Python 公式ドキュメント (日本語訳) は書籍やチュートリアルなどが参照している情報源です。

Dive into Python3 はPython2 とPython3 の差異をカバーするオンラインブックです。

クリエイティブコモンズライセンスの下でライセンスされているため、書籍のHTML版とPDF版を無料でダウンロードすることもできます。

この本は初心者から経験者までのすべてのPythonプラグラマのため非常に有用な資料で、個人的に特にお勧めします。

日本語版もあります。

pythonbooks.revolunet.com はインターネット上に散逸している無料でダウンロードできる Pythonの書籍へのリンクを集めたサイトです。

onlineprogrammingbooks.com はPythonに限らず、 オンラインで参照できる無料の書籍へのリンクを提供しているサイトです。

learnpythonthehardway.org はオンラインで読むことができる無料書籍です。

有償で書籍を入手できます。

O'Reilly が出版しているほぼ全ての書籍やメディアを参照できるだけでなく、それらに対して横断的にキーワード検索することができます。 月間39USD（年間399USD）

greenteapress.com は OReilly から出版されている ThinkPython の著者が、同じ内容のものを無料で公開しています。

ThinkPython:How to Think Like a Computer Scientist : (PDF , HTML, 日本語訳)

hinkPython:How to Think Like a Computer Scientist(2nd Edition) (PDF, HTML , 日本語訳)

インターネット上の記事などをプロフェッショナル向けにランキンがしている mybridge.co では、無料で読むことができるPythonの電子書籍についてまとめています。

O'Reilly から出版されている書籍Python Data Science Handobook のJupyter Notebook 版。著者がGithubに公開しているもの。

goalkicker.com ではHTML,CSSほかWeb関連、プログラミング関連など多数の書籍をPDFとして公開していますｌ．

このサイトは会員が内容を追加修正したりして書籍を充実させています。

Python Notes for Professional などは 800ページ超えと非常に詳しい書籍になっています。

"ADVENTURES OF A CURIOUS CAT IN THE LAND OF PROGRAMMING"(プログラミングの国の好奇心旺盛な猫の冒険)

Leonardo Giordani氏がまとめているすばらしいブログ・サイト です。主にPythonに関する記事を掲載していますが、Erlang、Scala、Clojure、AMQPなど他の言語や、Django、FlaskといったWebフレームワーク、クラウドなどの技術についても触れています。

この Python.Osaka でもいくつかの記事を抄訳して紹介しています。

Amazonでプライム会員になっていれば Kindle版の書籍が月に１冊無料で読むことができます。

最近は技術系のものも増えてきているようです。

Programiz では Python、JAVA、 C/ C++、SWIFT、 Rなどのチュートリアルがまとめられています。

Pythonでは、Python チュートリアル や　Python Example 、Python 組み込み関数 の説明、理解度を確かめることができる Quiz が公開されています。

Pythonによるデータサイエンス入門 は明治学院大学 法学部 ゼミテキストです。

法学部という文系学部で使用されていることから、平易な言葉でうまくまとめられています。

機械学習の Python との出会い 神嶌 敏弘氏による労作です。

機械学習の基礎から丁寧に解説されています。若干レベルが高くなっています。

Python入門 はバイオサイエンスデータベースセンターがPythonについてまとめたスライド資料です。

バイオインフォマティックス向けの資料なのですが、テキストが穴埋め形式になっていてクイズのように読み解いていく形で理解しやすいものになっています。

佐賀大学公開講座 Python入門 佐賀大学の公開講座です。

Python の文法からアプリケーション作成まで解説した資料があります。

Python による科学技術計算の概要 神嶌氏による労作で、NumPy、SciPy、scikit-leanなどが 科学技術計算でどのようにPythonが使われているかがよく解る内容になっています。初心者には桁落ちや数値誤差などについて一読する価値があるでしょう。

Doug Hellmann氏 はPython標準ライブラリのモジュールの使い方を示すために書いた「今週のPythonモジュールについて」を、

PyMOTW-3(Python3モジュールについて) および、PyMOTW(Python2モジュールについて) として公開しています。

各モジュールをどのように使うのか、あるいはこういったときにこのモジュールが便利だ、という知見が得られます。

Python Graph Gallery はPythonでのデータ可視化の多くサンプルがあります。

提供されているサンプルは再現可能なコードで、matplotlib, Seaboan , plotly に対応したものが提供されています。

Phlip Guo氏によって作成された PythonTutor.com は Webブラウザ上で書いたコードを段階的に実行して視覚化することができるので、

コンピュータがどのようにコードを実行するのかを理解することができます。

Python Tutor.com ではPythonの他に、 Java Tutor, JavaScript Tutor, C Tutor, C++ Tutor, Ruby Tutor についても提供しています。

Practical Business Python では、ビジネス用途に向けにPythonを利用する場合に有用な記事がたくさんあります。

例えば...

Pythonでのデータ可視化のための各種ツールについて概要をまとめています。

データプロットツールの選び方を表すフローチャートがあります。

geeksforgeeks.org はコンピュータ科学全般について、 OSや、コンピュータ言語、データベース、Web技術などをとりあげたチュートリアルや有用な記事を提供しています。　

もちろんPythonのカテゴリ もあります。

pythonprogramming.netではDeepLearning, Finance, Robotics などについて 有用な記事や、Pythonコード、チュートリアルビデオがあります。

例えば...

Raspberry PiをPythonで制御するチュートリアル

株価データからグラフを作ったりDeepLearningで分析をしたりする例です。

企業データを取得して分析する例です。

pythonchallenge.com は、Pythonで問題をときながらページを進めていくサイトです。

問題は33のレベルがあり、現在までに200万人以上がチャレンジしています。

かなり突き放した挑戦的な問題の提供のしかたなのではじめは戸惑うかもしれませんが、

問題を考えて解いていくこの過程はプログラミングには非常に重要です。

例えば、１問目 のページには画像１つと簡単なヒントしかありません (^o^)

udemy はオンライン動画学習サービスを提供しています。

誰でも自分の講座をインターネットに公開でき、講座の販売額の一部をUdemyに支払うというスタイルのサービスで、

そにためか実際に業務で使用している人たち（いわゆる中の人）が講師をしていることなども特徴です。

月額制ではなく各教材を買い取ることになりますが、自分のペースで学習することや何度も復習することができます。

schoo.jp は Python に限らず広範囲のジャンルでオンライン動画学習サービスを提供しています。

月額制ですが一部無料のコンテンツもあります。

プレミアム会員で契約すればコンテンツの録画やダウンロードが可能なので、自分のペースで学習したり、復習したりすることができるようになります。

ドット・インストール は初心者向けのプログラミング用オンライン学習サイトです。

マスターしたいテーマについて、それぞれ3分動画で提供されるため、空いた時間を使って効率的に学習をすることができます。

WordPressやCSS、HTMLのほかiOSおよびAndroid向けアプリ開発などに関するコースも充実しています。

Progate(プロゲート) はHTMLやCSSのほか、JavaScriptなど、5つのプログラミング言語が学べるオンライン学習サイトです。プログラミングの初心者でも対応できるよう、分かりやすいイラストを中心としたスライド学習方式になります。

実際にプロダクトの作成を進めながら演習が行われるので、すぐに実践力を付けたい方にもおすすめです。

Techacademy(テックアカデミー) は現役エンジニアのサポートによりプログラミング技術の習得を目指すエンジニア志望者向けのオンライン学習サービスです。

現役エンジニアがサポートにつくため、つまずいたところがあっても解決が容易になります。

paizaラーニング は転職支援サービスを行っている paiza が提供しているプログラミング初心者～中級者向けのオンライン学習サービスです。

1本が約3分程度の動画と練習問題を組み合わせた効率的な学習ができるようになっています。

一定の基準に到達すると、エンジニアの求人を出している複数の企業に対して書類選考なしで応募することができます。

このサイトでは、Python に限らず PHP, Ruby 他の多数のプログラミング言語をWebベースで入力/実行することができます。

Codexa はエンジニア向け機械学習スクールです。機械学習に関連する、統計、線形代数などについても学習でき、Numpy, Pandas, Matplotlib などのライブラリについて無料の講座もあります。

書籍の例を見ているだけでなく、演習問題を解いて実践的に学習できるサイトをまとめてみました。

マイナビニュースで計算された Pythonの記事をまとめたもの。演習問題には解説と解答があります。

リストの使い方やファイル操作、ソートに関する問題があります。

Pythonのお勉強　問題集

多数の Python の演習問題があり、自分でときながら実践的に学習することができます。

codecademy.com では Web上にコードを書いて結果をみることができる無料の学習サイトです。

特別な環境を用意しなくてもよいので簡単に始めることができます。

電卓ツールとBattleshipをベースにしたボードゲームを作成しながら Python を学習します。

tutorialspoint.com も Web上にコードを書いて結果をみることができる無料の学習サイトです。

特別な環境を用意しなくてもよいので簡単に始めることができます。

また、有償になりますがテストを受けて理解度を確認することができます。

データベースアクセス、CGI、ゲームプログラミング、マルチスレッド、XML処理、ネットワーク、

GUIデザインなどの高度なPythonのトピックについても網羅しています。

codementor.io は中級から上級の開発者向けに設計されています。

Git AuthorsをPythonコードでソートする、Node.jsとPythonを統合する、Pythonデコレータなどを使用するといった、例題があります。

learnpython.org はWeb上にコードを書いて結果をみることができる無料の学習サイトです。

特別な環境を用意しなくてもよいので簡単に始めることができます。

学習コースは、あの "Hello World"チュートリアルから始めて、次第に高度なトピックを取り上げていくので、 初級から中級のレベルのPythonプログラマに有用です。

inventwithpython.com　は、 ゲームを開発する過程を通してPythonを学習するように考えられたサイトです。

このサイトで学ぶことで基本的なゲームの作り方を理解することができます。

各レッスンは、段階的なに複雑になっていき、より高度なPythonの使用方法がが求められるようになっています。

Python Crash Course はすでにプログラミングとオブジェクト指向の知識があることを前提にしたサイトで、初心者向きではありません。

各トピックに応じた資料やスライドを参照することできるようになっています。

fullstackpython.com も中級者から上級者をターゲットにしたサイトです。

Webアプリケーション、Webサイトのデモ、またはモジュールを開発するといった、資料が多数あります。

CheckIO はゲーム感覚で Python を学べるサイトです。

アカウント登録のときに最初の問題が出され、それが解けなければアカウントが作れないようになっています。

この最初の問題は簡単なものなので、初心者の方でも学習と理解が進めば問題ないはずです。

このサイトでは、ゲーム作りやWeb開発に役立つ知識を得られる問題が出題されるため、PythonでWebサービスを作りたいという人に向いていると思います。

JEITA 電子情報技術産業協会 では、アルゴロジック という、アルゴリズム体験ゲームを公開しています。

プログラミングの基本となる論理的思考(アルゴリズム)をゲーム感覚で習得するための課題解決型ゲームソフトです。

いわゆるICT P検では無料タイピング練習 を公開しています。

タイピング技法は、ICTを活用する上での基本であり、タイピングが苦手なままで放置しているとパソコンに慣れ親しむことができず、ひいては「ICTを活用した課題解決力（＝情報活用力）」も身につけられなくなってしまう恐れがあります。

逆にタイピング速度が「話すスピード」に近づく人にとっては、パソコンを単なる“清書ツール” としてではなく、自分の脳（思考力）の延長として活用することもできるようになります。

e-typing もオンラインでタイピング練習ができるサイトです。

Awesome Python は　Pythonのフレームワーク、ライブラリ、ソフトウェア、リソースを集めたリスト。

TensorFlow-Examples は、Google が開発した機械学習のためのフレームワーク Tensorflow について、基本的な操作からニューラルネットワークの構築まで、多数のサンプルを提供しています。

TheAlgorithms は、ソートや一般的なアルゴリズムを Python で実装したサンプルが多数あります。

ただし、注意するべきところは、すべてのアルゴリズムをPython で実装しようとしないことです。

Numpy などモジュールが利用できる場合は、それらを利用する方がパフォーマンスが良い場合が多いです。

100-Days-Of-ML-Code は、100日間で機械学習を学べるように、まとめられたリポジトリです。

関連コードサンプルやデータセットや、ビデオへのリンクが用意されています。

Python Patterns は、デザインパターンを説明したリポジトリで、コードサンプルや、コードが何をしているのか、またどんな時にどのパターンを使うのがよいのかを説明しています。