Kaggle/learntools

它解决的问题

Kaggle Learn 的交互式课程需要自动检查学习者的练习代码是否正确并给出反馈。这个仓库包含了检查逻辑和使这些课程运行的课程材料（笔记本），全部集中在一个地方。

工作原理

该仓库有两个主要部分。learntools 文件夹是一个提供反馈的 Python 包。它分为按课程划分的模块（例如，learntools/python 用于 Python 课程，learntools/machine_learning 用于机器学习课程）以及一个 core 模块，该模块提供这些课程模块使用的共享基础设施。notebooks 文件夹保存原始课程笔记本以及模板工具，这些工具将它们转换为上传到 Kaggle 的最终格式。有些课程在模板系统之外编写时，会将笔记本放在 learntools 包内。

适用对象

主要是 Kaggle Learn 团队和维护或更新课程内容的贡献者。README 明确说明这些材料“并非设计为独立工作，在 Kaggle Learn 之外可能没有用处。”因此，它不是面向最终用户的通用学习工具。

亮点

• Kaggle Learn 练习检查背后的开源代码。
• 模块化设计：按课程的检查器加上共享核心。
• 包含课程的源笔记本和用于生成发布版本的模板系统。
• 测试可通过脚本（test.sh）针对不同的 Docker 镜像运行，并且可以针对特定轨道或单个练习。