 算法
隱馬爾科夫模型
模型分類
模型評估
模型訓練
模型調(diào)優(yōu)
特征工程
模型
常用算法
多因子模型
常用庫
量化交易策略
深度學習
Tenserflow2
Pytorch
Keras
Caffe
神經(jīng)網(wǎng)絡
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡
對抗生成網(wǎng)絡
序列網(wǎng)絡模型
數(shù)據(jù)預處理
算法
常用算法
框架和平臺
自然語言處理
圖像處理
計算機視覺
常用類庫
Python 能被廣泛應用，很大程度上是因為其豐富的類庫，就是他人提前寫好并封裝的代碼?；灸阋鍪裁礀|西都能找到對應的類庫，直接看文檔用就行了，大大提高開發(fā)效率！
開源項目 （地址：https://github.com/jobbole/awesome-python-cn） 和 （地址：https://github.com/vinta/awesome-python）已經(jīng)幫大家整理了各方向的 Python 類庫，數(shù)量非常多。魚皮在此基礎上篩選了一些相對優(yōu)質(zhì)的庫，分享給大家。
通用
日期處理
delorean：日期處理庫
pendulum：日期時間操作庫
dateutil：對標準 datetime 模塊的強大擴展
終端優(yōu)化
IPython：功能豐富的交互式 Python 解析器
Jupyter Notebook：基于網(wǎng)頁的用于交互計算的應用程序
Prettytable：生成美觀的 ASCII 格式的表格
Colorama：讓終端具有顏色
bashplotlib：在終端中進行基本繪圖
emoji：支持在 Python 終端輸出表情
Ipyvolume：在 Jupyter notebook 中可視化 3d 體積和字形
文本處理
FlashText：高效的文本查找替換庫
furl：url 處理庫
pypinyin：漢字拼音轉(zhuǎn)換工具
simplejson：JSON 編 / 解碼器
JMESPath：JSON 查詢語法庫
其他
Pipenv：Python 官方推薦的新一代包管理工具
threading：自帶的線程庫
multiprocessing：自帶的多線程庫
Chardet：字符編碼檢測器
logging：日志功能
PySnooper：Python 調(diào)試工具
sphinx：Python 文檔生成器
pyttsx3：文字轉(zhuǎn)語音庫
PyWin32：提供和 windows 的交互
shortuuid：生成唯一 uuid 的庫
more-itertools：支持迭代操作對象
cryptography：密碼學工具包
網(wǎng)絡請求 & 解析
requests：HTTP 請求庫
aiohttp：異步 HTTP 網(wǎng)絡庫
scrapy：分布式網(wǎng)頁采集框架
pyspider：一個強大的爬蟲系統(tǒng)
BeautifulSoup：從 HTML 或 XML 文件中提取數(shù)據(jù)的庫
you-get：網(wǎng)頁視頻下載器
wget：網(wǎng)頁文件下載
musicdl：Python 音樂下載器
文件處理
openpyxl：Excel 讀寫庫
tablib：處理表格數(shù)據(jù)
csvkit：用于轉(zhuǎn)換和操作 CSV 的工具
XlsxWriter：操作 Excel
python-docx：操作 office word 文檔
PyPDF2：操作 PDF 文檔
pdfminer：從 PDF 文檔中抽取信息的工具
xhtml2pdf：HTML 轉(zhuǎn) PDF 工具
WeasyPrint：可視化網(wǎng)頁，并支持導出為 PDF
html2text：將 HTML 轉(zhuǎn)換為 Markdown 文檔
xmltodict：像處理 JSON 一樣處理 XML
moviepy：基于腳本的視頻編輯模塊
eyeD3：操作音頻文件的工具
pyAudioAnalysis：音頻特征提取分析
界面開發(fā)
pyQT：跨平臺的用戶界面開發(fā)框架
Turtle：交互式繪畫庫
pyglet：跨平臺界面及多媒體框架
wxPython：Python 用戶界面開發(fā)工具
Pygame：一組用來開發(fā)游戲的 Python 模塊
Manim：Python 數(shù)學動畫引擎
progressbar：一個滾動條函數(shù)庫
progress：進度條輸出
tqdm：快速、可擴展的進度條
測試
nose：測試框架
faker：生成假數(shù)據(jù)
PyAutoGUI：跨平臺 GUI 自動測試模塊
coverage：代碼覆蓋率測量
sqlmap：自動 SQL 注入和滲透測試工具
Web 開發(fā)
Django：Python 界最流行的 web 框架
Django REST framework：用于開發(fā) web api 的框架
FastAPI：快速構(gòu)建 web 應用程序
flask：Python 微型框架
Twisted：一個事件驅(qū)動的網(wǎng)絡引擎
運維
psutil：跨平臺的進程和系統(tǒng)工具模塊
supervisor：進程控制管理系統(tǒng)
sh：讓 Python 支持 shell 腳本
dnspython：DNS 工具包
scapy：數(shù)據(jù)包處理庫
pexpect：在偽終端中控制交互程序
paramiko：遠程連接服務
Ansible：IT 自動化平臺
SaltStack：基礎設施自動化和管理系統(tǒng)
watchdog：管理文件系統(tǒng)事件的 API 和 shell 工具
圖像處理 & 計算機視覺
Pillow：圖像處理庫
kornia：計算機視覺庫
Opencv：開源計算機視覺庫
Mahotas：計算機視覺和圖像處理庫
Luminoth：計算機視覺的深度學習工具集
數(shù)據(jù)分析 & 數(shù)據(jù)科學
NumPy：數(shù)值計算工具包
Pandas：主流的數(shù)據(jù)分析工具
pyecharts：基于百度 Echarts 的數(shù)據(jù)可視化庫
Dash：快速構(gòu)建 Web 數(shù)據(jù)可視化應用
matplotlib：Python 2D 繪圖庫
Seaborn：使用 Matplotlib 進行統(tǒng)計數(shù)據(jù)可視化
python-recsys：實現(xiàn)推薦系統(tǒng)的庫
vaex：高速大數(shù)據(jù)處理庫
SciPy：算法和數(shù)學工具庫
blaze：NumPy 和 Pandas 的大數(shù)據(jù)接口
statsmodels：統(tǒng)計建模和計量經(jīng)濟學
人工智能
Tensorflow：谷歌開源的最受歡迎的深度學習框架
keras：深度學習封裝庫，快速上手神經(jīng)網(wǎng)絡
Pytorch：具有張量和動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡，并有強大 GPU 加速能力的深度學習框架
Caffe2：一個輕量、模塊化、可擴展的深度學習框架
scikit-learn：基于 SciPy 構(gòu)建的機器學習 Python 模塊
PyMC：馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣工具
mmdetection：深度學習目標檢測工具箱
imbalanced-learn：不平衡學習工具包
XGBoost：分布式梯度增強庫
Gym：強化學習算法的工具包
自然語言處理
NLTK：自然語言處理工具包
Gensim：話題建模庫
Pattern：自然語言處理工具
fuzzywuzzy：用于字符串模糊匹配、令牌匹配等
TextBlob：為進行普通自然語言處理任務提供一致的 API
PyFlux：時間序列處理庫
jieba：中文分詞工具
大綱
（大綱圖）
崗位
騰訊校招 Python 相關崗位：https://join.qq.com/post.html?keyword=python
崗位薪資查詢：OfferShow 小程序
運維工程師
Web 開發(fā)工程師（后端、全棧為主）
測試工程師
數(shù)據(jù)分析師
產(chǎn)品經(jīng)理
算法工程師
機器學習
計算機視覺
NLP
多媒體處理
大數(shù)據(jù)工程師
大數(shù)據(jù)開發(fā)
數(shù)據(jù)挖掘
網(wǎng)絡爬蟲工程師
技術研究員
資源
視頻
零基礎
? 千鋒教育 700 集零基礎 Python 教程：https://www.bilibili.com/video/BV1R7411F7JV（非常全面，基礎、web 開發(fā)、爬蟲、數(shù)據(jù)分析、AI 基礎都講了，例子也很豐富）
? 黑馬程序員600集 Python 教程：https://www.bilibili.com/video/BV1ex411x7Em（比較全面，基于 Linux 環(huán)境學習，以 Python 基礎 + 面向?qū)ο鬄橹攸c，還包含一部分游戲開發(fā)）
? Python 全棧開發(fā)教程：https://www.bilibili.com/video/BV1wD4y1o7AS（很純粹的 Python 基礎教程，案例多，適合快速入門）
小甲魚 -《零基礎入門學習Python》最新版：https://www.bilibili.com/video/av52080698（可惜，更新到一半就沒了。。）
【麻省理工學院-中文字幕版】Python 和計算機科學導論公開課：https://www.bilibili.com/video/BV1ty4y1x7xP（適合外語不錯的同學課外看，感受國外教學氛圍）
阿里云 python 工程師學習：https://developer.aliyun.com/graph/python（有在線編程體驗）
魚皮公眾號【程序員魚皮】后臺回復 Python，也有一套視頻課
其他
Web 開發(fā)
Python Django 項目實戰(zhàn)教程：https://www.bilibili.com/video/BV1pq4y1W7a1
Python + 微信小程序?qū)崙?zhàn)開發(fā)：https://www.bilibili.com/video/BV1Xy4y1s792（挺完整，后臺用的 Django 框架）
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法
Python 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法全套 100 節(jié)：https://www.bilibili.com/video/BV1uA411N7c5
【北京大學】數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法Python版（完整版）：https://www.bilibili.com/video/BV1VC4y1x7uv
爬蟲
2020 年Python爬蟲全套課程（學完可做項目）：https://www.bilibili.com/video/BV1Yh411o7Sz
Python 爬蟲編程基礎 5 天速成：https://www.bilibili.com/video/BV12E411A7ZQ（很短的爬蟲實戰(zhàn)入門課）
數(shù)據(jù)分析
自學數(shù)據(jù)分析課程：https://www.bilibili.com/video/BV1ZM4y1u7uF（很純粹的數(shù)據(jù)分析 + 可視化課程，適合辦公黨快速上手）
完整數(shù)據(jù)分析課程：https://www.bilibili.com/video/BV1vV411p7D6（數(shù)據(jù)分析 + 機器學習，很全面）
Python 數(shù)據(jù)分析入門視頻合集：https://shimowendang.com/docs/36pykCPH6XCjKJcv/read
其他
一天搞定人臉識別項目（python+opencv）：https://www.bilibili.com/video/BV1Lq4y1Z7dm
Python 自動化辦公：https://www.bilibili.com/video/BV1uv411W7Fi（主要是處理 Excel）
書籍
?《Python編程：從入門到實踐》：https://www.code-nav.cn/rd/?rid=cbddf0af6064484f002658102cdbba17
《python學習手冊》：https://www.code-nav.cn/rd/?rid=79550af260643c8e0ce47ab84633e200
《笨辦法學Python3》：https://www.code-nav.cn/rd/?rid=b00064a760643bb90cbba72836995fd5
《Python編程快速上手》（第2版）：https://book.douban.com/subject/35387685/
《Python Cookbook 中文版》（第3版）：https://book.douban.com/subject/26381341/
《父與子的編程之旅》：https://www.code-nav.cn/rd/?rid=8937eaa9615519680ed81c0e3165ee65
?《Python 深度學習》https://www.code-nav.cn/rd/?rid=2d44d6c261624dd31224ed1b5841920c
《Python網(wǎng)絡爬蟲實戰(zhàn)》第2版：https://www.code-nav.cn/rd/?rid=b00064a7606440d40cbc2fca19192e4f
《Python數(shù)據(jù)科學手冊》：https://book.douban.com/subject/27667378/
《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》：https://book.douban.com/subject/25779298/
《輕量級Django》：https://www.code-nav.cn/rd/?rid=28ee4e3e60641fd60d91fd2441418491
? 編程導航 - 超多 Python 書籍直接免費下載 ：https://www.code-nav.cn/topic/Python（選擇書籍標簽）
Python Guide（英文）：https://docs.python-guide.org/
文檔
? Python 入門教程（菜鳥教程）：https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html（可以在線寫代碼練習）
Python 入門教程（W3Cschool）：https://www.w3cschool.cn/python3/（支持手機閱讀）
Python 中文學習大本營：http://www.pythondoc.com/（一系列文檔教程的集合）
Python 100 天：https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
廖雪峰 Python 入門教程：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400
莫煩 Python 教程：https://mofanpy.com/（包括基礎、數(shù)據(jù)處理、機器學習等，部分內(nèi)容有視頻）
Django 官方教程：https://docs.djangoproject.com/zh-hans/3.2/intro/tutorial01/
Manim 動畫引擎教程：https://docs.manim.org.cn/shaders/
A Byte of Python：https://python.swaroopch.com/（Python 英文入門教程）
? 谷歌 Python 代碼規(guī)范：https://google.github.io/styleguide/pyguide.html
實戰(zhàn)
? 藍橋云課 Python 實戰(zhàn)合集：https://www.lanqiao.cn/courses/?fee=free&tag=Python
騰訊云在線 Python 實驗：https://cloud.tencent.com/developer/labs/gallery?tagId=23
阿里云 Python 入門實驗：https://developer.aliyun.com/adc/scenario/e04fe73ad95d4782aef7aecca206196e
華為云沙箱實驗室：https://lab.huaweicloud.com/testList.html
Python123：https://python123.io/index（在線編程，部分課收費）
CheckiO 游戲?qū)W Python：https://py.checkio.org/
通過測試交互式學 Python（英文）：https://github.com/gregmalcolm/python_koans
交互式 Python 挑戰(zhàn)（英文）：https://github.com/donnemartin/interactive-coding-challenges
通過項目學 Python（英文）：https://github.com/practical-tutorials/project-based-learning#python
通過示例交互式學 Python（英文）：https://github.com/jerry-git/learn-python3
代碼
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法 Python 實現(xiàn)：https://github.com/keon/algorithms
《劍指 Offer》算法面試題 Python 實現(xiàn)：https://github.com/JushuangQiao/Python-Offer
設計模式 Python 實現(xiàn)：http://www.pythontip.com/python-patterns/detail/abstract_factory
Python Machine Learning 代碼：https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-3rd-edition
Python 小腳本：https://github.com/RealHacker/python-gems
合集
? GitHub Python 專區(qū)：https://github.com/topics/python
神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習相關框架：https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning
機器學習相關庫：https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning#python
開源 Python 應用程序大全：https://github.com/mahmoud/awesome-python-applications
Python 類庫大全：https://github.com/vinta/awesome-python
Python 類庫大全（中文版）：https://github.com/jobbole/awesome-python-cn
Python 異步大全：https://github.com/timofurrer/awesome-asyncio
jupyter 相關：https://github.com/markusschanta/awesome-jupyter
Python 書單：https://github.com/Junnplus/awesome-python-books
Python 書單（中文版）：https://github.com/jobbole/awesome-python-books
StackOverflow Python 專區(qū)：https://stackoverflow.com/questions/tagged/python（解決問題必備）
? 掘金 Python 專區(qū)：https://juejin.cn/tag/Python（看技術文章）
社區(qū)
? PythonTab：https://www.pythontab.com/（中文 Python 開發(fā)者社區(qū)）
Learnku Python 技術論壇：https://learnku.com/python
開源中國：https://www.oschina.net/（綜合的開源社區(qū)）
工具
? Python 在線編程（菜鳥教程）：https://c.runoob.com/compile/6/
騰訊云 Python 在線手冊：https://cloud.tencent.com/developer/devdocs
Python 在線手冊匯總：https://docs.pythontab.com/
面試題
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Python 面試題整理：https://github.com/kenwoodjw/python_interview_question
機器學習面試題：https://geektutu.com/post/qa-ml.html
其他
? Python 常見問題：https://docs.python.org/zh-cn/3/faq/general.html（官方提供的 ）
GitHub Python 趨勢：https://github.com/trending/python
Python 模塊推薦：https://pymotw.com/3/
Python 練習冊：https://github.com/Yixiaohan/show-me-the-code（一些 Python 練習題目）
尾聲
以上就是魚皮熬了幾天大夜、結(jié)合個人經(jīng)驗、并且參考了大量網(wǎng)上的視頻、文章和評論總結(jié)而成的學習路線，真的是非常不容易，如果大家覺得滿意請務必點個 贊 支持下。
我是魚皮，持續(xù)分享編程干貨的程序員，歡迎關注，下期再見~
