美国AI博士一针见血：Python这样学最容易成为高手

前言

我见过市面上很多的 Python 讲解教程和书籍，他们大都这样讲 Python 的：

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， 就这样一章一章往下说。

虽然这样的讲解很全面，但是单纯的理论说明经常很枯燥，让人越看越累，越累越不想看。

那么，有没有比这更好的方法呢？ （文末送读者福利）

让 4000 多人选择的编程专栏

因为我也有过那段「自学」Python 的迷茫时期，所以我深知好的系统学习规划和生动的老师讲解，是事半功倍并且省下我们更多青春的关键。

所以我提炼出过往 5 年多的工作经验，并和远在美国学府进修的 AI 博士后老师一起撰写了这个《Python 全栈 60 天精通之路》专栏。别人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有更深刻的理解。1. 每天 1 小时我将整个 Python 内容按天划分为 60 天。即使你是上班族或者课业量较大的学生，也能轻松完成当天的课程任务。

少刷 1 小时动森或抖音，就能让你在成为 Python 全栈工程师的路上比别人更快几倍！

2. 案例教学

纯碎的理论知识学起来很枯燥，但是结合一个个的小案例，以此切入，会让你学起来更爽。

3. 有趣

图文并茂，演示动画，加上有趣的例子、有趣的小项目，学起来更有乐趣。

4. 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。

5. 面试与实战结合深度剖析 30道最高频 Python 面试题+20道 LeetCode 高频面试题+20道机器学习高频面试题。 打通理论知识，案例实战，一线互联网公司的面试题等整个体系，学以致用，理论和实战、面试相结合。

6. 业务项目实战

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，Flask 在互联网公司敏捷开发，Kaggle 数据分析项目，机器学习分类、聚类手把手实战项目。

7. 60 天知识脉络图

对照这个 60 天的知识脉络图，你可以从头来学，也可以根据自己的实际情况选择性的学习，Python 从基础到人工智能各阶段所需要的知识点都包含在内，无须再别处寻找资料。

目录大纲

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 set_index、reset_index、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 大维度探索分析

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 43：8 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：面试必考 Leetcode 算法题实战和分析总结

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基础知识：最常用的求导公式，矩阵特征值分解等

Day 48：机器学习不得不知的概念：样本空间、特征向量、维数、泛化能力、归纳偏好等

Day 49：机器学习之 9 种常见的概率分布及图形绘制展示

Day 50：OLS 线性回归实战上篇：机器学习回归原理详细介绍，包括假设和原理，梯度下降求权重

Day 51：OLS 线性回归实战下篇：手写不调包实现线性回归算法实战

Day 52：贝叶斯分类案例解析和编写

Day 53：贝叶斯算法实战：实现单词拼写纠正器

Day 54：高斯混合模型聚类原理分析和求解总结

Day 55：聚类模型实战：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：Kaggle 机器学习项目实战：从数据预处理，到模型选择，调参技巧，训练技巧和结果分析

Day 58：AI 专家 Alicia 总结：深度学习背景知识，反向传播算法，训练神经网络常用技巧等经验总结

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

读者福利：知道你对Python感兴趣，便准备了这套python学习资料

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门Python是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以找到适合自己的学习方案

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零基础Python学习资源介绍

👉Python学习路线汇总👈

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。（全套教程文末领取哈）

👉Python必备开发工具👈

温馨提示：篇幅有限，已打包文件夹，获取方式在：文末

👉Python学习视频600合集👈

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

👉100道Python练习题👈

检查学习结果。

👉面试刷题👈

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