python開源項目
1、learn-python3
這個存儲庫一共有19本Jupyter筆記本。它涵蓋了字元串和條件之類的基礎知識，然後討論了面向對象編程，以及如何處理異常和一些Python標准庫的特性等。每一個主題都有一個“notebook”鏈接，它會向你介紹該主題和一些示例代碼，當你完成這些內容之後，還有一個練習鏈接，點擊後你就可以做一些測試題。
項目地址：https://github.com/jerry-git/learn-python3
2、learn-python
這個存儲庫還可以作為Python的介紹，幫助你從初級水平上升至中級，這里的中級指的是熟練地使用這種編程語言，而不僅僅是簡單的循環和演算法。該存儲庫是一個Python腳本集合，每個腳本都是一個核心類別的子主題，比如“操作符”、“數據類型”和“控制流”。
你不必完整地學習該課程，正如作者指出的那樣，你還可以將存儲庫用作備忘單，在需要的時候，快速查找，查看文檔，查看代碼，然後運行測試，看代碼是否能正常運行，是否按照代碼准則編寫。
項目地址：https://github.com/trekhleb/learn-python/blob/master/src/control_flow/test_if.py
3、full-speed-python
該存儲庫快速介紹了字元串和列表等基礎知識，然後快速深入到更高級的主題，“類”和“非同步編程”等，作者在寫這本書時採用了一種實用的方法，用代碼示例簡要介紹了每個主題，然後直接跳到練習問題，讓讀者可以自己嘗試。你可以在項目詳情頁下載pdf/epub文件。
項目地址：https://github.com/joaoventura/full-speed-python
關於3個最佳學習Python編程的開源庫，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對python編程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於python編程的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
❷ 請推薦幾個比較優秀的Python開源項目，用來學習的
許多開發者都有定期瀏覽GitHub的習慣，對於GitHub上如此眾多的項目，有人不斷分享，有人不斷Mark。每個人瀏覽的時候，都會注意到Star的數量，它代表著這個項目的熱度，我盤點GitHub上Python語言中最火的15個開源項目。希望對你有幫助，排名如下：
1、機器學習系統tensorflow
Google的TensorFlow是最流行的開源AI庫之一。它的高計算效率，豐富的開發資源使它被企業和個人開發者廣泛採用。TensorFlow是一個採用數據流圖，用於數值計算的開源軟體庫。TensorFlow最初由Google大腦小組（隸屬於Google機器智能研究機構）的研究員和工程師們開發出來，用於機器學習和深度神經網路方面的研究，但這個系統的通用性使其也可廣泛用於其他計算領域。
2、oh-my-zsh
oh-my-zsh是基於zsh的功能做了一個擴展，方便的插件管理、主題自定義，以及漂亮的自動完成效果。Zsh和bash一樣，是一種Unixshell，但大多數Linux發行版本都默認使用bashshell。但Zsh有強大的自動補全參數、文件名、等功能和強大的自定義配置功能。
3、命令行HTTP工具包httpie
HTTPie是一個命令行HTTP客戶端，提供命令行交互方式來訪問HTTP服務。其目標是使CLI與Web服務的交互盡可能人性化。它提供了一個簡單的http命令，允許使用簡單自然的語法發送任意HTTP請求。
4、shell命令行拓展thefuck
首先這個項目的名字就很引人注目，取名為thefuck的原因是任何情況下你想說「我操」，你都可以用得到thefuck。theFuck是一個高可配置的應用，用戶可以開啟或關閉規則、配置UI、設置規則選項還有進行其他的操作。Fuck的UI很簡單，它允許用戶通過（上下）箭頭的方式在修正過的命令列表中進行選擇，使用Enter來確認選擇，Ctrl+C來跳出程序。不足的是在Python標准庫中沒有辦法在非Windows下不通過curses來讀取鍵盤輸入。
5、微型Python框架Flask
Flask是一個微型的Python開發的Web框架，基於WerkzeugWSGI工具箱和Jinja2模板引擎。Flask使用BSD授權。Flask也被稱為「microframework」，因為它使用簡單的核心，用extension增加其他功能。Flask沒有默認使用的資料庫、窗體驗證工具。然而，Flask保留了擴增的彈性，可以用Flask-extension加入這些功能：ORM、窗體驗證工具、文件上傳、各種開放式身份驗證技術。
6、PythonWeb框架Django
Django是Python編程語言驅動的一個開源模型-視圖-控制器（MVC）風格的Web應用程序框架。但是在Django中，控制器接受用戶輸入的部分由框架自行處理，所以Django里更關注的是模型(Model)、模板(Template)和視圖(Views)，稱為MTV模式。使用Django，我們在幾分鍾之內就可以創建高品質、易維護、資料庫驅動的應用程序。
7、jQuery-File-Upload
jQueryFileUpload是一個jQuery圖片上傳組件，支持多文件上傳、取消、刪除，上傳前縮略圖預覽、列表顯示圖片大小，支持上傳進度條顯示；支持各種動態語言開發的伺服器端。
8、Python的HTTP客戶端庫requests
requests是Python的一個HTTP客戶端庫，跟urllib，urllib2類似，那為什麼要用requests而不用urllib2呢？以為Python的標准庫urllib2提供了大部分需要的HTTP功能，但是API太逆天了，一個簡單的功能就需要一大堆代碼。看了requests的文檔，確實很簡單，尤其適合懶人。
9、計算機系統配置管理器ansible
Ansible提供一種最簡單的方式用於發布、管理和編排計算機系統的工具，你可在數分鍾內搞定。Ansible是一個模型驅動的配置管理器，支持多節點發布、遠程任務執行。默認使用SSH進行遠程連接。無需在被管理節點上安裝附加軟體，可使用各種編程語言進行擴展。
10、Web爬蟲框架scrapy
Scrapy是Python開發的一個快速,高層次的屏幕抓取和Web抓取框架，用戶只需要定製開發幾個模塊就可以輕松的實現一個爬蟲，用來抓取網頁內容以及各種圖片，非常之方便。Scrapy用途廣泛，可以用於數據挖掘、監測和自動化測試。
Scrapy吸引人的地方在於它是一個框架，任何人都可以根據需求方便的修改。它也提供了多種類型爬蟲的基類，如BaseSpider、sitemap爬蟲等。
11、Python的機器學習項目scikit-learn
scikit-learn是一個Python的機器學習項目。是一個簡單高效的數據挖掘和數據分析工具。基於NumPy、SciPy和matplotlib構建。基於BSD源許可證。scikit-learn的基本功能主要被分為六個部分，分類，回歸，聚類，數據降維，模型選擇，數據預處理。
12、神經網路庫keras
Keras是一個極簡的、高度模塊化的神經網路庫，採用Python（Python2.7-3.5.）開發，能夠運行在TensorFlow和Theano任一平台，好項目旨在完成深度學習的快速開發。keras的幾大特點：文檔齊全、上手快速、純Python編寫、關注度高更新迅速、論壇活躍、就是運行速度不太快，當有的人就是不care速度。
13、Web伺服器Tornado
Tornado是使用Python開發的全棧式（full-stack）Web框架和非同步網路庫，最早由Friendfeed開發。通過使用非阻塞IO，Tornado可以處理數以萬計的開放連接，是longpolling、WebSockets和其他需要為用戶維護長連接應用的理想選擇。Tornado跟其他主流的Web伺服器框架（主要是Python框架）不同是採用epoll非阻塞IO，響應快速，可處理數千並發連接，特別適用用於實時的Web服務。
14、Python解釋器CPython
CPython是用C語言實現的Python解釋器，也是官方的並且是最廣泛使用的Python解釋器。除了CPython以外，還有用JAVA實現的Jython和用.NET實現的IronPython，使Python方便地和JAVA程序、.NET程序集成。另外還有一些實驗性的Python解釋器比如PyPy。
CPython是使用位元組碼的解釋器，任何程序源代碼在執行之前先要編譯成位元組碼。它還有和幾種其它語言（包括C語言）交互的外部函數介面。
15、工具包CNTK
來自微軟公司的CNTK工具包的效率，「比我們所見過的都要瘋狂」。這部分歸功於CNTK可藉助圖形處理單元（GPU）的能力，微軟自稱是唯一公開「可擴展GPU」功能的公司。（從單機上的1個、延伸至超算上的多個）在與該公司的網路化GPU系統（稱之為AzureGPULab）匹配之後，它將能夠訓練深度神經網路來識別語音，讓Cortana虛擬助理的速度達到以前的十倍。去年4月的時候，CNTK就已經面向研究人員開放，只是當時的開源授許可權制頗多。不過現在，它已經徹底開放了，而深度學習的初創者們將最為受益。
以上就是我盤點GitHub上Python語言中最火的15個開源項目。希望能幫到大家！
請推薦幾個比較優秀的Python開源項目，用來學習的？