我見過市面上很多的 Python 講解教程和書籍，他們大都這樣講 Python 的：
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，然後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， 就這樣一章一章往下說。
雖然這樣的講解很全面，但是單純的理論說明經常很枯燥，讓人越看越累，越累越不想看。
那麼，有沒有比這更好的方法呢？
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讓 5700 多人選擇的編程專欄
因為我也有過那段「自學」Python 的迷茫時期，所以我深知好的系統學習規劃和生動的老師講解，是事半功倍並且省下我們更多青春的關鍵。
所以我提煉出過往 5 年多的工作經驗，並和遠在美國學府進修的 AI 博士後老師一起撰寫了這個《Python 全棧 60 天精通之路》專欄。
別人在介紹知識點時都會說「這東西是什麼」，但我不想這樣做。 我覺得「為什麼這東西是這樣」或者「在什麼場景、適應什麼需求、有什麼好處，才會用這東西」，反而更能讓你們對知識本身有更深刻的理解。
1. 每天 1 小時
我將整個 Python 內容按天劃分為 60 天。即使你是上班族或者課業量較大的學生，也能輕鬆完成當天的課程任務。
少刷 1 小時動森或抖音，就能讓你在成為 Python 全棧工程師的路上比別人更快幾倍！
2. 案例教學
純碎的理論知識學起來很枯燥，但是結合一個個的小案例，以此切入，會讓你學起來更爽。
3. 有趣
圖文並茂，演示動畫，加上有趣的例子、有趣的小項目，學起來更有樂趣。
4. 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。
5. 面試與實戰結合
深度剖析 30道最高頻 Python 面試題+ 20道 LeetCode 高頻面試題+20道機器學習高頻面試題。 打通理論知識，案例實戰，一線網際網路公司的面試題等整個體系，學以致用，理論和實戰、面試相結合。
6. 業務項目實戰
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，Flask 在網際網路公司敏捷開發，Kaggle 數據分析項目，機器學習分類、聚類手把手實戰項目。
7. 60 天知識脈絡圖
對照這個 60 天的知識脈絡圖，你可以從頭來學，也可以根據自己的實際情況選擇性的學習，Python 從基礎到人工智慧各階段所需要的知識點都包含在內，無須再別處尋找資料。
目錄大綱
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、邏輯運算和進位轉化相關的 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 個創建疊代器的函數
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 應用疊代器和生成器的 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 日誌管理模塊的使用總結
Day 28：Python 後端框架 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 set_index、reset_index、reindex 操作
Day 34：Pandas 實戰 Kaggle titanic 倖存預測之 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、特徵工程相關的 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，繪製常用的 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徵工程
Day 40：Pandas 實戰 Kaggle 百萬級影評數據集之 10 大維度探索分析
Day 41：PyQt 製作 GUI 實戰 - 通過製作小而美的計算器學會使用 PyQt
六 基礎算法篇
Day 42：程式設計師必知必會的基本算法知識大盤點
Day 43：8 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划算法，2 大核心要點和 3 個經典案例總結
Day 45：面試必考 Leetcode 算法題實戰和分析總結
七 機器學習算法篇
Day 46：必備統計學知識：機率、期望、方差、標準差、協方差、相關係數、t 檢驗、F 檢驗、卡方檢驗
Day 47：機器學習必備的數學基礎知識：最常用的求導公式，矩陣特徵值分解等
Day 48：機器學習不得不知的概念：樣本空間、特徵向量、維數、泛化能力、歸納偏好等
Day 49：機器學習之 9 種常見的機率分布及圖形繪製展示
Day 50：OLS 線性回歸實戰上篇：機器學習回歸原理詳細介紹，包括假設和原理，梯度下降求權重
Day 51：OLS 線性回歸實戰下篇：手寫不調包實現線性回歸算法實戰
Day 52：貝葉斯分類案例解析和編寫
Day 53：貝葉斯算法實戰：實現單詞拼寫糾正器
Day 54：高斯混合模型聚類原理分析和求解總結
Day 55：聚類模型實戰：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：Kaggle 機器學習項目實戰：從數據預處理，到模型選擇，調參技巧，訓練技巧和結果分析
Day 58：AI 專家 Alicia 總結：深度學習背景知識，反向傳播算法，訓練神經網絡常用技巧等經驗總結
Day 59：使用 TensorFlow、PyTorch 深度學習進行項目實戰
八 經驗分享
Day 60：美國名校博士、AI 專家 Alicia 關於如何學習數學、機器學習、數據分析、前言深度學習技術的總結和展望
Day 61：專欄總結和 zglg 過往 5 年一線網際網路公司算法開發經驗分享
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1. 陪伴式教學
專欄內容將採取打卡式的授課方案，將700 多個知識點拆解為60 天的學習任務，你只需按照規劃好的學習進度閱讀即可，既輕鬆又不會增添太多的學習負擔，尤其適合正在工作或上學的你。
不僅有原理解析還配有相應的實戰案例，能夠讓你快速掌握怎樣選擇解決方案運用於不同的業務場景中。
2. 經驗豐富的講師資源
我和另一位在美國就讀 AI 的博士後一起合力創作此專欄。我主要負責 Python 數據處理等模塊，因為我本人在這塊已經有 5 年多的工作經驗，熟知業務中經常會遇到的問題有哪些，並且也提煉出一套更適合大部分開發者的解決問題的思維方案。
另一位作者 Alicia 目前正在美國進修 AI 博士後，她會負責 Python 機器學習算法這塊。因為她本專業就是數學，後來深耕機器學習這方向，有著大量的科研和開發經驗。
3. 360度全方位答疑服務
目前已經有 5700 多位同學在群內一起打卡交流，若遇到不懂的問題只要往群里一拋，很快就會得到其他同學和老師的專業詳細解答。回復問題的時間，平均都在9分鐘之內。
而且還會每隔一段時間將之前群內的問題匯總打包，以供後面能重複查閱
4. 訂閱福利
現在訂閱此專欄，不僅能享受限時 5 折，還將獲得價值400 元的熱門題庫， 這裡面包含了 450 多道面試和工作中必備的問題答案。更方便你平時查閱相關問題快速找到解決方案。
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Python 將是你入門編程世界的一門最簡單的程式語言。
因為在這兒，你將更容易的學會 Python！
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本專欄為圖文內容，總共 60 篇課時。
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