Ubuntu Python学习资源推荐清单

Ubuntu Python学习资源清单

一 环境搭建与工具

• 基础安装与版本确认：更新软件源并安装 Python 3 与 pip，确认版本号。示例：sudo apt update & & sudo apt install -y python3 python3-pip，python3 --version。建议优先使用 Python 3.x。
• 虚拟环境与依赖隔离：使用内置 venv 创建隔离环境，避免项目间依赖冲突。示例：python3 -m venv .venv & & source .venv/bin/activate，在激活环境中用 pip install -r requirements.txt 管理依赖。
• 多版本管理（可选）：如需在 Ubuntu 16.04 等旧系统安装特定版本（如 Python 3.8），可用 deadsnakes PPA：sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa & & sudo apt-get update & & sudo apt-get install python3.8；更推荐用 pyenv 管理多版本：curl https://pyenv.run | bash，随后 pyenv install 3.10.12 并在项目中切换。
• 常用 IDE 与 Notebook：
  • VS Code（轻量、扩展丰富）：sudo snap install code --classic，安装官方 Python 扩展，通过命令面板选择解释器。
  • PyCharm（专业 IDE）：解压 tar.gz 后运行 ./pycharm.sh 启动，创建项目时选择项目解释器或新建虚拟环境。
  • Jupyter Notebook：pip3 install jupyter，启动 jupyter notebook 在浏览器中交互式开发。
  • Spyder：pip3 install spyder，适合科学计算与数据分析工作流。

二 入门到进阶学习资料

• 在线教程与练习：
  • 廖雪峰 Python 教程（体系化入门）、南京大学 Python 视频课程（覆盖语法与常用库）、Real Python（高质量文章与实战）。
  • LearnPython.org（交互式练习）、Programiz（在线编辑器与教程）。
• 书籍推荐：《Python Crash Course》、《Automate the Boring Stuff with Python》、《Learning Python》（中文版易读，适合系统化学习与自动化实践）。
• 视频频道：Corey Schafer、sentdex（YouTube，覆盖从基础到数据科学/Web 开发）。
• 练习与刷题：LeetCode、HackerRank（算法与数据结构），配合 unittest 或 pytest 做单元测试巩固代码质量。

三 数据科学与机器学习资源

• 数学与统计基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计的入门文章与视频（如可汗学院统计学），为机器学习打底。
• 工具与课程组合：Anaconda（环境与包管理）、Jupyter Notebook、PyCharm 的组合能快速搭建数据科学环境；配套 Python 入门笔记 与 scikit-learn 实践路线，适合从零到一。
• 经典书籍：《Python Data Science Handbook》（涵盖 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等核心库，实战导向）。
• 可视化与学习辅助：Matplotlib 教程与示例库（如 Matplotlib Gallery）用于快速上手可视化；Online Python Tutor 可可视化代码执行过程，帮助理解作用域与调用栈。

四 实战项目与社区

• 项目实践路径：从脚本自动化（如文件批处理、报表生成）、Flask Web 服务（REST API）、到数据分析与可视化小项目，循序渐进；使用 Git 进行版本管理与协作。
• 开源参与与代码阅读：在 GitHub 搜索感兴趣的项目进行 Issue 讨论、PR 提交或复现实验；参考 awesome-python 精选清单扩展技术视野。
• 社区求助与讨论：Stack Overflow（精准答疑）、r/learnpython（新手友好社区），遇到环境配置、依赖冲突、性能优化等问题可快速定位解法。

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