7 praktische GitHub-Repositories, die Ihnen Python beibringen

Jüngste Innovationen in der künstlichen Intelligenz haben die Popularität von Python katapultiert. Die Menschen staunen darüber, was KI leisten kann und welche Produktivitätsvorteile maschinelles Lernen der Technologiewelt bringt.

Die Python-Programmierung treibt viele globale Branchen an, darunter Datenwissenschaft, Webentwicklung, Finanzen und Sicherheit. Es wird allmählich zu einer gefragten technischen Fähigkeit.

Es gibt viele Online-Ressourcen zum Erlernen der Python-Programmierung. Aber nicht alle sind praktisch. Diese GitHub-Repositories bieten alle praktische Tutorials, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern.

1. Python-Projektbasiertes Lernen

Dieses Repository listet Programmier-Tutorials für verschiedene Sprachen auf, einschließlich Python. Es enthält Beiträge von über 100 erfahrenen Softwareentwicklern. Als Lernender üben Sie mit Tutorials und lernen, wie Sie Anwendungen von Grund auf neu erstellen.

Die Tutorials umfassen verschiedene Projekte, die es einem Lernenden ermöglichen, Python-basierte Fähigkeiten zu üben. Dazu gehören maschinelles Lernen, Web-Scraping und das Erstellen von Bots sowie Webanwendungen. Sie können an realen Projekten arbeiten und sich gefragte Fähigkeiten aneignen.

Die Tutorials verwenden eine Kombination von Programmiersprachen, um die Projekte zu erstellen. Sie können also neben Python auch mit anderen Sprachen und Technologien arbeiten. Während Sie also Python lernen, lernen Sie andere Sprachen und Gemeinschaften kennen.

2. Die Algorithmen/Python

Dieses Repository ist die Anlaufstelle für Python-Algorithmen. Die Beherrschung wesentlicher Algorithmen ist eine Fähigkeit, die jeder Programmierer haben sollte. Es enthält viele in Python implementierte Algorithmen. Das Repo ist eine Open-Source-Community von Programmierern, die neue Projekte erstellen. Sie helfen sich gegenseitig mit Ideen und Problemlösungen. Ihr Hauptziel ist es, zusammenzuarbeiten, um mithilfe von Code hilfreiche Algorithmen zu dokumentieren und zu modellieren.

Wenn Sie der Community beitreten, üben Sie und tragen zu bestehenden Projekten bei. Sie haben Social-Media-Konten, auf denen Entwickler kommunizieren, debuggen und Projekte diskutieren.

Die Community hält Sie mit den neuesten Nachrichten und Richtlinien zur Python-Programmierung auf dem Laufenden. Sie haben auch Repositories und Communities anderer moderner Programmiersprachen.

3. Asabeneh/30 Tage Python

Ein erfahrener Python-Programmierer namens Asabeneh Yetayeh hat dieses Repository erstellt. Es ist eines der vielen Repositories, die er für moderne Programmiersprachen erstellt hat.

30 Tage Python-Programmierung ist eine Herausforderung für Anfänger, Python in 30 Tagen zu lernen. Es ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die alltägliche Herausforderungen beinhaltet. Als Lernender haben Sie am Ende jeder Lektion Notizen und Übungen, um Ihr Lernen zu testen. Die Übungen haben die Kategorien 1-3, um Ihr Verständnis der Konzepte des Tages zu testen.

Um ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie sich aktiv an der 30DaysOfPython-Challenge beteiligen. Es gibt eine Telegrammgruppe für alle, die sich für den 30-Tage-Sprint interessieren. Wenn Sie die Herausforderung abschließen, erhalten Sie ein Zertifikat. Sie haben auch die Wahl, den Kurs in Ihrem eigenen Tempo zu lernen und länger als die 30-Tage-Herausforderung zu nehmen.

Als Lernender können Sie Probleme ansprechen und zum Repo beitragen. Der Kurs hat eine Sternebewertung von 18000-Sterne-Rating von GitHub, es würde sich also lohnen, es sich anzusehen.

4. 100 Tage ML-Codierung

Dies ist ein praktischer Kurs zum maschinellen Lernen von Siraj Vajal. Es ist eine 100-tägige Herausforderung für Enthusiasten des maschinellen Lernens. Siraj unterteilt den Kurs in Notizen und tägliche Aktivitäten. Dieser Zeitplan macht Sie schrittweise mit maschinellen Lernkonzepten vertraut.

Sie beginnen mit einführenden Handbüchern, die Themen wie die Installation der erforderlichen Python-Tools und -Software behandeln. Später werden Sie zu komplexeren Konzepten wie Entscheidungsbäumen und logistischer Regression übergehen. Der Leitfaden enthält die erforderlichen Datensätze und den Code, den Sie während der Übung verwenden können.

Maschinelles Lernen ist ein komplexes Thema, das Sie möglicherweise entmutigt. Dieser Kurs vermittelt Ihnen die Grundlagen in einem Tempo, das langsam genug ist, um überschaubar zu bleiben.

5. Spielplatz und Cheatsheet zum Lernen von Python

Dies ist ein Python-Playground, der von Oleksii Trekhleb und anderen Mitwirkenden erstellt wurde. Es bietet eine interaktive Schnittstelle, auf der Sie Code ändern und hinzufügen können, um zu sehen, wie es funktioniert.

Das Repository ermutigt Sie, die Python-Programmierung anhand der folgenden Schritte zu üben:

1. Wählen Sie ein Thema aus, das Sie lernen oder rekapitulieren möchten.
2. Lesen Sie die Anweisungen, die mit den Docstrings in den Skripten verknüpft sind.
3. Untersuchen Sie Codebeispiele und Behauptungen, um die erwartete Ausgabe anzuzeigen.
4. Ändern Sie Assertionen, fügen Sie den Code zum Üben hinzu und führen Sie ihn aus.
5. Führen Sie Tests durch, um zu sehen, ob es richtig funktioniert.

Sie können Ihren Code anhand der bereitgestellten Python-Code-Styleguides überprüfen. Dies hilft beim Erlernen der Python-Syntax und -Ausdrücke durch Übung. Es verbessert auch die Qualität Ihres Codes. Sie können das Repo als Spickzettel verwenden, um Anweisungen und Python-Konstruktionen zusammenzufassen.

6. Praktische Python-Programmierung

Dieser Kurs von David Beazily behandelt die grundlegenden Aspekte der Python-Programmierung. Es betont das Schreiben von Skripten, die Datenmanipulation und die Organisation von Programmen. Der Kurs ist nichts für absolute Programmieranfänger. Es richtet sich an Entwickler mit Erfahrung in anderen Programmiersprachen als Python.

Dieser Kurs ist Teil von Davids Kursleitern. Er verwendet den gleichen Kurs in Python für Unternehmensschulungen und berufliche Weiterbildung. Als Lernender lernen und üben Sie an realen Projekten.

Der Kurs hilft Ihnen, komplexe Python-Programme zu verstehen und besser damit zu arbeiten. Sie lernen, Qualität zu schreiben und Code von anderen Entwicklern zu ändern oder zu lesen. Es umfasst 25-35 Stunden intensive Arbeit, einschließlich praktischer Programmierübungen. Sie haben aber auch die Möglichkeit, in Ihrem eigenen Tempo zu lernen.

7. Python-Programmierübungen

Jeffery Hu hat dieses Repository für Python-Herausforderungen erstellt. Das Repo enthält über 100 Python-Übungen, mit denen Benutzer ihre Programmierkenntnisse testen können. Die Übungen umfassen spannende Projekte wie das Erstellen von Spielen, Übersetzungsprogrammen und das Manipulieren von Funktionen.

Das Repository enthält begleitende Anmerkungen, die Anforderungen und Erwartungen erläutern. Sie können mit diesen Beispielen üben, indem Sie die Online-IDE verwenden, die in einem Browser ausgeführt wird. Jeffrey richtete die IDE für Anfänger ein, die Schwierigkeiten hatten, eine lokale Umgebung einzurichten. Es hilft Ihnen, die Sprache zu lernen, indem es sie beim Lesen übt.

Warum Python lernen?

Viele Entwickler betrachten Python als anfängerfreundliche Sprache. Seine zugängliche Syntax und effiziente Sprachstrukturen bringen einen Produktivitätsschub. Python ist vielseitig, was es nützlich macht, um reale Lösungen zu erstellen. Sie können es in einfachen Projekten und komplexen Projekten wie der KI-Entwicklung verwenden.

Python wird mit jeder Veröffentlichung verbessert. Die neueste Version, Python 3.11, hat viele Verbesserungen. Neben anderen Verbesserungen gibt es neue Bibliotheksmodule und verbesserte Interpreter. Diese Verbesserungen erleichtern das Schreiben von Code, das Debuggen und das Einrichten von Projekten.