13. 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模块说明如何安装其他Python用户编写的其他模块。

  • Python语言参考：Python语法和语义的详细解释。这里的阅读量很大，但却有用，作为语言本身的完整指南。

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。这个网站被镜像到世界各地，如欧洲，日本和澳大利亚；镜像可能比主要站点快，这取决于您的地理位置。
  • 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。
  • https://code.activestate.com/recipes/langs/python/：Python Cookbook是收集了大量的代码示例，更大的模块和有用的脚本。特别值得注意的贡献收集在一本书，称为Python Cookbook(O’Reilly & Associates, ISBN 0-596-00797-3.)
  • http://www.pyvideo.org收集会议和用户组会议的Python相关视频的链接。
  • https://scipy.org：Scientific Python项目包括用于快速数组计算和操作的模块，以及用于诸如线性代数，傅里叶变换，非线性求解器，随机数分布，统计分析等。

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。每天有数百个帖子，询问（和回答）问题，提出新功能，并宣布新的模块。可在https://mail.python.org/pipermail/查看邮件列表的归档。

发布前，请务必检查常见问题（也称为FAQ）的列表。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。