【導(dǎo)讀】熱門資源博客 Mybridge AI 比較了 18000 個(gè)關(guān)于 Python 的項(xiàng)目，并從中精選出 45 個(gè)最具競爭力的項(xiàng)目列另。我們進(jìn)行了翻譯芽腾，在此一并送上。
這份清單中包括了各不相同的 20 個(gè)主題页衙，以及一些資深程序員分享使用 Python 的經(jīng)驗(yàn)摊滔，值得收藏。Mybridge AI 的排名結(jié)合了內(nèi)部機(jī)器評(píng)估的內(nèi)容質(zhì)量和各種人為因素店乐，包括閱讀次數(shù)和閱讀時(shí)長等艰躺。
對(duì)于 Python 的初學(xué)者腺兴，我們推薦以下這些課程：
REST API：使用 Python，F(xiàn)lask廉侧，F(xiàn)lask-RESTful 和 Flask-SQLAlchemy 構(gòu)建專業(yè)的 REST API ［12,602 個(gè)推薦页响，4.6 / 5 星］
算法交易：用于財(cái)務(wù)分析和算法交易的 Python篓足，主要學(xué)習(xí)包括 numpy，pandas闰蚕，matplotlib栈拖，quantopian，finance ［8,077 個(gè)推薦没陡，4.6 / 5 星］
鏈接：https://www.udemy.com/python-for-finance-and-trading-algorithms/
年度開源 Python 項(xiàng)目 ［平均 4,078 星］
鏈接：https://medium.mybridge.co/30-amazing-python-projects-for-the-past-year-v-2018-9c310b04cdb3
機(jī)器學(xué)習(xí)年度最佳文章
Python 算法
1.回顧 Python 交互式編碼中所要面對(duì)的挑戰(zhàn)（算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）
本文對(duì)算法編碼和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的問題提出了簡單易懂又切實(shí)可行的方案辱魁。
作者：Donne Martin；［github－11811 星］鏈接：https://github.com/donnemartin/interactive-coding-challenges
2. Python 中算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的最小樣本
如何讓 Python 中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法最小诗鸭、最干凈？
作者：keon参滴；［github－10271 星］鏈接：https://github.com/keon/algorithms
3.最重要的 Python 算法--Pygorithm
Pygorithm 是一個(gè)純 Python 風(fēng)格編寫的模塊强岸，通過導(dǎo)入所需的算法，獲得相應(yīng)的代碼砾赔、時(shí)間復(fù)雜性等蝌箍。這是一個(gè)開始學(xué)習(xí) Python 編程的好方法，能夠幫助初學(xué)者學(xué)習(xí)并實(shí)現(xiàn) Python 中所有算法暴心。
作者：Satwik Kansal妓盲；［github－3156 星］鏈接：http://pygorithm.readthedocs.io/en/latest/
Python 綜合指南
4. 一個(gè)有趣又鮮為人知的 Python 代碼片段集合—wtfPython
作者：Satwikkansal；［github－4,933 星］鏈接：https://github.com/satwikkansal/wtfPython
Python 的腳本結(jié)構(gòu)
5.一個(gè)關(guān)于如何從 Python 腳本到打包項(xiàng)目的標(biāo)準(zhǔn)化指南
作者：Courtesy of Vicki鏈接：http://veekaybee.github.io/2017/09/26/python-packaging
Python 中的列表
6.Python 列表生成器的教程
在這份教程中专普，你將能夠?qū)W習(xí)到如何在 Python 中有效地使用列表生成器來創(chuàng)建列表悯衬，替換(嵌套) for 循環(huán)以及使用 map(), filter(), reduce() 函數(shù)等。
文章首先簡單回顧了 Python 中列表的基本概念檀夹，并與 Python 中其他的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行比較筋粗。接著講解了列表生成器的學(xué)習(xí)。文章還講解了 Python 列表背后的數(shù)學(xué)知識(shí)炸渡，創(chuàng)建列表生成器的方法娜亿，以及如何在 for 循環(huán)或 lambda 隱函數(shù)中重寫它們。
作者：Karlijn Willems鏈接：https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-list-comprehension
Python 中的類
7.如何使用 Dunder (Magic蚌堵、Special) 方法來豐富你的 Python 類
Dunker 是 Python 中的一種特殊方法买决，通過雙下劃線開始和結(jié)束的形式存在，例如 init 來豐富類的預(yù)定義方法吼畏。
作者：Dan Bader鏈接：https://dbader.org/blog/python-dunder-methods
Python 中的網(wǎng)頁抓取
8.如何使用 Python 中的 Scrapy督赤、SQL 和 Matplotlib 等庫進(jìn)行網(wǎng)頁抓取，并獲取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)分析
你可以通過這篇文章學(xué)習(xí)到網(wǎng)頁爬取知識(shí)宫仗，并用于實(shí)踐中够挂。
作者：ScrapingAuthority鏈接：http://www.scrapingauthority.com/python-scrapy-mysql-and-matplotlib-to-gain-web-data-insights/
9.高級(jí)的網(wǎng)頁抓取教程：繞過“403 禁止”，驗(yàn)證碼等問題
作者：Evan Sangaline鏈接：http://sangaline.com/post/advanced-web-scraping-tutorial/
10.掌握 Python 的網(wǎng)頁抓取技巧來獲取你所需要的數(shù)據(jù)
作者：Lauren Glass 和 Hackernoon鏈接：https://hackernoon.com/mastering-python-web-scraping-get-your-data-back-e9a5cc653d88
Python 中的自動(dòng)化操作
11.如何使用 Twilio藕夫、Python 和 Google 自動(dòng)化婚禮的進(jìn)程
作者：Thomas Curtis鏈接：https://www.twilio.com/blog/2017/04/wedding-at-scale-how-i-used-twilio-python-and-google-to-automate-my-wedding.html
12.如何用 Python 在 Medium 上找到有趣的人
作者：Radu Raicea 和 freeCodeCamp孽糖。鏈接：https://medium.freecodecamp.org/how-i-used-python-to-find-interesting-people-on-medium-be9261b924b0
Python 中的 Bot
13.制作 Reddit+Facebook 的信息箱
作者：Yasoob Khalid鏈接：https://pythontips.com/2017/04/13/making-a-reddit-facebook-messenger-bot/
15.我在 Instagram 上用 Python 寫的開源機(jī)器人（讓我擁有了 2500 個(gè)粉絲枯冈，所花的服務(wù)器成本只有 5 美元）
Python 中的電子表格
15.權(quán)威指南：Python 的 Excel 教程
通過這個(gè)教程，你可以了解如何使用 Python 讀取和導(dǎo)入 Excel 文件办悟，如何將數(shù)據(jù)寫入這些電子表格尘奏。
作者：Karlijn Willems鏈接：https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-excel-tutorial
16.Python 和 Googgle 電子表格
作者：Brent Schooley鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=vISRn5qFrkM
Python 中的金融應(yīng)用
17.Python 中的金融：算法交易
這是一份 Python 與金融應(yīng)用的教程，在此你能學(xué)習(xí)到算法交易的基本知識(shí)及相關(guān)內(nèi)容病蛉。
作者：Karlijn Willems鏈接：https://www.datacamp.com/community/tutorials/finance-python-trading
18.Python 中的金融教程—股票價(jià)格及相關(guān)數(shù)據(jù)介紹
作者：Harrison Kinsley鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=2BrpKpWwT2A
19.用 Python 分析加密貨幣市場
比特幣市場是如何表現(xiàn)炫加？加密貨幣價(jià)值突然出現(xiàn)高峰和低谷的原因是什么？不同 altcoins 市場是不可分割的或基本獨(dú)立的铺然？ 我們?nèi)绾晤A(yù)測(cè)接下來會(huì)發(fā)生什么俗孝？
這篇文章將簡單地介紹如何使用 Python 來分析加密貨幣。文章通過一個(gè)簡單的 Python 腳本來檢索魄健，分析和可視化不同加密貨幣上的數(shù)據(jù)赋铝。在這個(gè)過程中，文章還將揭示這些波動(dòng)劇烈的市場行為以及一個(gè)有趣的演變趨勢(shì)沽瘦。
作者：Patrick Triest鏈接：https://blog.patricktriest.com/analyzing-cryptocurrencies-python/
Python 中的區(qū)塊鏈
20.學(xué)習(xí)并構(gòu)建一個(gè)區(qū)塊鏈
毫無疑問革骨，區(qū)塊鏈這項(xiàng)新穎的技術(shù)是計(jì)算的奇跡。區(qū)塊鏈技術(shù)的出現(xiàn)引發(fā)了新的全數(shù)字貨幣析恋，如比特幣和萊特幣良哲，而這些貨幣并非由中央當(dāng)局發(fā)行或管理。區(qū)塊鏈也以 Ethereum 這樣的技術(shù)形式革命化了分布式計(jì)算助隧，并引入了智能合約等有趣的概念筑凫。
這篇文章將會(huì)幫助你學(xué)習(xí)并理解區(qū)塊鏈的工作原理。通過這篇教程喇颁，你將學(xué)習(xí)到一個(gè)功能強(qiáng)大的區(qū)塊鏈漏健，并掌握它們的工作流程。
作者：Daniel van Flymen 和 Hackernoon鏈接：https://hackernoon.com/learn-blockchains-by-building-one-117428612f46
21.如何構(gòu)建一個(gè)最小的區(qū)塊鏈
本文將用少于 50 行的代碼（Python2）來創(chuàng)建一個(gè)最簡單橘霎、最小的區(qū)塊鏈蔫浆。
作者：Gerald Nash鏈接：https://medium.com/crypto-currently/lets-build-the-tiniest-blockchain-e70965a248b
Python 中的視頻合成
22.用 Python 構(gòu)建一個(gè)視頻合成器
視頻合成器是利用音頻輸入來創(chuàng)建視覺信號(hào)的設(shè)備，自上世紀(jì) 60 年代以來姐叁，已有很長的歷史瓦盛。
這篇文章將用 Python 編寫一個(gè)基本的視頻合成器，并使用 aubio 進(jìn)行 Onset 目標(biāo)檢測(cè)外潜。
作者：Kirk Kaiser鏈接：https://www.makeartwithpython.com/blog/video-synthesizer-in-python/
Python 的性能
23.用 Python 處理每秒 100 萬個(gè)請(qǐng)求
用 Python 每秒能夠達(dá)到 100 萬個(gè)請(qǐng)求嗎原环？為了節(jié)省服務(wù)器價(jià)格，最近很多公司正在從 Python 向其他編程語言中遷移处窥。但實(shí)際并不需要嘱吗。
Python 社區(qū)最近在性能提升方面做了很多工作。CPython 3.6 通過新的字典提高了整體解釋器的性能。由于引入了更快的調(diào)用約定和字典查找緩存谒麦，CPython 3.7 將會(huì)更快俄讹。
對(duì)于數(shù)字處理任務(wù)，你可以使用 PyPy 進(jìn)行代碼編譯绕德。你還可以運(yùn)行 NumPy 的測(cè)試套件患膛，該測(cè)試套件現(xiàn)在已經(jīng)改進(jìn)了 Python 與 C 語言擴(kuò)展的整體兼容性。在隨后的更新版本中耻蛇，PyPy 預(yù)計(jì)將與 Python 3.5 兼容踪蹬。
作者：Pawe? Piotr Przeradowski。鏈接：https://medium.freecodecamp.org/million-requests-per-second-with-python-95c137af319
24.Python 很慢臣咖，但我不在乎”
這篇文章將介紹一些關(guān)于 Python 中 asyncio 的內(nèi)容跃捣，并討論有關(guān) Python 速度的問題。
作者：Nick Humrich鏈接：https://hackernoon.com/yes-python-is-slow-and-i-dont-care-13763980b5a1
25.Python 中的緩存：如何緩存函數(shù)的結(jié)果
文章將介紹一種快捷的方法來加速 Python 記憶代碼夺蛇。你將看到何時(shí)以及如何運(yùn)用 Python 記憶代碼枝缔。記憶代碼優(yōu)化你的程序，在某些情況下會(huì)加速你的代碼運(yùn)行蚊惯。
Python 中的 Django 框架
26.七步驟帶你完整地學(xué)習(xí) Django
Django 是用 Python 編寫的一個(gè) Web 框架。這篇文章是介紹 Django 基礎(chǔ)知識(shí)的系列教程灵临，共分為七個(gè)部分截型，將分別從安裝，準(zhǔn)備開發(fā)環(huán)境儒溉，模型宦焦，視圖，模板顿涣，URL 到更高級(jí)的主題（如遷移波闹，測(cè)試和部署）出發(fā)，詳細(xì)探討所有的基本概念涛碑。
作者：Vitor Freitas鏈接：https://simpleisbetterthancomplex.com/series/2017/09/04/a-complete-beginners-guide-to-django-part-1.html
27.使用 Django 構(gòu)建 REST API 的測(cè)試驅(qū)動(dòng)方法：第一部分
這篇文章將介紹如何利用 Django 來構(gòu)建一個(gè) REST API 的測(cè)試驅(qū)動(dòng)精堕，并詳細(xì)介紹了每個(gè)步驟。
作者：Jee Githinji Gikera 和 Scotch Development鏈接：https://scotch.io/tutorials/build-a-rest-api-with-django-a-test-driven-approach-part-1
Python 中的 Flake
28.OI’List 規(guī)則
這篇博文中我們將介紹 Flake8（pyflakes蒲障，pycodestyle 和 mccabe）中的每個(gè)規(guī)則及相對(duì)應(yīng)的示例歹篓。
29.使用 Python 和 Flask 開發(fā) RESTful API
本文包括以下幾部分：
- 為什么用 Python？
- 什么是 Flask揉阎？
- 引導(dǎo) Flask 應(yīng)用程序
- 用 Flask 創(chuàng)建一個(gè) RESTful 端點(diǎn)
- 用 Python 類映射模型
- 用 Marshmallow 進(jìn)行序列化和反序列化對(duì)象
- Dockerizing Flask 應(yīng)用程序
- 用 Auth0 保護(hù) Python API
作者：Bruno Krebs鏈接：https://auth0.com/blog/developing-restful-apis-with-python-and-flask/
Python 中的 Numpy
30.從 Python 到 Numpy
本文通過一種新穎的方式庄撮，向量化地集中講解了如何從 Python 遷移到 Numpy 的學(xué)習(xí)。另外毙籽，本文還包括一些很少提到的使用技巧洞斯。
31.探索 Python 每種工具包的行長度
本文探索了 Python 的流行包，如 NumPy坑赡，SciPy烙如，Pandas么抗，Scikit-Learn，Matplotlib厅翔，AstroPy 等乖坠。
作者：Jake VanderPlas鏈接：http://jakevdp.github.io/blog/2017/11/09/exploring-line-lengths-in-python-packages/
Python 中的 NashPy
32.NashPy 教程—建立并找到一種簡單的游戲平衡
博弈論是用來研究理性主體之間的戰(zhàn)略互動(dòng)：當(dāng)雙方試圖采用對(duì)各自最有益的方式來完成某件事情時(shí)，對(duì)雙方互動(dòng)行為的研究刀闷。這篇文章將采用 Python 中的 NashPy 來研究這種雙方博弈的互動(dòng)行為熊泵。
Python 中的馬爾可夫過程
33.用 Python 模擬 Chutes 和 Ladders
這篇文章將通過 Chutes 和 Ladders 游戲的例子，建立模型并闡述馬爾可夫過程的原理甸昏。整個(gè)分析過程附有 Python 源碼顽分，感興趣的讀者可以嘗試一下。
作者：Jake VanderPlas鏈接：http://jakevdp.github.io/blog/2017/12/18/simulating-chutes-and-ladders/
Python 中的數(shù)據(jù)分析
34.用 Python 分析美國聯(lián)邦政治行為
科學(xué)施蜜、政治卒蘸、個(gè)人意見和社會(huì)政策的交集可能呈現(xiàn)相當(dāng)復(fù)雜的情況。思想和學(xué)科的交匯點(diǎn)通常充斥著有爭議的觀點(diǎn)和基于信仰但缺乏經(jīng)驗(yàn)證據(jù)的議程翻默。這時(shí)缸沃，數(shù)據(jù)科學(xué)在這方面就顯得特別重要，因?yàn)樗峁┝艘环N以實(shí)際事實(shí)為基礎(chǔ)的考察世界的方法修械，能夠深入了解我們今天所面臨的一些最重要的問題趾牧。
這篇文章我們將用 Python 來分析美國聯(lián)邦政府的一些政治行為，深入了解政治背后所隱藏的故事肯污。
作者：Patrick Triest鏈接：https://blog.patricktriest.com/police-data-python/
35.用 Python 分析 1000+ 的希臘葡萄酒
作者：Florents Tselai鏈接：https://tselai.com/greek-wines-analysis.html
36.如何用 Python 生成 FiveThirtyEight 圖
這篇文章將用 Python 的 matplotlib 和 pandas翘单，來學(xué)習(xí)并查看 FiveThirtyEight（FTE）可視化的核心部分，并教會(huì)你使用 Python 來為自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化蹦渣。
作者：Josh Devlin鏈接：https://www.dataquest.io/blog/making-538-plots/
37.使用 Apache Spark 和 Python 為 8000 萬 Amazon 產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)價(jià)打分
作者編寫了一個(gè)簡單的 Python 腳本哄芜，將亞馬遜產(chǎn)品評(píng)論數(shù)據(jù)集中的每類評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行整合，并對(duì)這些 Amazon 產(chǎn)品評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行分析打分柬唯，以發(fā)現(xiàn)用戶的喜好认臊。
作者：Max Woolf鏈接：http://minimaxir.com/2017/01/amazon-spark/
38.使用 Python 進(jìn)行地理空間分析
作者：Matthew Rocklin鏈接：https://matthewrocklin.com/blog//work/2017/09/21/accelerating-geopandas-1
39.星球：從太空中了解亞馬遜，來自 Kaggle 頭獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)?wù)叩牟稍L
文章采訪了 Kaggle 的“星球：從太空中了解亞馬遜”競賽的獲獎(jiǎng)?wù)叱荩瑑?nèi)容包括他如何使用 11 個(gè)微調(diào)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)美尸，標(biāo)簽關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)模型，以及如何避免過擬合現(xiàn)象等斟薇。
作者：Edwin Chen鏈接：http://blog.kaggle.com/2017/10/17/planet-understanding-the-amazon-from-space-1st-place-winners-interview/
Python 入門
40.從零開始學(xué)習(xí) Python
Python 的創(chuàng)建者 Guido van Rossum 曾說過师坎，“Python 是一個(gè)高級(jí)編程語言，其核心設(shè)計(jì)理念是讓代碼具有高度的可讀性和簡單的語法堪滨，程序員可以用幾行代碼表達(dá)自己的想法胯陋。”
作者：TK鏈接：https://medium.freecodecamp.org/learning-python-from-zero-to-hero-120ea540b567
41.重要的 Python 練習(xí)清單
這篇文章列出了一些重要的練習(xí)項(xiàng)目，包括 Python 語言本身和標(biāo)準(zhǔn)庫的練習(xí)遏乔。文章中還有 Python 中不同主題模塊的知識(shí)义矛。
作者：Ynon Perek鏈接：https://www.ynonperek.com/2017/09/21/python-exercises/
42.API 的設(shè)計(jì)原則：先思考再編碼
API 是定義應(yīng)用程序接口的通用術(shù)語，換句話說盟萨，就是用戶（人或機(jī)器）與程序的交互接口凉翻。在 Web 開發(fā)世界中，API 通常是一個(gè)網(wǎng)站捻激，其中包含一系列端點(diǎn)制轰，用于響應(yīng)客戶端請(qǐng)求和結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)。這篇文章將告訴你為什么以及如何設(shè)計(jì)一個(gè)正確的 API胞谭，如何將自己的思想植入到 API 的設(shè)計(jì)中來構(gòu)建屬于你自己的 API垃杖。
作者：Jonatas Baldin鏈接：https://www.ckl.io/blog/api-design-think-first-code-later
43.Python 機(jī)器學(xué)習(xí)指南
本文將通過清晰地解釋和有效的練習(xí)，來幫助你深度理解相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法丈屹。
作者：Conor Dewey鏈接：https://medium.freecodecamp.org/the-hitchhikers-guide-to-machine-learning-algorithms-in-python-bfad66adb378
44.如何學(xué)習(xí) Python 編程：6 位經(jīng)驗(yàn)豐富的 Python 開發(fā)者分享了他們的觀點(diǎn)
對(duì)于當(dāng)下熱門的 Python 語言调俘，有太多的教程、書籍旺垒、視頻和博客文章資源彩库，然而如此多的冗余資料，你該如何選擇最佳的方式開始你的 Python 學(xué)習(xí)之旅呢先蒋？這篇文章列出了 6 位 Python 專家分享的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)侧巨，相信這對(duì)于迷茫中的你來說娱节，將受益匪淺。
鏈接：https://coolpythoncodes.com/best-way-learn-python-programming
45.如何用 Python 實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析
Python 是數(shù)據(jù)分析的最佳編程語言多律，這得益于它自帶的依賴庫向楼。依賴庫能夠存儲(chǔ)，操縱數(shù)據(jù)鼎天，并從數(shù)據(jù)中獲得核心信息，因而在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域被廣泛使用并展現(xiàn)出強(qiáng)大的功能。本文介紹了 Python 在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用歷史以及最新發(fā)展叨襟。
作者：Jake VanderPlas鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=9by46AAqz70
