怒肝半月！Python 學習路線+資源大匯總

Python 學習路線 by 魚皮。

原創不易，請勿抄襲，違者必究！

大家好，我是魚皮，肝了十天左右的 Python 學習路線終於來了~

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：https://www.bilibili.com/video/BV133411C7u5/

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Python 為什么火了？

有很多原因，列舉幾點：

1. 語法簡單易學，其他語言 5 行代碼才能實現的東西，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）。
2. 類庫生態豐富，想做什么功能基本都有現成的代碼，拿來直接用就行，無比方便！
3. 免費開源，感興趣、有能力的同學可以自己去研究源碼。
4. 其他特性，比如跨平台、可擴展等。
5. 作為數據科學、人工智能的首選語言，踩到了時代的風口。

於是乎，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，大多數的企業，都不用 Python 來開發應用。

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有關，所以哪怕你再出什么技術去優化它的性能，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 在應用開發領域的地位就很尷尬，而開發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、數據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並不是 Python 語言的代碼本身，而是算法和思想。Python 只是一個調包、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、或者聽培訓機構畫餅時要高的多，算法崗位、大廠的產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 的學習態度和投入的時間也不同。

如果想找開發崗位的工作，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、數據分析、產品經理、大數據、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，而不是只會引庫調包。

如果你是初學編程或者出於好奇學編程，我也建議你學 Python，好玩、能學下去、能培養興趣，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

對於初學者和非 Python 崗位的從業者，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
• 開發工具
  • PyCharm
  • Sublime
  • VS Code
• 變量
  • 定義變量
  • 關鍵字
  • 命名規則
  • 基本數據類型
  • 類型轉換
• 運算符和表達式
• 流程控制
  • 條件分支
  • 循環
• 基本數據結構
  • 字符串
  • 列表
  • 元組
  • 集合
  • 字典
• 函數
  • 定義
  • 參數傳遞
  • 作用域
  • lambda 表達式
  • 常用內置函數
• ⭐ 面向對象編程
  • 類和對象
  • 三大特性
    • 封裝
      • self
      • 屬性
      • 方法
        • 類方法
        • 實例方法
        • 靜態方法
      • 訪問控制
    • 繼承
      • 單繼承
      • 多繼承
    • 多態
      • 方法重寫
  • 運算符重載
  • 裝飾器
  • 反射
• 模塊
  • 導入模塊
  • 常用模塊
    • 文件處理
    • 日期時間
• 包
  • 導入包
  • 生成包
• 異常處理
  • 捕獲異常
  • try ... else ... finally 結構
  • 自定義異常
• 文件操作
  • 文件開閉
  • 文件讀寫

進階

• 函數進階
  • 閉包
  • 匿名函數
  • 生成器函數
  • 裝飾器
  • 高階函數
• 正則表達式
• 數據庫編程
  • 數據庫基礎
  • SQL 編寫
  • 查詢
    • 聚合
    • 分組
    • 關聯
    • 排序
  • 事務
  • 數據庫設計
  • 數據庫調優
• 並發編程
  • 同步和異步
  • 阻塞和非阻塞
  • 多線程
  • 多進程
  • 協程
  • 並發類庫
• 網絡編程
  • 網絡基礎（七層模型、IP）
  • 網絡協議（TCP、UDP、HTTP、HTTPS、FTP、DNS）
  • WebSocket

web 開發

• Django 框架
  • 安裝與 Demo
  • MVT 分層
  • 模型
    • 數據庫基礎
    • ORM
      • 單表查詢
      • 多表查詢
      • 聚合查詢
  • 視圖
  • 模板
    • 模板語法
    • 靜態資源
  • 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
    • 分頁
    • 緩存
      • 本地緩存
      • Redis 分布式緩存
    • 序列化
    • 信號
    • celery 任務調度
  • Restful API 開發
    • 概念
    • 數據序列化
    • Django Rest Framework
  • 部署
  • 項目實戰
• 前端基礎
  • HTML
  • CSS
  • JavaScript
• Flask 框架

爬蟲

• 概念
• 合法性
• 數據抓取
  • 常用網絡協議（http / https）概念
  • 請求
    • 請求頭
    • 請求參數
    • 請求類型
  • 響應
    • 響應頭
    • 響應參數
  • requests 模塊
  • urllib 模塊
  • 模擬登陸
  • 靜態 / 動態網站抓取
  • 無頭瀏覽器
    • selenium
    • puppeteer
• 數據解析
  • 常用標簽
  • BeautifulSoup
  • 正則表達式
  • xpath
• 數據導出
  • 文件
    • Excel
    • CSV
  • 數據庫
    • MongoDB
    • MySQL
  • 中間件
    • Redis
• Scrapy 框架
  • 核心概念
    • 命令行工具
    • Spiders
    • Selectors
    • Items
    • Item Loaders
    • 管道
    • Scrapy Shell
    • Link Extractors
  • 調度器
  • 分布式爬蟲
  • 部署
• 並發異步爬蟲
  • aioHttp
  • asyncio
• 高級
  • IP 代理
  • 驗證碼識別
  • APP 抓取
  • 增量式爬蟲
• 項目實戰
• 反爬蟲
  • 請求頭限制
  • 驗證碼
  • 黑白名單
  • 封禁 IP
  • 數據加密
  • 數據混淆
  • 行為分析

自動化運維

• Linux 環境
• Shell 腳本編寫
• 腳本管理
• 腳本發布
• Python 運維庫
• 常用運維工具

數據分析（數據科學）

• 環境搭建
  • Anaconda
  • Conda
  • Miniconda
  • Jupyter Notebook
• 常用數據結構
• 常用類庫
  • Numpy
    • 數組
    • 索引
    • 切片
    • 多維數組
    • 函數
  • Pandas
    • Series
    • DataFrame
    • 索引
    • 對齊
    • 函數
    • 統計
• 數據處理
  • 數據清洗
  • 層次化索引
  • 數據連接
  • 數據合並
  • 分組聚合
  • 軸向旋轉
• 數據可視化
  • matplotlib
  • seaborn
  • pyechart

算法（人工智能）

魚皮自己沒怎么接觸人工智能，結合網上很多大神的資料整理而成，也有一定參考意義。

• 數學基礎
  • 高等數學
  • 線性代數
  • 概率論
  • 統計分析
• 機器學習
  • 特征工程
  • 模型
    • 模型分類
    • 模型評估
    • 模型訓練
    • 模型調優
  • 常用算法
    • 監督與無監督學習
    • 回歸（有監督）
      • 線性回歸
      • 決策樹
      • 集成算法
    • 分類（有監督）
      • 邏輯回歸
      • 決策樹
      • 支持向量機
      • 集成算法
      • 貝葉斯算法
    • 聚類（無監督）
      • k-means
      • dbscan
    • 降維
      • 主成分分析
      • 線性判別分析
    • 進階
      • GBDT 提升算法
      • lightgbm
      • EM 算法
      • 隱馬爾科夫模型
  • 多因子模型
  • 常用庫
    • Scikit-learn
  • 量化交易策略
• 深度學習
  • 數據預處理
  • 算法
    • 神經網絡
    • 卷積神經網絡
    • 遞歸神經網絡
    • 對抗生成網絡
    • 序列網絡模型
  • 常用算法
  • 框架和平台
    • Tenserflow2
    • Pytorch
    • Keras
    • Caffe
• 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，就是他人提前寫好並封裝的代碼。基本你要做什么東西都能找到對應的類庫，直接看文檔用就行了，大大提高開發效率！

開源項目 awesome-python-cn（地址：https://github.com/jobbole/awesome-python-cn） 和 awesome-python（地址：https://github.com/vinta/awesome-python）已經幫大家整理了各方向的 Python 類庫，數量非常多。魚皮在此基礎上篩選了一些相對優質的庫，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：對標准 datetime 模塊的強大擴展

終端優化

• IPython：功能豐富的交互式 Python 解析器
• Jupyter Notebook：基於網頁的用於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 調試工具

• sphinx：Python 文檔生成器

• pyttsx3：文字轉語音庫

• 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

網絡請求 & 解析

• requests：HTTP 請求庫
• aiohttp：異步 HTTP 網絡庫
• scrapy：分布式網頁采集框架
• pyspider：一個強大的爬蟲系統
• BeautifulSoup：從 HTML 或 XML 文件中提取數據的庫
• you-get：網頁視頻下載器
• wget：網頁文件下載
• musicdl：Python 音樂下載器

文件處理

• openpyxl：Excel 讀寫庫
• tablib：處理表格數據
• csvkit：用於轉換和操作 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 PDF 工具
• WeasyPrint：可視化網頁，並支持導出為 PDF
• html2text：將 HTML 轉換為 Markdown 文檔
• xmltodict：像處理 JSON 一樣處理 XML
• moviepy：基於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

• pyQT：跨平台的用戶界面開發框架
• Turtle：交互式繪畫庫
• pyglet：跨平台界面及多媒體框架
• wxPython：Python 用戶界面開發工具
• Pygame：一組用來開發游戲的 Python 模塊
• Manim：Python 數學動畫引擎
• progressbar：一個滾動條函數庫
• progress：進度條輸出
• tqdm：快速、可擴展的進度條

測試

• nose：測試框架
• faker：生成假數據
• PyAutoGUI：跨平台 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

• Django：Python 界最流行的 web 框架
• Django REST framework：用於開發 web api 的框架
• FastAPI：快速構建 web 應用程序
• flask：Python 微型框架
• Twisted：一個事件驅動的網絡引擎

運維

• psutil：跨平台的進程和系統工具模塊
• supervisor：進程控制管理系統
• sh：讓 Python 支持 shell 腳本
• dnspython：DNS 工具包
• scapy：數據包處理庫
• pexpect：在偽終端中控制交互程序
• paramiko：遠程連接服務
• Ansible：IT 自動化平台
• SaltStack：基礎設施自動化和管理系統
• watchdog：管理文件系統事件的 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

數據分析 & 數據科學

• NumPy：數值計算工具包
• Pandas：主流的數據分析工具
• pyecharts：基於百度 Echarts 的數據可視化庫
• Dash：快速構建 Web 數據可視化應用
• matplotlib：Python 2D 繪圖庫
• Seaborn：使用 Matplotlib 進行統計數據可視化
• python-recsys：實現推薦系統的庫
• vaex：高速大數據處理庫
• SciPy：算法和數學工具庫
• blaze：NumPy 和 Pandas 的大數據接口
• statsmodels：統計建模和計量經濟學

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，快速上手神經網絡
• Pytorch：具有張量和動態神經網絡，並有強大 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：基於 SciPy 構建的機器學習 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：用於字符串模糊匹配、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 開發工程師（后端、全棧為主）
• 測試工程師
• 數據分析師
• 產品經理
• 算法工程師
  • 機器學習
  • 計算機視覺
  • NLP
  • 多媒體處理
• 大數據工程師
  • 大數據開發
  • 數據挖掘
• 網絡爬蟲工程師
• 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、爬蟲、數據分析、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，基於 Linux 環境學習，以 Python 基礎 + 面向對象為重點，還包含一部分游戲開發）
• ⭐ Python 全棧開發教程：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）
• 阿里雲 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】后台回復 Python，也有一套視頻課

其他

• Web 開發

  • Python Django 項目實戰教程：https://www.bilibili.com/video/BV1pq4y1W7a1
  • Python + 微信小程序實戰開發：https://www.bilibili.com/video/BV1Xy4y1s792（挺完整，后台用的 Django 框架）

• 數據結構與算法

  • Python 數據結構與算法全套 100 節：https://www.bilibili.com/video/BV1uA411N7c5
  • 【北京大學】數據結構與算法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（很短的爬蟲實戰入門課）

• 數據分析

  • 自學數據分析課程：https://www.bilibili.com/video/BV1ZM4y1u7uF（很純粹的數據分析 + 可視化課程，適合辦公黨快速上手）
  • 完整數據分析課程：https://www.bilibili.com/video/BV1vV411p7D6（數據分析 + 機器學習，很全面）
  • Python 數據分析入門視頻合集：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網絡爬蟲實戰》第2版：https://www.code-nav.cn/rd/?rid=b00064a7606440d40cbc2fca19192e4f
• 《Python數據科學手冊》：https://book.douban.com/subject/27667378/
• 《利用Python進行數據分析》：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、數據處理、機器學習等，部分內容有視頻）
• 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 代碼規范：https://google.github.io/styleguide/pyguide.html

實戰

• ⭐ 藍橋雲課 Python 實戰合集：https://www.lanqiao.cn/courses/?fee=free&tag=Python
• 騰訊雲在線 Python 實驗：https://cloud.tencent.com/developer/labs/gallery?tagId=23
• 阿里雲 Python 入門實驗：https://developer.aliyun.com/adc/scenario/e04fe73ad95d4782aef7aecca206196e
• 華為雲沙箱實驗室：https://lab.huaweicloud.com/testList.html
• Python123：https://python123.io/index（在線編程，部分課收費）
• CheckiO 游戲學 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（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

• 數據結構和算法 Python 實現：https://github.com/keon/algorithms
• 《劍指 Offer》算法面試題 Python 實現：https://github.com/JushuangQiao/Python-Offer
• 設計模式 Python 實現：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：https://github.com/topics/python

• 神經網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：https://stackoverflow.com/questions/tagged/python（解決問題必備）

• ⭐ 掘金 Python 專區：https://juejin.cn/tag/Python（看技術文章）

社區

• 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）

工具

• ⭐ Python 在線編程（菜鳥教程）：https://c.runoob.com/compile/6/
• 騰訊雲 Python 在線手冊：https://cloud.tencent.com/developer/devdocs

面試題

• ⭐ 牛客 Python 專項練習：https://www.nowcoder.com/intelligentTest
• 牛客 Python 試題：https://www.nowcoder.com/search?query=python&type=question
• 牛客機器學習面試題：https://www.nowcoder.com/search?type=question&query=機器學習
• 牛客機器學習筆試：https://www.nowcoder.com/search?type=paper&query=機器學習
• Python 面試題整理：https://github.com/taizilongxu/interview_python（高星）
• 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、結合個人經驗、並且參考了大量網上的視頻、文章和評論總結而成的學習路線，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，持續分享編程干貨的程序員，歡迎關注，下期再見~