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12. 现在怎么办?

阅读本教程可能让你对使用 Python 更感兴趣了——你应该会渴望将 Python 应用于解决实际问题。你应该到哪里去了解更多 Python 的内容呢?

本教程是 Python 文档集的一部分。文档集中的一些其它文件有:

  • Python 标准库:你应该浏览本手册,它给出了标准库中关于类型、 函数和模块的完整(虽然简洁)的参考资料。标准的 Python 发布包含大量 的附加模块。其中有读取 Unix 邮箱、收取HTTP 文档、生成随机数、解析命令行选项、编写 CGI 程序、压缩数据以及很多其它任务的模块。浏览一下这个库参考手册会让你知道有什么是现成可用的。
  • 安装 Python 模块 解释如何安装由其他 Python 用户编写的外部模块。
  • Python 语言参考:详细地讲述了 Python 的语法和语义。它读起来很难,但是作为语言本身的完整指南非常有用。

更多的 Python 资源:

  • https://www.python.org:主要的 Python Web 站点。它包含代码、文档和网上 Python 相关页面的链接。该网站在世界各地都有镜像,如欧洲、 日本和澳大利亚;镜像可能会比主站快,这取决于你的地理位置。
  • https://docs.python.org:快速访问 Python 的文档。
  • https://pypi.python.org/pypi: Python 包索引,以前的绰号叫奶酪店,是用户创建的 Python 模块的索引,这些模块可供下载。一旦你开始发布代码,你可以在这里注册你的代码这样其他人可以找到它。
  • http://code.activestate.com/recipes/langs/python/: 这本 Python 食谱收集了相当多的代码示例、大型的模块,以及有用的脚本。其中尤其显著的贡献被收集成一书,这本书也叫做 Python Cookbook (O'Reilly & Associates, ISBN 0-596-00797-3)。
  • http://www.pyvideo.org?从这个网站,收集和Python相关的会议于演讲视频。
  • http://scipy.org:The Scientific Python 项目包括数组快速计算和处理模块,和大量线性代数、傅里叶变换、非线性solvers、随机数分布,统计分析以及类似的包。

Python 相关的问题和问题报告,你可以发布到新闻组comp.lang.python,或将它们发送到邮件列表python-list@python.org。新闻组和邮件列表是互通的,因此发布到其中的一个消息将自动转发给另外一个。一天大约有 120 个帖子(最高峰到好几百),包括询问(和回答)问题,建议新的功能和宣布新的模块。在发帖之前,一定要检查常见问题(也称为 FAQ)的列表。可在https://mail.python.org/pipermail/查看邮件列表的归档。FAQ 回答了很多经常出现的问题,可能已经包含你的问题的解决方法。

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