Python句法天然资源并不难找，但Python包涵的专业应用领域太多，像爬虫、web、机器自学、Gis、建模、大数据之类，极难去优先选择最合适的天然资源。我提议新手从非官方文件格式、github、网志讲义、控制技术书刊两个应用领域去优先选择自学天然资源。
非官方文件格式是最合适的讲义，遍布世界各地新一代最权威性的文本都在非官方文件格式上
句法讲义，Python非官方文件格式，早已有英文版
数据挖掘讲义，Pandas非官方文件格式，多于英语版
机器自学讲义，sklearn非官方文档，多于英语版
建模讲义，matplotlib非官方文件格式，多于英语版
其它譬如，numpy 英语文件格式、keras英语文件格式、seaborn 英语文件格式、plotly图形非官方讲义 英语文件格式、bokeh静态建模讲义 英语文件格式、Scrapy 英语文件格式、Requests 英语文件格式、BeautifulSoup英语文件格式、pyecharts 英文文件格式（非官方）等。
Github是拓展天然资源最丰富的Python天然资源库，很多Python项目都托管在Github上
如果你用Github搜Python，会出现2,339,414个结果，也就是说这么多repository都和Python有关
这是什么概念呢？这个数字几乎是所有编程语言中最多的，而且远远超过C++、JavaScript等
所以在Github上学Python，一定不会让你失望。
下面推荐一些优质的Python自学项目，既包涵python句法，也有爬虫、数据挖掘、web开发等应用。
Awesome Python这个项目收集了Python生态中各应用领域核心第三方库，文本包括：Web 框架、网络爬虫、网络文本提取、模板引擎、数据库、数据建模、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器自学、日志、代码分析等
比如说数据建模应用领域，就有matplotlib、seaborn、dash等库，包涵其文件格式链接及简要介绍
这个项目还有英文版
这是一个英文版python自学项目，名叫Python – 100天从新手到大师。
作者以100天为周期，把Python从入门到进阶的知识点分门别类，做成讲义形式。
当然，这个讲义不光有Python句法，还有爬虫、数据挖掘、机器学习、数据库、软件测试、web开发等各种应用层知识，足够让你跨入Python世界的大门。
作者对于Python自学和就业的提议也非常中肯，这里摘抄给大家参考。
项目开头给新手的两个提议：
1、Make English as your working language. （让英语成为你的工作语言）
2、Practice makes perfect. （熟能生巧）
3、All experience comes from mistakes. （所有的经验都源于你犯过的错误）
4、Dont be one of the leeches. （不要当伸手党）
5、Either outstanding or out. （要么出众，要么出局）geekcomputers/My Python Examples这是一个python脚本案例大集合，作者总结了日常工作中的实用脚本，包括文件整理、图片处理、视频下载、数据转化等各种代码。
作者也说，他不是程序员，整理这些脚本只是为了更方便快捷地解决问题。
我想这也是很多人自学python的诉求，为解决问题而自学，这是最高效的。
这是一个免费控制技术书刊分享项目，作者收集了IT应用领域各类主流英文/英语控制技术书，部分含有下载路径或者电子书链接。
这其中主要是github和stackoverflow推荐的书刊，层层筛选，相信不会辜负读者。
项目里你可以根据索引来优先选择某种语言的书刊，其中python书刊非常丰富，包涵了cookbook、thinkpython等经典书刊。
句法&第三方库&应用
这是一个非常受欢迎的开源项目分享项目，作者每周都会筛选github上流行的项目，按语言类型汇总成一个杂志式看板。现在早已有69期了。
项目介绍：
该项目文本包括：有趣、入门级的开源项目、开源书刊、实战项目、企业级项目等，让你用很短时间感受到开源的魅力，爱上开源！
里面的Python项目也非常有意思，大家可以去看看。
比如新一代一期的python精选：
Github上还有很多Python题库，帮你做练习。
Python面试题集合，14.6star
作者收集了上百个Python面试真题，包括语言特性、操作系统、数据库、网络编程等
举个例子，迭代器和生成器
这里有个关于生成器的创建问题面试官有考： 问： 将列表生成式中[]改成() 之后数据结构是否改变？ 答案：是，从列表变为生成器
答：通过列表生成式，可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包涵百万元素的列表，不仅是占用很大的内存空间，如：我们只需要访问前面的两个元素，后面大部分元素所占的空间都是浪费的。因此，没有必要创建完整的列表（节省大量内存空间）。在Python中，我们可以采用生成器：边循环，边计算的机制—>generator
还有其它不错的刷题项目，比如：
剑指offer里的Python面试题实现，有句法、算法、案例等
leetcode刷题攻略，教你如何刷题，包涵了Python解法
