目前为止，《Python基础（基于Python 3.9）》系列文章已发布25篇文章，并附带代码文件。
本系列文章配套代码获取有以下三种途径：
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可以在以下网站查看，该网站是使用JupyterLite搭建的web端Jupyter环境，因此无需在本地安装运行环境即可使用，首次运行浏览器需要下载一些配置文件（大约20M）：
https://returu.github.io/Python_Basic/lab/index.html-
也可以通过百度网盘获取，需要在本地配置代码运行环境，环境配置可以查看【Python基础】2.搭建Python开发环境：
链接：https://pan.baidu.com/s/1x2Ynh_VibPY2u-HWTaJo8w?pwd=mnsj提取码：mnsj
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前往GitHub详情页面，单击 code 按钮，选择Download ZIP选项：
https://github.com/returu/Python_Basic—————————————-
通过阅读本系列文章，并自己动手敲写代码，可以说基本能初步掌握Python语言，要想熟练应用只有多写代码多练习这一条路。
《Python基础》系列内容目录：
之前提到的以下内容也将持续更新：
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Python空间数据分析相关内容，涉及软件工具shapely、geopandas、NetworkX等Python包。
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空间句法（Space Syntax）相关内容，涉及软件工具Depthmapx、sDNA；
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数据爬取、数据分析、数据可视化等相关内容，涉及软件工具Python、FME等；
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多主体建模（Agent-based Modeling, ABM），涉及软件工具NetLogo；
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深度学习（Deep Learning）相关内容，涉及软件工具Pytorch、Keras等深度学习框架以及Scikit-learn机器学习库；
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离散选择模型(Discrete Choice Model, DCM)相关内容，涉及软件工具NLogit、Biogeme Python包；
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其他城市定量研究内容；
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有趣、有用、有料的内容分享；
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and so on……
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本篇文章来源于微信公众号: 码农设计师
