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Python

Python 全栈 60 天精通之路

zglg · 某大厂算法工程师;Alicia · 美国顶尖学府 AI 博士后

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购一得二:凡是订阅了此专栏的同学都可以在社群的群公告内获取配套的《Python 全栈 450 道常见问题全解析》专栏。

传统的 Python 教程

我见过很多的 Python 讲解教程和书籍,它们大都这样讲 Python:

先从 Python 的发展历史开始,介绍 Python 的基本语法规则,Python 的 list, dict, tuple 等数据结构,然后再介绍字符串处理和正则表达式,介绍文件等 IO 操作,再介绍异常处理, 就这样一章一章的。

很多都是枯燥的讲理论,越看越累,越累越不想看。

那么,有没有比这更好的方法呢?

这个 Python 专栏亮点

因为我也有过那段“自学” Python 的迷茫时期,所以我深知一个好的系统学习规划和老师讲解,是能够达到事半功倍省下我们程序员更多青春的关键。

所以我提炼出过往五年多的工作经验,并和远在美国学府进修 AI 专业博士后的老师一起撰写出了这个 60 天的专栏。

别的老师在介绍知识点时都会说“这东西是什么”,但我不想这样做。我觉得“为什么这东西是这样”或者“在什么场景适应什么需求有什么好处才会用这东西”,反而更能让你们对知识本身会有更深刻的理解。

本着有趣有味,纯碎干货,实用至上的原则,专栏五大特色:

第一,案例教学。纯碎的理论知识学起来很枯燥,但是结合一个一个的小案例,以此切入,学起来更爽。

第二,尽量做到有趣。图文并茂,加上有趣的例子、有趣的小项目,学起来更有乐趣。

第三,自成体系。就像侦探片那样,一步一步,一环扣一环地铺开 Python 技术栈。

第四,剖析一些 Python 常见的面试题。将理论知识讲解,结合案例,同时配备相关面试题,彻底打通理论知识。

第五,项目实战。不仅会有实战环境部署方案,还有实际的项目:Python GUI 开发项目,Kaggle 数据分析项目,机器学习实战项目。

专栏目录

为了让你们在自学时能依据自身的学习基础量体裁衣,我将整个 Python 内容按天划分,不仅能减轻你们每天的学习负担,而且还能有更效的检验学习效果。

一 Python 基础篇

Day 1:Python 两大特性和四大基本语法

Day 2:Python 四大数据类型总结

Day 3:list 和 tuple 的基本操作、深浅拷贝和切片操作详细等 5 个方面总结

Day 4:list 和 tuple 的 13 个经典使用案例

Day 5:dict 和 set 基本操作、字典视图等 6 个方面详解总结

Day 6:dict 和 set 的 15 个经典使用例子

Day 7:数学运算、逻辑运算和进制转化相关的 16 个内置函数

Day 8:16 个类型函数和 10 个类对象相关的内置函数大盘点

Day 9:Python 字符串和正则介绍总结

Day 10:Python 文件操作 11 个案例总结

Day 11:Python 时间模块使用逻辑大盘点

二 Python 实战环境搭建

Day 12:Python 四种常用开发环境总结

Day 13:Python 包安装的 2 个实际案例(包括安装遇到的各种问题及解决方法)

Day 14:7 个 Web、爬虫、打包工具 PyInstaller 等包介绍和入门案例总结

Day 15:8 个数据分析、机器学习和深度学习包和框架和入门案例总结

Day 16:PyInstaller 打包过程详解

三 Python 进阶篇

Day 17:Python 列表生成式高效使用的 12 个案例

Day 18:Python 对象间的相等性比较等使用总结

Day 19:yield 关键字和生成器,nonlocal 关键字和 global 关键字使用总结

Day 20:Python 函数的 5 类参数使用详解

Day 21:5 个常用的高阶函数,3 个创建迭代器的函数

Day 22:Python 多线程和协程 6 方面使用逻辑通俗易懂总结

Day 23:Python 应用迭代器和生成器的 9 个案例

Day 24:Python 30 道高频面试题及详细解答

Day 25:Python 最被低估的模块 collections 3 个常用类总结及案例解读

Day 26:Python 装饰器的本质解密,结合 3 个装饰器的案例

Day 27:Python 常见的 10 个坑点合集和 logging 日志管理模块的使用总结

Day 28:Python 后端框架 Flask 和前端 HTML+CSS+JS 数据交互案例讲解和实战

四 Python 数据分析篇

Day 29:NumPy 通过这五大功能顺利入门 + 10 道练习题

Day 30:NumPy 进阶高效使用逻辑,掌握这 5 方面功能

Day 31:NumPy 广播机详细解读,10 道练习题和数据集小案例

Day 32:Pandas 读写文件 5 类问题及 30 个参数和案例使用总结

Day 33:Pandas 两个核心数据结构 iterrows 和 itertuples 比较,特有的 setindex、resetindex、reindex 操作

Day 34:Pandas 实战 Kaggle titanic 幸存预测之 7 步数据清洗

Day 35:Pandas 实战 Kaggle titanic 数据探索性分析

Day 36:Pandas 与数据读取、选取、清洗、特征工程相关的 12 个实用小功能

五 数据分析实战篇

Day 37:Matplotlib 绘图原理总结,18 种绘图常用的技巧

Day 38:绘图神器 pyecharts 快速上手的方法总结、参数配置技巧,绘制常用的 10 类图案例

Day 39:Pandas 实战 Kagge 百万级影评数据集之数据清洗和特征工程

Day 40:Pandas 实战 Kaggle 百万级影评数据集之 10 大问题探索分析

Day 41:PyQt 制作 GUI 实战:通过制作小而美的计算器学会使用 PyQt

六 基础算法篇

Day 42:程序员必知必会的基本算法知识大盘点

Day 43:7 个排序算法原理总结,包括 Python 完整代码实现

Day 44:掌握算法必考的动态规划算法,2 大核心要点和 3 个经典案例总结

Day 45:LeetCode 经典算法面试题

七 机器学习算法篇

Day 46:必备统计学知识:概率、期望、方差、标准差、协方差、相关系数、t 检验、F 检验、卡方检验

Day 47:机器学习必备的数学知识:导数、偏导数、损失函数和梯度下降算法详解

Day 48:机器学习必知的 15 个概念解读和模型好坏评估之准确率、精确率和召回率

Day 49:使用 SciPy 研究机器学习 7 种常见的概率分布及图形展示

Day 50:机器学习线型回归模型详解:三大假设、模型推导、梯度下降、L1 和 L2 正则

Day 51:机器学习线性回归模型不调包实现各个组件和实战

Day 52:贝叶斯案例和实际应用

Day 53:朴素贝叶斯案例、原理、应用和拉普拉斯修正

Day 54:高斯混合模型聚类原理分析和算法实现总结

Day 55:密度聚类算法原理和过程图形详解和不调包实现多维数据聚类案例

Day 56:机器学习降维算法之 PCA 原理推导和案例解析

Day 57:图文阐述神经网络模型、激活函数和独特推导反向传播算法

Day 58:卷积神经网络透彻解析和实际应用

八 经验分享

Day 59:使用 TensorFlow、PyTorch 深度学习进行项目实战

Day 60:AI 专家 Alicia:7500 字通俗易懂总结 10 种机器学习工程师或数据分析师必备的算法模型

Day 61:专栏总结和 zglg 过往 5 年一线互联网公司算法开发经验分享

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