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Python

Python 全棧 60 天精通之路

zglg · 某大廠算法工程師;Alicia · 美國頂尖學府 AI 博士后

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目錄(61)

購一得二:凡是訂閱了此專欄的同學都可以在社群的群公告內獲取配套的《Python 全棧 450 道常見問題全解析》專欄。

傳統的 Python 教程

我見過很多的 Python 講解教程和書籍,它們大都這樣講 Python:

先從 Python 的發展歷史開始,介紹 Python 的基本語法規則,Python 的 list, dict, tuple 等數據結構,然后再介紹字符串處理和正則表達式,介紹文件等 IO 操作,再介紹異常處理, 就這樣一章一章的。

很多都是枯燥的講理論,越看越累,越累越不想看。

那么,有沒有比這更好的方法呢?

這個 Python 專欄亮點

因為我也有過那段“自學” Python 的迷茫時期,所以我深知一個好的系統學習規劃和老師講解,是能夠達到事半功倍省下我們程序員更多青春的關鍵。

所以我提煉出過往五年多的工作經驗,并和遠在美國學府進修 AI 專業博士后的老師一起撰寫出了這個 60 天的專欄。

別的老師在介紹知識點時都會說“這東西是什么”,但我不想這樣做。我覺得“為什么這東西是這樣”或者“在什么場景適應什么需求有什么好處才會用這東西”,反而更能讓你們對知識本身會有更深刻的理解。

本著有趣有味,純碎干貨,實用至上的原則,專欄五大特色:

第一,案例教學。純碎的理論知識學起來很枯燥,但是結合一個一個的小案例,以此切入,學起來更爽。

第二,盡量做到有趣。圖文并茂,加上有趣的例子、有趣的小項目,學起來更有樂趣。

第三,自成體系。就像偵探片那樣,一步一步,一環扣一環地鋪開 Python 技術棧。

第四,剖析一些 Python 常見的面試題。將理論知識講解,結合案例,同時配備相關面試題,徹底打通理論知識。

第五,項目實戰。不僅會有實戰環境部署方案,還有實際的項目:Python GUI 開發項目,Kaggle 數據分析項目,機器學習實戰項目。

專欄目錄

為了讓你們在自學時能依據自身的學習基礎量體裁衣,我將整個 Python 內容按天劃分,不僅能減輕你們每天的學習負擔,而且還能有更效的檢驗學習效果。

一 Python 基礎篇

Day 1:Python 兩大特性和四大基本語法

Day 2:Python 四大數據類型總結

Day 3:list 和 tuple 的基本操作、深淺拷貝和切片操作詳細等 5 個方面總結

Day 4:list 和 tuple 的 13 個經典使用案例

Day 5:dict 和 set 基本操作、字典視圖等 6 個方面詳解總結

Day 6:dict 和 set 的 15 個經典使用例子

Day 7:數學運算、邏輯運算和進制轉化相關的 16 個內置函數

Day 8:16 個類型函數和 10 個類對象相關的內置函數大盤點

Day 9:Python 字符串和正則介紹總結

Day 10:Python 文件操作 11 個案例總結

Day 11:Python 時間模塊使用邏輯大盤點

二 Python 實戰環境搭建

Day 12:Python 四種常用開發環境總結

Day 13:Python 包安裝的 2 個實際案例(包括安裝遇到的各種問題及解決方法)

Day 14:7 個 Web、爬蟲、打包工具 PyInstaller 等包介紹和入門案例總結

Day 15:8 個數據分析、機器學習和深度學習包和框架和入門案例總結

Day 16:PyInstaller 打包過程詳解

三 Python 進階篇

Day 17:Python 列表生成式高效使用的 12 個案例

Day 18:Python 對象間的相等性比較等使用總結

Day 19:yield 關鍵字和生成器,nonlocal 關鍵字和 global 關鍵字使用總結

Day 20:Python 函數的 5 類參數使用詳解

Day 21:5 個常用的高階函數,3 個創建迭代器的函數

Day 22:Python 多線程和協程 6 方面使用邏輯通俗易懂總結

Day 23:Python 應用迭代器和生成器的 9 個案例

Day 24:Python 30 道高頻面試題及詳細解答

Day 25:Python 最被低估的模塊 collections 3 個常用類總結及案例解讀

Day 26:Python 裝飾器的本質解密,結合 3 個裝飾器的案例

Day 27:Python 常見的 10 個坑點合集和 logging 日志管理模塊的使用總結

Day 28:Python 后端框架 Flask 和前端 HTML+CSS+JS 數據交互案例講解和實戰

四 Python 數據分析篇

Day 29:NumPy 通過這五大功能順利入門 + 10 道練習題

Day 30:NumPy 進階高效使用邏輯,掌握這 5 方面功能

Day 31:NumPy 廣播機詳細解讀,10 道練習題和數據集小案例

Day 32:Pandas 讀寫文件 5 類問題及 30 個參數和案例使用總結

Day 33:Pandas 兩個核心數據結構 iterrows 和 itertuples 比較,特有的 setindex、resetindex、reindex 操作

Day 34:Pandas 實戰 Kaggle titanic 幸存預測之 7 步數據清洗

Day 35:Pandas 實戰 Kaggle titanic 數據探索性分析

Day 36:Pandas 與數據讀取、選取、清洗、特征工程相關的 12 個實用小功能

五 數據分析實戰篇

Day 37:Matplotlib 繪圖原理總結,18 種繪圖常用的技巧

Day 38:繪圖神器 pyecharts 快速上手的方法總結、參數配置技巧,繪制常用的 10 類圖案例

Day 39:Pandas 實戰 Kagge 百萬級影評數據集之數據清洗和特征工程

Day 40:Pandas 實戰 Kaggle 百萬級影評數據集之 10 大問題探索分析

Day 41:PyQt 制作 GUI 實戰:通過制作小而美的計算器學會使用 PyQt

六 基礎算法篇

Day 42:程序員必知必會的基本算法知識大盤點

Day 43:7 個排序算法原理總結,包括 Python 完整代碼實現

Day 44:掌握算法必考的動態規劃算法,2 大核心要點和 3 個經典案例總結

Day 45:LeetCode 經典算法面試題

七 機器學習算法篇

Day 46:必備統計學知識:概率、期望、方差、標準差、協方差、相關系數、t 檢驗、F 檢驗、卡方檢驗

Day 47:機器學習必備的數學知識:導數、偏導數、損失函數和梯度下降算法詳解

Day 48:機器學習必知的 15 個概念解讀和模型好壞評估之準確率、精確率和召回率

Day 49:使用 SciPy 研究機器學習 7 種常見的概率分布及圖形展示

Day 50:機器學習線型回歸模型詳解:三大假設、模型推導、梯度下降、L1 和 L2 正則

Day 51:機器學習線性回歸模型不調包實現各個組件和實戰

Day 52:貝葉斯案例和實際應用

Day 53:樸素貝葉斯案例、原理、應用和拉普拉斯修正

Day 54:高斯混合模型聚類原理分析和算法實現總結

Day 55:密度聚類算法原理和過程圖形詳解和不調包實現多維數據聚類案例

Day 56:機器學習降維算法之 PCA 原理推導和案例解析

Day 57:圖文闡述神經網絡模型、激活函數和獨特推導反向傳播算法

Day 58:卷積神經網絡透徹解析和實際應用

八 經驗分享

Day 59:使用 TensorFlow、PyTorch 深度學習進行項目實戰

Day 60:AI 專家 Alicia:7500 字通俗易懂總結 10 種機器學習工程師或數據分析師必備的算法模型

Day 61:專欄總結和 zglg 過往 5 年一線互聯網公司算法開發經驗分享

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