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24 KiB
Markdown
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Markdown
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language: python3
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contributors:
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- ["Louie Dinh", "http://pythonpracticeprojects.com"]
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- ["Steven Basart", "http://github.com/xksteven"]
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- ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"]
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- ["Zachary Ferguson", "http://github.com/zfergus2"]
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translators:
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- ["Paulo Henrique Rodrigues Pinheiro", "http://www.sysincloud.it"]
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lang: pt-br
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filename: learnpython3-pt.py
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Python foi criado por Guido Van Rossum nos anos 1990. Ele é atualmente uma
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das mais populares linguagens em existência. Eu fiquei morrendo de amor
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pelo Python por sua clareza sintática. É praticamente pseudocódigo executável.
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Suas opiniões são grandemente apreciadas. Você pode encontrar-me em
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[@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh) ou louiedinh [em]
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[serviço de e-mail do google].
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Observação: Este artigo trata de Python 3 especificamente. Verifique
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[aqui](http://learnxinyminutes.com/docs/pt-br/python-pt/) se você pretende
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aprender o velho Python 2.7.
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```python
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# Comentários em uma única linha começam com uma cerquilha (também conhecido por sustenido).
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""" Strings de várias linhas podem ser escritas
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usando três ", e são comumente usadas
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como comentários.
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"""
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## 1. Tipos de dados primitivos e operadores
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# Você usa números normalmente
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3 # => 3
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# Matemática é como você espera que seja
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1 + 1 # => 2
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8 - 1 # => 7
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10 * 2 # => 20
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# Números inteiros por padrão, exceto na divisão, que retorna número
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# de ponto flutuante (float).
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35 / 5 # => 7.0
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# O resultado da divisão inteira arredonda para baixo tanto para números
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# positivos como para negativos.
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5 // 3 # => 1
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5.0 // 3.0 # => 1.0 # funciona em float também
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-5 // 3 # => -2
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-5.0 // 3.0 # => -2.0
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# Quando você usa um float, o resultado é float.
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3 * 2.0 # => 6.0
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# operador módulo
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7 % 3 # => 1
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# Exponenciação (x**y, x elevado à potência y)
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2**4 # => 16
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# Determine a precedência usando parêntesis
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(1 + 3) * 2 # => 8
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# Valores lógicos são primitivos (Atenção à primeira letra maiúscula)
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True
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False
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# negação lógica com not
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not True # => False
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not False # => True
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# Operadores lógicos
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# Observe que "and" e "or" são sensíveis a maiúsculas e minúsculas
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True and False # => False
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False or True # => True
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# Observe a utilização de operadores lógicos com números inteiros
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0 and 2 # => 0
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-5 or 0 # => -5
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0 == False # => True
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2 == True # => False
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1 == True # => True
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# Igualdade é ==
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1 == 1 # => True
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2 == 1 # => False
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# Diferença é !=
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1 != 1 # => False
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2 != 1 # => True
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# Mais comparações
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1 < 10 # => True
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1 > 10 # => False
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2 <= 2 # => True
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2 >= 2 # => True
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# Comparações podem ser agrupadas
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1 < 2 < 3 # => True
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2 < 3 < 2 # => False
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# (operador 'is' e operador '==') is verifica se duas referenciam um
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# mesmo objeto, mas == verifica se as variáveis apontam para o
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# mesmo valor.
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a = [1, 2, 3, 4] # Referência a uma nova lista, [1, 2, 3, 4]
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b = a # b referencia o que está referenciado por a
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b is a # => True, a e b referenciam o mesmo objeto
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b == a # => True, objetos a e b tem o mesmo conteúdo
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|
b = [1, 2, 3, 4] # Referência a uma nova lista, [1, 2, 3, 4]
|
|
b is a # => False, a e b não referenciam o mesmo objeto
|
|
b == a # => True, objetos a e b tem o mesmo conteúdo
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# Strings são criadas com " ou '
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"Isto é uma string."
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|
'Isto também é uma string.'
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# Strings também podem ser somadas! Mas tente não fazer isso.
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"Olá " + "mundo!" # => "Olá mundo!"
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|
# Strings podem ser somadas sem usar o '+'
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"Olá " "mundo!" # => "Olá mundo!"
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# Uma string pode ser manipulada como se fosse uma lista de caracteres
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"Isso é uma string"[0] # => 'I'
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# .format pode ser usado para formatar strings, dessa forma:
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"{} podem ser {}".format("Strings", "interpoladas") # => "Strings podem ser interpoladas"
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# Você pode repetir os argumentos para digitar menos.
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"Seja ágil {0}, seja rápido {0}, salte sobre o {1} {0}".format("Jack", "castiçal")
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# => "Seja ágil Jack, seja rápido Jack, salte sobre o castiçal Jack."
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# Você pode usar palavras-chave se quiser contar.
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"{nome} quer comer {comida}".format(nome="Beto", comida="lasanha") # => "Beto quer comer lasanha"
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# Se você precisa executar seu código Python3 com um interpretador Python 2.5 ou acima, você pode usar a velha forma para formatação de texto:
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"%s podem ser %s da forma %s" % ("Strings", "interpoladas", "antiga") # => "Strings podem ser interpoladas da forma antiga"
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# None é um objeto
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None # => None
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# Não use o operador de igualdade "==" para comparar objetos com None
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# Use "is" para isso. Ele checará pela identidade dos objetos.
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"etc" is None # => False
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None is None # => True
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# None, 0, e strings/listas/dicionários vazios todos retornam False.
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# Qualquer outra coisa retorna True
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bool(0) # => False
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bool("") # => False
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bool([]) # => False
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bool({}) # => False
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## 2. Variáveis e coleções
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# Python tem uma função print
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print("Eu sou o Python. Prazer em conhecer!") # => Eu sou o Python. Prazer em conhecer!
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# Por padrão a função print também imprime o caractere de nova linha ao final.
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# Use o argumento opcional end para mudar o caractere final.
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print("Olá, Mundo", end="!") # => Olá, Mundo!
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# Forma simples para capturar dados de entrada via console
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input_string_var = input("Digite alguma coisa: ") # Retorna o que foi digitado em uma string
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# Observação: Em versões antigas do Python, o método input() era chamado raw_input()
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# Não é necessário declarar variáveis antes de iniciá-las
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|
# È uma convenção usar letras_minúsculas_com_sublinhados
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alguma_variavel = 5
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alguma_variavel # => 5
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# Acessar uma variável que não tenha sido inicializada gera uma exceção.
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# Veja Controle de Fluxo para aprender mais sobre tratamento de exceções.
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alguma_variavel_nao_inicializada # Gera a exceção NameError
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# Listas armazenam sequencias
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li = []
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# Você pode iniciar com uma lista com alguns valores
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outra_li = [4, 5, 6]
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|
# Adicionar conteúdo ao fim da lista com append
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li.append(1) # li agora é [1]
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li.append(2) # li agora é [1, 2]
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li.append(4) # li agora é [1, 2, 4]
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|
li.append(3) # li agora é [1, 2, 4, 3]
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|
# Remover do final da lista com pop
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|
li.pop() # => 3 e agora li é [1, 2, 4]
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|
# Vamos colocá-lo lá novamente!
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li.append(3) # li agora é [1, 2, 4, 3] novamente.
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# Acessar uma lista da mesma forma que você faz com um array
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li[0] # => 1
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# Acessa o último elemento
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li[-1] # => 3
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# Acessando além dos limites gera um IndexError
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li[4] # Gera o IndexError
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# Você pode acessar vários elementos com a sintaxe de limites
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|
# (É um limite fechado, aberto pra você que gosta de matemática.)
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li[1:3] # => [2, 4]
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# Omitindo o final
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li[2:] # => [4, 3]
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# Omitindo o início
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li[:3] # => [1, 2, 4]
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# Selecione cada segunda entrada
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li[::2] # => [1, 4]
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# Tenha uma cópia em ordem invertida da lista
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li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
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# Use qualquer combinação dessas para indicar limites complexos
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# li[inicio:fim:passo]
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# Faça uma cópia profunda de um nível usando limites
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li2 = li[:] # => li2 = [1, 2, 4, 3] mas (li2 is li) resultará em False.
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# Apague elementos específicos da lista com "del"
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del li[2] # li agora é [1, 2, 3]
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# Você pode somar listas
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# Observação: valores em li e other_li não são modificados.
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li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
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# Concatene listas com "extend()"
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li.extend(other_li) # Agora li é [1, 2, 3, 4, 5, 6]
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# Verifique se algo existe na lista com "in"
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1 in li # => True
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# Examine tamanho com "len()"
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len(li) # => 6
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# Tuplas são como l istas, mas imutáveis.
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tup = (1, 2, 3)
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tup[0] # => 1
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tup[0] = 3 # Gera um TypeError
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# Observe que uma tupla de tamanho um precisa ter uma vírgula depois do
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# último elemento mas tuplas de outros tamanhos, mesmo vazias, não precisa,.
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type((1)) # => <class 'int'>
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type((1,)) # => <class 'tuple'>
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type(()) # => <class 'tuple'>
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# Você pode realizar com tuplas a maior parte das operações que faz com listas
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len(tup) # => 3
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tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
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tup[:2] # => (1, 2)
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2 in tup # => True
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# Você pode desmembrar tuplas (ou listas) em variáveis.
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a, b, c = (1, 2, 3) # a é 1, b é 2 e c é 3
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# Por padrão, tuplas são criadas se você não coloca parêntesis.
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d, e, f = 4, 5, 6
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# Veja como é fácil permutar dois valores
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e, d = d, e # d é 5, e é 4
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# Dicionários armazenam mapeamentos
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empty_dict = {}
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# Aqui está um dicionário preenchido na definição da referência
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filled_dict = {"um": 1, "dois": 2, "três": 3}
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# Observe que chaves para dicionários devem ser tipos imutáveis. Isto é para
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|
# assegurar que a chave pode ser convertida para uma valor hash constante para
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# buscas rápidas.
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# Tipos imutáveis incluem inteiros, flotas, strings e tuplas.
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invalid_dict = {[1,2,3]: "123"} # => Gera um TypeError: unhashable type: 'list'
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valid_dict = {(1,2,3):[1,2,3]} # Já os valores, podem ser de qualquer tipo.
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# Acesse valores com []
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filled_dict["um"] # => 1
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# Acesse todas as chaves como um iterável com "keys()". É necessário encapsular
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# a chamada com um list() para transformá-las em uma lista. Falaremos sobre isso
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# mais adiante. Observe que a ordem de uma chave de dicionário não é garantida.
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# Por isso, os resultados aqui apresentados podem não ser exatamente como os
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|
# aqui apresentados.
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list(filled_dict.keys()) # => ["três", "dois", "um"]
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# Acesse todos os valores de um iterável com "values()". Novamente, é
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|
# necessário encapsular ele com list() para não termos um iterável, e sim os
|
|
# valores. Observe que, como foi dito acima, a ordem dos elementos não é
|
|
# garantida.
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list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1]
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# Verifique a existência de chaves em um dicionário com "in"
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|
"um" in filled_dict # => True
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1 in filled_dict # => False
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# Acessar uma chave inexistente gera um KeyError
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filled_dict["quatro"] # KeyError
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# Use o método "get()" para evitar um KeyError
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filled_dict.get("um") # => 1
|
|
filled_dict.get("quatro") # => None
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|
# O método get permite um parâmetro padrão para quando não existir a chave
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|
filled_dict.get("um", 4) # => 1
|
|
filled_dict.get("quatro", 4) # => 4
|
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|
# "setdefault()" insere em dicionário apenas se a dada chave não existir
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|
filled_dict.setdefault("cinco", 5) # filled_dict["cinco"] tem valor 5
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|
filled_dict.setdefault("cinco", 6) # filled_dict["cinco"] continua 5
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|
# Inserindo em um dicionário
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filled_dict.update({"quatro":4}) # => {"um": 1, "dois": 2, "três": 3, "quatro": 4}
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#filled_dict["quatro"] = 4 #outra forma de inserir em um dicionário
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# Remova chaves de um dicionário com del
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del filled_dict["um"] # Remove a chave "um" de filled_dict
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# Armazenamento em sets... bem, são conjuntos
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empty_set = set()
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# Inicializa um set com alguns valores. Sim, ele parece um dicionário. Desculpe.
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some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4} # some_set agora é {1, 2, 3, 4}
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|
# Da mesma forma que chaves em um dicionário, elementos de um set devem ser
|
|
# imutáveis.
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invalid_set = {[1], 1} # => Gera um TypeError: unhashable type: 'list'
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valid_set = {(1,), 1}
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|
# Pode definir novas variáveis para um conjunto
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filled_set = some_set
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|
# Inclua mais um item no set
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filled_set.add(5) # filled_set agora é {1, 2, 3, 4, 5}
|
|
|
|
# Faça interseção de conjuntos com &
|
|
other_set = {3, 4, 5, 6}
|
|
filled_set & other_set # => {3, 4, 5}
|
|
|
|
# Faça união de conjuntos com |
|
|
filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
|
|
|
|
# Faça a diferença entre conjuntos com -
|
|
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}
|
|
|
|
# Verifique a existência em um conjunto com in
|
|
2 in filled_set # => True
|
|
10 in filled_set # => False
|
|
|
|
|
|
|
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####################################################
|
|
## 3. Controle de fluxo e iteráveis
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Iniciemos um variável
|
|
some_var = 5
|
|
|
|
# Aqui está uma expressão if. Indentação é significante em python!
|
|
# imprime "somevar é menor que10"
|
|
if some_var > 10:
|
|
print("some_var é absolutamente maior que 10.")
|
|
elif some_var < 10: # Esta cláusula elif é opcional.
|
|
print("some_var é menor que 10.")
|
|
else: # Isto também é opcional.
|
|
print("some_var é, de fato, 10.")
|
|
|
|
|
|
"""
|
|
Laços for iteram sobre listas
|
|
imprime:
|
|
cachorro é um mamífero
|
|
gato é um mamífero
|
|
rato é um mamífero
|
|
"""
|
|
for animal in ["cachorro", "gato", "rato"]:
|
|
# Você pode usar format() para interpolar strings formatadas
|
|
print("{} é um mamífero".format(animal))
|
|
|
|
"""
|
|
"range(número)" retorna um iterável de números
|
|
de zero até o número escolhido
|
|
imprime:
|
|
0
|
|
1
|
|
2
|
|
3
|
|
"""
|
|
for i in range(4):
|
|
print(i)
|
|
|
|
"""
|
|
"range(menor, maior)" gera um iterável de números
|
|
começando pelo menor até o maior
|
|
imprime:
|
|
4
|
|
5
|
|
6
|
|
7
|
|
"""
|
|
for i in range(4, 8):
|
|
print(i)
|
|
|
|
"""
|
|
"range(menor, maior, passo)" retorna um iterável de números
|
|
começando pelo menor número até o maior númeno, pulando de
|
|
passo em passo. Se o passo não for indicado, o valor padrão é um.
|
|
imprime:
|
|
4
|
|
6
|
|
"""
|
|
for i in range(4, 8, 2):
|
|
print(i)
|
|
"""
|
|
|
|
Laços while executam até que a condição não seja mais válida.
|
|
imprime:
|
|
0
|
|
1
|
|
2
|
|
3
|
|
"""
|
|
x = 0
|
|
while x < 4:
|
|
print(x)
|
|
x += 1 # Maneira mais curta para for x = x + 1
|
|
|
|
# Lide com exceções com um bloco try/except
|
|
try:
|
|
# Use "raise" para gerar um erro
|
|
raise IndexError("Isto é um erro de índice")
|
|
except IndexError as e:
|
|
pass # Pass é um não-operador. Normalmente você usa algum código de recuperação aqui.
|
|
except (TypeError, NameError):
|
|
pass # Varias exceções podem ser gerenciadas, se necessário.
|
|
else: # Cláusula opcional para o bloco try/except. Deve estar após todos os blocos de exceção.
|
|
print("Tudo certo!") # Executa apenas se o código em try não gera exceção
|
|
finally: # Sempre é executado
|
|
print("Nós podemos fazer o código de limpeza aqui.")
|
|
|
|
# Ao invés de try/finally para limpeza você pode usar a cláusula with
|
|
with open("myfile.txt") as f:
|
|
for line in f:
|
|
print(line)
|
|
|
|
# Python provê uma abstração fundamental chamada Iterável.
|
|
# Um iterável é um objeto que pode ser tratado como uma sequência.
|
|
# O objeto retornou a função range, um iterável.
|
|
|
|
filled_dict = {"um": 1, "dois": 2, "três": 3}
|
|
our_iterable = filled_dict.keys()
|
|
print(our_iterable) # => range(1,10). Esse é um objeto que implementa nossa interface iterável.
|
|
|
|
# Nós podemos percorrê-la.
|
|
for i in our_iterable:
|
|
print(i) # Imprime um, dois, três
|
|
|
|
# Mas não podemos acessar os elementos pelo seu índice.
|
|
our_iterable[1] # Gera um TypeError
|
|
|
|
# Um iterável é um objeto que sabe como criar um iterador.
|
|
our_iterator = iter(our_iterable)
|
|
|
|
# Nosso iterador é um objeto que pode lembrar o estado enquanto nós o percorremos.
|
|
# Nós acessamos o próximo objeto com "next()".
|
|
next(our_iterator) # => "um"
|
|
|
|
# Ele mantém o estado enquanto nós o percorremos.
|
|
next(our_iterator) # => "dois"
|
|
next(our_iterator) # => "três"
|
|
|
|
# Após o iterador retornar todos os seus dados, ele gera a exceção StopIterator
|
|
next(our_iterator) # Gera StopIteration
|
|
|
|
# Você pode capturar todos os elementos de um iterador aplicando list() nele.
|
|
list(filled_dict.keys()) # => Retorna ["um", "dois", "três"]
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 4. Funções
|
|
####################################################
|
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# Use "def" para criar novas funções.
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def add(x, y):
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print("x é {} e y é {}".format(x, y))
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return x + y # Retorne valores com a cláusula return
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# Chamando funções com parâmetros
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add(5, 6) # => imprime "x é 5 e y é 6" e retorna 11
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# Outro meio de chamar funções é com argumentos nomeados
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add(y=6, x=5) # Argumentos nomeados podem aparecer em qualquer ordem.
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# Você pode definir funções que pegam um número variável de argumentos
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# posicionais
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def varargs(*args):
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return args
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varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)
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# Você pode definir funções que pegam um número variável de argumentos nomeados
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# também
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def keyword_args(**kwargs):
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return kwargs
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# Vamos chamá-lo para ver o que acontece
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keyword_args(peh="grande", lago="ness") # => {"peh": "grande", "lago": "ness"}
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# Você pode fazer ambos simultaneamente, se você quiser
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def all_the_args(*args, **kwargs):
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print(args)
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print(kwargs)
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"""
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all_the_args(1, 2, a=3, b=4) imprime:
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(1, 2)
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{"a": 3, "b": 4}
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"""
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# Quando chamar funções, você pode fazer o oposto de args/kwargs!
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# Use * para expandir tuplas e use ** para expandir dicionários!
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args = (1, 2, 3, 4)
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kwargs = {"a": 3, "b": 4}
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all_the_args(*args) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4)
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all_the_args(**kwargs) # equivalente a foo(a=3, b=4)
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all_the_args(*args, **kwargs) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
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# Retornando múltiplos valores (com atribuição de tuplas)
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def swap(x, y):
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return y, x # Retorna múltiplos valores como uma tupla sem os parêntesis.
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# (Observação: os parêntesis foram excluídos mas podem estar
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# presentes)
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x = 1
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y = 2
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x, y = swap(x, y) # => x = 2, y = 1
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# (x, y) = swap(x,y) # Novamente, os parêntesis foram excluídos mas podem estar presentes.
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# Escopo de função
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x = 5
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def setX(num):
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# A variável local x não é a mesma variável global x
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x = num # => 43
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print (x) # => 43
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def setGlobalX(num):
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global x
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print (x) # => 5
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x = num # variável global x agora é 6
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print (x) # => 6
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setX(43)
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setGlobalX(6)
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# Python tem funções de primeira classe
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def create_adder(x):
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def adder(y):
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return x + y
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return adder
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add_10 = create_adder(10)
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add_10(3) # => 13
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# Também existem as funções anônimas
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(lambda x: x > 2)(3) # => True
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(lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5
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# TODO - Fix for iterables
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# Existem funções internas de alta ordem
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map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
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map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1]) # => [4, 2, 3]
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filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
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# Nós podemos usar compreensão de lista para interessantes mapas e filtros
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# Compreensão de lista armazena a saída como uma lista que pode ser uma lista
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# aninhada
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[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
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[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] # => [6, 7]
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## 5. Classes
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# Nós usamos o operador "class" para ter uma classe
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class Human:
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# Um atributo de classe. Ele é compartilhado por todas as instâncias dessa
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# classe.
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species = "H. sapiens"
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# Construtor básico, é chamado quando esta classe é instanciada.
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# Note que dois sublinhados no início e no final de uma identificados
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# significa objetos ou atributos que são usados pelo python mas vivem em
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# um namespace controlado pelo usuário. Métodos (ou objetos ou atributos)
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# como: __init__, __str__, __repr__, etc. são chamados métodos mágicos (ou
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# algumas vezes chamados métodos dunder - "double underscore")
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# Você não deve usar nomes assim por sua vontade.
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def __init__(self, name):
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@ Atribui o argumento ao atributo da instância
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self.name = name
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# Um método de instância. Todos os métodos tem "self" como primeiro
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# argumento
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def say(self, msg):
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return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)
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# Um método de classe é compartilhado por todas as instâncias
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# Eles são chamados com a classe requisitante como primeiro argumento
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@classmethod
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def get_species(cls):
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return cls.species
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# Um método estático é chamado sem uma referência a classe ou instância
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@staticmethod
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def grunt():
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return "*grunt*"
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# Instancie uma classe
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i = Human(name="Ian")
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print(i.say("oi")) # imprime "Ian: oi"
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j = Human("Joel")
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print(j.say("olá")) # imprime "Joel: olá"
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# Chama nosso método de classe
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i.get_species() # => "H. sapiens"
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# Altera um atributo compartilhado
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Human.species = "H. neanderthalensis"
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i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
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j.get_species() # => "H. neanderthalensis"
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# Chama o método estático
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Human.grunt() # => "*grunt*"
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## 6. Módulos
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# Você pode importar módulos
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import math
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print(math.sqrt(16)) # => 4
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# Você pode importar apenas funções específicas de um módulo
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from math import ceil, floor
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print(ceil(3.7)) # => 4.0
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print(floor(3.7)) # => 3.0
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# Você pode importar todas as funções de um módulo para o namespace atual
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# Atenção: isso não é recomendado
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from math import *
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# Você pode encurtar o nome dos módulos
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import math as m
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math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
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# Módulos python são apenas arquivos python comuns. Você
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# pode escrever os seus, e importá-los. O nome do
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# módulo é o mesmo nome do arquivo.
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# Você pode procurar que atributos e funções definem um módulo.
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import math
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dir(math)
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## 7. Avançado
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# Geradores podem ajudar você a escrever código "preguiçoso"
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def double_numbers(iterable):
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for i in iterable:
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yield i + i
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# Um gerador cria valores conforme necessário.
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# Ao invés de gerar e retornar todos os valores de uma só vez ele cria um em
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# cada interação. Isto significa que valores maiores que 15 não serão
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# processados em double_numbers.
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# Nós usamos um sublinhado ao final do nome das variáveis quando queremos usar
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# um nome que normalmente colide com uma palavra reservada do python.
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range_ = range(1, 900000000)
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# Multiplica por 2 todos os números até encontrar um resultado >= 30
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for i in double_numbers(range_):
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print(i)
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if i >= 30:
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break
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# Decoradores
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# Neste exemplo beg encapsula say
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# beg irá chamar say. Se say_please é verdade então ele irá mudar a mensagem
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# retornada
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from functools import wraps
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def beg(target_function):
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@wraps(target_function)
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def wrapper(*args, **kwargs):
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msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
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if say_please:
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return "{} {}".format(msg, "Por favor! Eu sou pobre :(")
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return msg
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return wrapper
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@beg
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def say(say_please=False):
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msg = "Você me paga uma cerveja?"
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return msg, say_please
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print(say()) # Você me paga uma cerveja?
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print(say(say_please=True)) # Você me paga uma cerveja? Por favor! Eu sou pobre :(
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```
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## Pronto para mais?
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### Free Online
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* [Automate the Boring Stuff with Python](https://automatetheboringstuff.com)
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* [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/)
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|
* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
|
|
* [Ideas for Python Projects](http://pythonpracticeprojects.com)
|
|
* [The Official Docs](http://docs.python.org/3/)
|
|
* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
|
|
* [A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.ipython.org/5920182)
|
|
* [Python Course](http://www.python-course.eu/index.php)
|
|
* [First Steps With Python](https://realpython.com/learn/python-first-steps/)
|
|
* [A curated list of awesome Python frameworks, libraries and software](https://github.com/vinta/awesome-python)
|
|
* [30 Python Language Features and Tricks You May Not Know About](http://sahandsaba.com/thirty-python-language-features-and-tricks-you-may-not-know.html)
|
|
* [Official Style Guide for Python](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/)
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### Dead Tree
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* [Programming Python](http://www.amazon.com/gp/product/0596158106/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0596158106&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
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* [Dive Into Python](http://www.amazon.com/gp/product/1441413022/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1441413022&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
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|
* [Python Essential Reference](http://www.amazon.com/gp/product/0672329786/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0672329786&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
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