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Los 8 Mejores Repositorios de Github Para Aprender Python

Daniel Morales
Feb 12, 2021


Github es un proveedor de alojamiento de código que le sirve a los desarrolladores para mantener un control de versiones mediante git, y así gestionar adecuadamente sus proyectos. A medida que han pasado los años ha sido adoptado por la industria como el líder de alojamiento de repositorios open source y de colaboración entre sus usuarios. Github también permite alojar archivos Markdown, el cual es una manera simple y fácil de editar texto con comandos especiales, lo cual ha facilitado la creación de repositorios al estilo de índices de libros que permite alojar recursos valiosos para las diferentes comunidades. 

Por ejemplo, hace unos años nació el proyecto Awesome dentro del ecosistema github, el cual ha venido creciendo considerablemente en número de recursos disponibles y se ha extendido desde PHP a todos los diferentes lenguajes de programación y aloja miles de enlaces a recursos de aprendizaje en línea, muy útiles para cualquier programador y de cualquier nivel.  

Pero cuál es la filosofía de un proyecto como Awesome? 

Aquí hay un extracto de su manifiesto: “Sólo lo impresionante es impresionante. Investiga si las cosas que incluyes son realmente impresionantes. Sólo pon en la lista cosas que tú o algún otro colaborador puedan recomendar personalmente. Es mejor dejar cosas fuera que incluir demasiadas”.

Como pueden ver se tratan de listas “curadas” para recomendar recursos valiosos para todos. A partir del proyecto Awesome empezaron a surgir otras listas dentro de Github haciendo recomendaciones a diferentes enlaces, recursos, sitios, y otros. 

También existen repositorios que han dado un enfoque diferente a estas listas, y han hecho repositorios que albergan solo ejercicios prácticos (que de hecho son unos de mis favoritos para practicar) y otros que se enfocan en repositorios de proyectos, y otros repos que recomiendan y enlazan a otros repos. 

Como ves, se trata de un ecosistema y una tendencia que ha venido creciendo y aquí traemos los mejores 8 repositorios que albergan recursos para aprender Python. Iniciemos!


#1- Awesome Python:

Número de Estrellas: 93.000
Número de Forks: 18.400
Número de Colaboradores: 391


El repositorio Awesome Python es el primer puesto en nuestra lista de los mejores repositorios de GitHub para aprender Python que presenta unas estadísticas muy elevadas. El repositorio de Awesome Python es una colección enorme y bien pensada de frameworks, bibliotecas, herramientas y otros recursos útiles de Python. El repositorio ha listado más de 90 categorías diferentes para proyectos individuales o temas, incluyendo paneles de administración, validaciones de datos, computer vision, algoritmos y patrones de diseño, herramientas de ChatOps, y mucho más.

Además, el repositorio también proporciona enlaces a libros útiles, boletines de noticias, podcasts y series web dedicadas a hacer que Python sea más fácil para todos. Si trabajas con Python, este repositorio merece estar en tu lista de recursos de Python sólo por la gran cantidad de recursos prácticos que ofrece.


#2- Python-programming-exercises

Número de Estrellas: 14.100
Número de Forks: 5.600
Número de Colaboradores: 2



Este es uno de mis favoritos, ya que se trata de un repo con toneladas de ejercicios para practicar Python, y abarca todos los niveles. El repositorio es bastante sencillo, tiene más de 100 ejercicios de programación en Python que se adaptan a los nuevos desarrolladores, a los desarrolladores intermedios y a los profesionales veteranos. El autor también tiene un sitio web que te enseña los fundamentos de Python en forma de cómics, que también puedes utilizar, pero a menos que sepas chino, te será difícil entenderlo.

Si has estado aprendiendo Python y quieres poner a prueba tus conocimientos, te sugerimos encarecidamente que le des una oportunidad al repo antes de buscar ejercicios de práctica en cualquier otro sitio en línea. Viene con las pistas necesarias y la solución, pero trata de no desplazarse demasiado hacia abajo, o te encontrarás con la respuesta.


#3- Guias de Make it Real

Número de Estrellas: 23
Número de Forks: 36
Número de Colaboradores: 9


Este es un proyecto en el que estoy participando como contribuidor en Python, así que en este punto estoy sesgado 😃, pero lo recomiendo como repositorio de aprendizaje para python para principiantes. El repositorio de python, el cual está en esta carpeta, trata de una introducción amigable con los principiantes, y permite tener el primer acercamiento a Python. La gran ventaja de todo este repositorio es que se encuentra en español, y abarca otras tecnologías con guías muy bien escritas, actualizadas y que animan a los principiantes a avanzar. 

En este repositorio hemos puesto varias horas de dedicación con el fin de suministrar conocimiento abierto, y espero puedas seguirlo y “likearlo” con una estrella!


#4- Learn Python

Número de Estrellas: 6.800
Número de Forks: 1.200
Número de Colaboradores: 10



Este es el símil de las guías de Make it Real pero en inglés. Es un repositorio de introducción al lenguaje de programación. El repositorio learn-python también sirve como una práctica colección de recursos de Python para principiantes y estudiantes intermedios. El repositorio utiliza una colección de scripts de Python para cubrir temas individuales en Python, tales como operadores, tipos de datos, clases, módulos, y mucho más, con explicaciones precisas y ejemplos que lo acompañan.

También hay una pequeña sección que explica cómo utilizar este repositorio para ayudarte a sacar el máximo provecho de este repo. El autor llama al repositorio un patio de recreo y una hoja de trucos, ya que durante la fase de aprendizaje, los alumnos volverán a menudo al repositorio para experimentar con los ejemplos de código para tener una sensación más práctica. Una vez que te sientas cómodo escribiendo tu propio código Python, puedes utilizar las herramientas de linting mencionadas, como pylint, para limpiar el código, mientras que las pruebas necesarias las realiza pytest.


#5- Coding Problems

Número de Estrellas: 1.700
Número de Forks: 305
Número de Colaboradores: 4



Coding-problems contiene una colección actualizada de soluciones a numerosos problemas de programación y algoritmos a los que se enfrentan los nuevos programadores mientras aprenden estructuras de datos y algoritmos. El autor ha cubierto las soluciones de problemas de varios temas y los ha clasificado en matrices, listas enlazadas, programación dinámica, matemáticas y algunas categorías más.

El autor ha estructurado los ejercicios perfectamente para facilitar el análisis del problema y su solución. Pero, por supuesto, eso no es lo único que encontrarás en su repo. También encontrarás algunos recursos valiosos como cursos en línea (MOOCs), libros, sitios web de formación, canales de YouTube, y un montón de otros recursos que cubren Python y soluciones a una serie de problemas que los desarrolladores encuentran mientras trabajan con Python.


#6- Project Based Learning

Número de Estrellas: 43.900
Número de Forks: 7000
Número de Colaboradores: 64



El repositorio Project Based Learning está repleto de tutoriales para varios lenguajes de programación con un enfoque específico orientado a los proyectos. Al visitar su repo, notarás una enorme lista de más de 20 lenguajes de programación, nos centraremos sólo en Python para este post, pero al igual que en los anteriores repos, siéntete libre de revisar los proyectos de otros lenguajes de programación.

Su sección de Python incluye toneladas de tutoriales para construir una gran cantidad de proyectos, desde scrapers, bots y aplicaciones web hasta la construcción de soluciones de Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo. Te sugerimos que consultes toda la sección de Python en este repositorio para conocer más a fondo los proyectos y cambiar a una experiencia de aprendizaje más práctica


#7- The Algorithms

Número de Estrellas: 99.000
Número de Forks: 28.400
Número de Colaboradores: 674



El repo de Algorithms/Python es uno de los repo de Python en GitHub con más estrellas y forks, y hay una buena razón detrás de su popularidad. Su repo contiene algoritmos y su implementación para más de 35 categorías de temas en Python, como estructuras de datos, visión por computador, álgebra lineal, redes neuronales, ordenaciones, cadenas, por nombrar algunos. Hay que tener en cuenta que la comprensión de estos algoritmos requiere al menos un conocimiento de Python a nivel de principiante, por lo que este repositorio es más adecuado para desarrolladores intermedios y avanzados.

Básicamente se trata de snippets o trozos de código en el cual se resume una implementación. Si por ejemplo accedes al repo de machine learning, verás las diferentes implementaciones de algoritmos, por ejemplo este del Gradient Boosting Regressor. Esto lo hace diferente al proyecto Awesome, el cual se enfoca en enlaces externos a recursos.

No sólo Python, sino que su repositorio también alberga una amplia colección de algoritmos para Java, C, C++, JavaScript, Ruby y algunos otros lenguajes de programación. 

Independientemente de tu experiencia con Python, te recomendamos que te registres en este repositorio para tener todos esos algoritmos disponibles para cuando los necesites. El hecho de ser de código abierto también te da la libertad de contribuir al repositorio para ampliar su colección si así lo deseas.


#8- Fucking Awesome Python


Número de Estrellas: 896
Número de Forks: 129
Número de Colaboradores: 3



Conclusión:

Con la Inteligencia Artificial, la Ciencia de Datos y otras tecnologías similares avanzando rápidamente, siempre hay una necesidad urgente de desarrolladores de Python cualificados. A lo largo de este artículo, hemos hablado de los distintos repositorios de GitHub que puedes utilizar para aprender Python, teniendo en cuenta los niveles de habilidad de los distintos desarrolladores de todo el mundo. Independientemente de tu experiencia con Python, esperamos que encuentres estos repositorios de GitHub útiles en tu aprendizaje, para lo cual te deseamos buena suerte.

Si tienes más sugerencias, me encantaría leerlas en los comentarios.

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