Jak się uczyć Pythona? Materiały do nauki

2

https://automatetheboringstuff.com/ - spoko na start. Pokazuje praktyczne użycie. Wciąga tych niekodujących.

0

https://docs.python.org/2/tutorial/

PS piszę to tera jest 19:41 09/10/2015 i jest to oficjalnie 4 post w dziale Python. gratulacje przyjmuje w komentach

3

Ja znam to:
http://www.swaroopch.com/notes/python/ książka za free
http://www.diveintopython3.net/ książka za free
http://www.pythonchallenge.com/ python riddles
https://github.com/CodementorIO/Python-Learning-Resources - kolekcja tutoriali
http://www.fullstackpython.com/best-python-resources.html - kolekcja tutoriali

Jeszcze możecie dodać "Jakie najlepsze IDE do Pythona? I dlaczego jest to PyCharm" ;)

1
Wizzie napisał(a):

Pycharm - najlepsze IDE do Pythona, studenty mają za darmo

Nie tylko "studenty", bo Community Edition jest OpenSource na licencji Apache 2.0. Więc każdy może mieć za free pewien podzbiór wersji Professional i używać komercyjnie tego IDE.

3

Jeżeli jesteś zainteresowany rozszerzeniem funkcjonalności Pythona na wysokowydajnościowe obliczenia, zastosowania naukowe, operacje na macierzach, to powinieneś zastanowić się nad pakietem Anaconda (1), która zawiera w podstawowej instalacji ponad 150 pakietów, w tym między innymi: NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, czy IPython. Dodatkowe ponad 340 pakietów jest dostępnych za "dotknięciem terminala", tj. wystarczy wpisać w linii komend conda install package_name i voila. Pełna lista dostępnych pakietów dostępna jest pod linkiem nr 2. Anacondę można również bez problemu połączyć z PyCharmem (3).

  1. https://www.continuum.io/why-anaconda. (Continuum Anaconda Distribution [CAD])
  2. http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs. (Pełna lista dostępnych pakietów w CAD)
  3. http://docs.continuum.io/anaconda/ide_integration#pycharm. (Jak połączyć CAD z PyCharmem)

Po zainstalowaniu IPythona polecam również zapoznać się z jego funkcjonalnością "notebook" dostępną pod komendą ipython notebook. Za jego pośrednictwem możemy bawić się równolegle Pythonem i np. R. Powiedzmy, że w Pythonie przygotowujemy sobie dane, obliczamy statystykę w R, po czym plotujemy wyniki znowu w Pythonie itp.

Kilka dodatkowych ciekawych odnośników:

  1. http://www.scipy-lectures.org/index.html. (SciPy Lecturee Notes - czyli poradnik programowania naukowego w Pythonie)
  2. http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/. (Bardzo ładna biblioteka do plotów)

1 użytkowników online, w tym zalogowanych: 0, gości: 0, botów: 1

Robot: CCBot