この記事では、いくつかのトップPythonの「完成した」プロジェクトWebサイトと、高レベルの「大ヒット作「學(xué)習(xí)リソースポータル」が選択されました。開発のインスピレーション、観察、學(xué)習(xí)マスターレベルのソースコードを探している場合でも、実用的な機(jī)能を體系的に改善している場合でも、これらのプラットフォームは見逃せず、Pythonマスターに迅速に成長するのに役立ちます。

1。トップオープンソースコード「完成製品」ライブラリ

ここでは、世界の開発者が提供する多數(shù)の完全なプロジェクトを見ることができます。これは、実際のコード構(gòu)造とソリューションを?qū)Wぶのに最適な場所です。

1。github
世界最大のコードホスティングプラットフォームおよびオープンソースコミュニティは、Pythonの「完成品」プロジェクトの最大の流通センターと見なすことができます。関心のあるプロジェクト（Webクローラー、データ分析、人工知能など）を検索し、ハイタープロジェクトのソースコードを読んでエレガントなコードスタイルとアーキテクチャデザインを?qū)Wぶことができます。 「トレンド」と「トピック」関數(shù)を適切に利用して、最近最も人気のあるPythonプロジェクトを発見します。

2。gitlab
機(jī)能はGitHubに似ており、また非常に優(yōu)れたオープンソースプロジェクトホスティングプラットフォームでもあります。多くの企業(yè)やGNOMEなどの大規(guī)模なオープンソースプロジェクトは、ここでホストすることを選択します。エンタープライズレベルのプロジェクトの開発プロセスと仕様を理解したい開発者には、観察のための豊富な「完成品」もあります。

2。データサイエンスとAI「ビッグムービー」アリーナ

データサイエンスと人工知能の分野に情熱を傾ける開発者向けに、次のプラットフォームは、データセット、コード、ソリューションを備えた多數(shù)の完全なプロジェクトを提供します。

1。Kaggle
世界で最も有名なデータサイエンス競爭プラットフォーム。ここの各競爭プロジェクトには、多くの出場者（Kernel/Notebook）から提出された実際のデータ、明確な目標(biāo)、およびソリューションが含まれています。これらのノートブックは、データ分析と機(jī)械學(xué)習(xí)の「大ヒット作」であり、データ処理、機(jī)能エンジニアリング、モデルトレーニング、最適化のプロセス全體を明確に確認(rèn)できます。

2。顔を抱き締める
AIコミュニティとプラットフォームは、自然言語処理（NLP）に焦點(diǎn)を當(dāng)てています。以下は、最も高度な事前訓(xùn)練を受けたモデルライブラリ（変圧器）、データセット、オンラインデモンストレーション（スペース）です。さまざまな強(qiáng)力なAIモデル効果をオンラインで直接體験し、その背後にある「完成した」コードを表示できます。これは、最先端のAIテクノロジーの學(xué)習(xí)と適用の最適な入り口です。

3。包括的な學(xué)習(xí)とプロジェクトの実用的なプラットフォーム

これらのWebサイトは、基本から高度なものまでの體系的なチュートリアルを提供し、多くの場合、完全な「完成」プロジェクトを教育ケースとして使用します。

1。本物のPython
高品質(zhì)、深さ、実用性で知られるPython學(xué)習(xí)Webサイト。その記事とチュートリアルは、多くの場合、特定の目標(biāo)（「Pythonを使用してブログシステムの構(gòu)築」など）を中心に展開し、ゼロから始まり、完全な機(jī)能、詳細(xì)なコンテンツ、優(yōu)れたコードを備えた「完成製品」アプリケーションを使用します。

2。FreeCodecamp
Pythonコースには多數(shù)のビデオチュートリアルと実用的なプロジェクトがあり、完全に無料のプログラミング學(xué)習(xí)プラットフォームです。特に、そのYouTubeチャンネルには、「PythonとDjangoを使用したeコマースWebサイトの開発」など、多くの時(shí)間にわたる「大ヒット」プロジェクトのチュートリアルがあります。

4。公式および権威あるリソースポータル

公式文書とパッケージインデックスは、すべてのPython開発者が知っておくべき権威ある「エントリ」です。

1。Pypi （Pythonパッケージインデックス）
Pythonの公式サードパーティパッケージインデックス。コミュニティが提供する數(shù)十萬の「完成品」ライブラリが保存されています。機(jī)能を?qū)g裝する必要がある場合、ここで検索すると、通常、既製のソリューションが見つかります。優(yōu)れたライブラリのドキュメントと使用法を調(diào)査することも、効率的な學(xué)習(xí)方法です。

2。Python公式ドキュメント（docs.python.org）
プロジェクトのWebサイトではありませんが、公式文書はすべての知識のソースです。特に、「チュートリアル」および「標(biāo)準(zhǔn)ライブラリリファレンス」セクションには、直接実行および學(xué)習(xí)できる多數(shù)のコード例が含まれており、Python言語の特性と標(biāo)準(zhǔn)ライブラリの機(jī)能を理解するための「直接情報(bào)」です。

要約します

上記の推奨Webサイトには、コード観察、プロジェクトの実踐から最先端の探索までのすべての側(cè)面をカバーする獨(dú)自の特性があります。 Githubでインスピレーションと學(xué)習(xí)アーキテクチャを見つけ、 Kaggleへのデータサイエンスパズルに挑戦し、実際のPythonで特定のスキルを深め、公式文書をいつでも統(tǒng)合して財(cái)団を統(tǒng)合することをお勧めします。これらの「完成した」Webサイトと「大ヒット」リソースを効率的に利用すると、Pythonスキルレベルは飛躍的に確実に改善されます。

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