我见过很多的 Python 讲解教程和书籍,它们大都这样讲 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?
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。
本着有趣有味,纯碎干货,实用至上的原则,我来介绍一下专栏的五大特色
一、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。
二、尽量做到有趣。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。
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。
四、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。
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,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。
为了让你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。这样不仅能减轻你每天的学习负担,而且还能有更效的检验学习效果。
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
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
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
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
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:Day 41:PyQt制作GUI实战:通过制作小而美的计算器学会使用PyQt
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
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
Day 60:美国名校博士、AI 专家 Alicia 关于如何学习数学、机器学习、数据分析、前言深度学习技术的总结和展望
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
目前已经有 2000 多位同学在群内一起打卡交流,遇到不懂的问题只要往群里一抛,很快就会有其他同学和老师仔细解答。
Python 已被多家平台评选为 2020 年最值得掌握的编程语言第一名!相信精通这门专栏,一定会让你在未来获得更大的发展空间!
现在订阅本专栏,即可开启 60 天的学习之路,还能进群和 zglg、Alicia ,以及已经订阅专栏的 2000 位 Pythoner 一起交流学习哦~
订阅专栏,即可入群与作者交流 以下是专栏前 41 篇解决的其中 200 个问题:Python两大特性是什么?
Python 常用的编程风格主要包括哪些?
Python 的四大基本语法都有哪些呢?
Python 常用的 20 多个关键字总结
运算符 //,运算符 ** ,运算符 := 完成何操作?
二进制、十进制、十六进制的字符前缀都是什么?
Python 几大常用容器对象及对象间关系是怎样的?
split 和 join 方法使用案例
常用正则表达式如 [\da-zA-Z],表示的语义是什么?
60 多个内置函数,如 dir(), map(), filter 等怎么使用?
列举几个魔法方法
@property 使用举例
什么是可变 (mutable) 容器? 举三个例子
list 的 append 和 insert 有何区别?
list 的 pop 方法作用?
list 的 copy() 方法功能
Python 中如何实现深拷贝?
列表 a,切片 a[:-1] 实现什么功能?,a[::-1] 又实现什么功能?列表 a, 切片 a[1:5:2] 实现什么功能?
key 参数和 lambda 表达式怎么做到灵活结合使用,常用场景有哪些?
(1) 是元组吗?(1,) 是什么类型?
元组能增删元素吗?
怎么判断 list 内有无重复元素?
实现列表反转的三种方法?
如何找出列表中的所有重复元素?
如何使用列表创建出斐波那契数列?使用 yield 又怎么创建 ?
找出列表中出镜最多的元素,可能有多个
a = [1,2,3,4,5],如何一行代码返回:[(1,2),(2,3),(3,4),(4,5)]
sample 函数实现何功能?
shuffle 函数实现什么功能?
uniform 函数实现什么功能?
说说你知道的创建字典的几种方法?
字典视图是什么?
所有对象都能作为字典的键吗?
集合内的元素可以为任意类型吗?
什么是可哈希类型?举几个例子
求集合的并集、差集、交集、子集的方法?
怎么找出字典的最大键?
如何求出字典的最大值?
如何快速判断一个字符串中所有字符是否唯一?
给定 n 个集合,如何使用 max 函数求出包含元素最多的集合?
找出字典前 n 个最大值对应的键
怎么一行代码合并两个字典?
怎么理解函数原型 max(iterable,*[, key, default]) ?
max 函数的 key 参数怎么使用,举例说明
divmod 函数返回值?
id 函数返回什么类型的对象?
all, any 函数各自实现何功能?
十进制转二进制,转十六进制的函数各叫什么?
什么是函数作用域的 LEGB 规则 ?
range(1,10,3) 返回一个什么样的迭代器?
zip 函数能实现功能?
如何动态地删除类上的某个属性?
又如何判断类上是否有某个属性?
super 函数使用举例
callable 函数实现功能,举个例子
字符串I_love_python 使用哪个函数返回 ['I', 'love', 'python'] ?
strip() 方法实现什么功能?
正则方法 match 与 search 有何不同?
如何使用正则表达式,匹配浮点数?
使用正则表达式,如何匹配出正整数?
re.sub(r'\d+', '666',"hello 12345, hello 456321"),返回的字符串
说说贪心捕获和非贪心捕获的区别?
文件读写操作,常见的乱码问题,怎么解决?
文件读写模式 r, w, a 分别指什么?
os.path.split('./data/py/test.py'),返回值是什么?
如何优雅地提取文件后缀?
使用 Python ,如何重命名某个文件?
关于文件压缩、加密,在专栏会涉及到。
time 模块,time.local_time() 返回值是什么?对象的类型是?
如何格式化时间字符串?'2020-02-22 11:19:19' 对应的时间格式串是 '%Y-%M-%d %H:%m:%S' ,正确吗?
列举 datetime 模块中的四个类?
使用 datetime 模块,打印出当前时间,显示格式:yyyy年-mm月-dd日 HH:mm:ss
datetime.strptime('2020-02-22 15:12:33','%Y-%m-%d %H:%M:%S') 实现什么功能?
如何计算出还有几天是女朋友生日?
如何绘制出年、月的日历图?
如何使用 Python 提供的函数快速判断是否为闰年?
如何获取月的第一天、最后一天、月有几天?
介绍 Python 四种常用的开发环境
说说Python 包安装常见问题及总结
说说Web, 爬虫,打包的常用工具包
聊聊数据分析、机器学习和深度学习的常用框架
PyInstaller 打包的完整过程
使用列表生成式,如何得到12 个随机数
for , if 和列表生成式结合,碰撞出哪些火花?
zip 和列表生成式
列表生成式实现筛选分组,函数分组等更多实用案例
关键字 is 的功能是什么?
对于自定义类型,判断成员是否位于序列类型中,怎么做?
使用 == 判断对象的相等性,需要区分哪些情况?编码实现:对象的 user_id 相等,则认为对象相等
yield 理解从哪四个方面入手?
函数带有 yield 便是生成器,那么它还是迭代器吗?
yield 和 send 碰撞出哪些火花?
yield 使用举例
关键词 nonlocal常用于函数嵌套中,实现什么作用?
global 关键字在哪些场景发挥重要作用
Python 函数的五类参数都指哪些?
如何区分参数是位置参数还是关键字参数?
f(*a,**b) 可变位置参数,可变关键字参数怎么传参?
参数传递常见的以下 3 个异常,怎么理解?
SyntaxError: positional argument follows keyword argument
TypeError: f() got an unexpected keyword argument 'a'
TypeError: f() takes 0 positional arguments but 1 was given
函数参数传递的 6 个规则都在专栏中做了详细总结
sorted 函数用法解析
filter 函数用法举例
map 函数使用技巧
reduce 函数用法及注意事项
迭代器协议之 iter 和 next 方法
Python 的枚举对象
如何感性认识多线程?
Python 中如何创建线程,以及多线程中的资源竞争及暴露出的问题
多线程鸡肋和高效的协程机制的相关案例
列表和迭代器有何区别?
如何拼接多个迭代器,形成一个更大的可迭代对象?
通过累积迭代器、漏斗迭代器、克隆迭代器,彻底弄明白迭代器和生成器
如何遍历整个目录与子目录,抓取 .py 文件
单机 4 G 内存,如何处理 10 G 文件?
lambda 函数的形参和返回值使用案例
多用 NamedTuple ,让代码更可读
Counter 计数的功能非常好用
使用 DefaultDict 自动创建一个被初始化的字典
使用装饰器太魔幻,始终不知道怎么使用,该怎么浅显易懂的攻破?
装饰器都用在哪里,可否举几个例子?
wraps 装饰器确保函数被装饰后名称不改变
写个装饰器统计出某个异常重复出现到指定次数时,历经的时长。
Python 的列表与快速实现元素之坑
删除列表的元素,O(1) 空间复杂度如何做到?
函数的参数默认为 [], 会出现哪些奇特的问题?
{} 和 () 创建对象之坑
Python 解包带来哪些方便?
OOP 编程,魔术方法 getattr 和 setattr 怎么使用?注意事项有哪些?
OOP 编程,对象的中括号访问机制,怎么实现的?魔术方法 __getitem__帮助实现
Python 的 API 文档中,经常看到 array-like 之类的词汇,这背后是 Python 的鸭子类型,该如何理解?
Python 界的领袖 Tim Peters 说过:“元类就是深度的魔法,99%的用户应该根本不必为此操心。” 作为程序员,相信还是很好奇元类,那么元类的必知知识都有哪些?
开放的服务或 API, 被其他系统调用,怎能不掌握 Python 对象的序列化知识呢!
除了 print, print, 我们还应该掌握 logging 模块,它的设计理念又是怎样的。换位思考,日志管理模块设计者会考虑哪些日志管理问题?
作为程序员,使用什么工具和方法绘制出框架目录结构图?
Flask 模板引擎 jinja2 基本使用介绍
Flask 注册蓝本、路由处理函数、前端 html + css + javascript 必知知识介绍
实战 Flask 前后端项目:带自动提升优先级的计算器
Python 已经提供了很多丰富的内置包,我们为什么还要学习 NumPy 呢?NumPy 数值计算:更快,案例解读
5 种创建 NumPy 数组的常用方法
arange, linspace, logspace, diag, zeros, ones, np.random 一体化介绍
NumPy 索引和选择功能强大,不仅支持切片操作,还支持布尔型按条件筛选操作。
使用 NumPy 创建一个 [3,5] 所有元素为 True 的数组
数组所有奇数替换为 -1; 提取出数组中所有奇数
求 2 个 NumPy 数组的交集、差集
NumPy 二维数组交换 2 列,反转行,如何实现?
NumPy 的灵魂:shape 与 reshape,提供直观的 6 幅图理解,其中一幅:
线性代数中,矩阵的乘法操作在 NumPy 中怎么实现?
NumPy 实现统计学的描述性变量:求平均值、标准差、方差、最大值、求和、累乘、累和。
总结 NumPy 常用的方法:flatten, newaxis, repeat, tile, vstack, hstack, concatenate, c_, argmax, argmin
NumPy 使用方便的诀窍:广播规则,那么广播规则的规律如何总结?
手动实现案例:实践广播规则,加深印象
借助 NumPy 的 vectorize 实现 Python 的向量化操作例子
使用 NumPy, 求神经网络的 softmax 层的概率得分值
使用 NumPy 求两个特征的相关系数
如何找出 NumPy 中的缺失值、以及缺失值的默认填充
Pandas 的 read_csv 30 个常用参数总结,从基本参数、通用解析参数、空值处理、时间处理、分块读入、格式和压缩等 5 个方面总结
Pandas 两大核心数据结构:Series 和 DataFrame 的增加、删除、修改和访问
Pandas 更加强大的索引访问机制总结
Pandas 的 iterrows, itertuples 性能比较
set_index, reset_index, reindex 使用总结
数据预览操作:info 和 describe 使用总结
Pandas 数据 null 值检查
空值补全,使用列的平均值、中位数、众数填充。
Pandas 做特征工程之 删除列
Pandas 增加特征列的方法
Pandas 使用 cut, qcut, ChiMerge 算法做分项总结
LabelEncoder 编码和 get_dummies 方法总结
Pandas 的 melt 将宽 DataFrame 透视为长 DataFrame 例子
Pandas 的 pivot 和 pivot_table 透视使用案例
Pandas 的 crosstab 频次透视函数使用例子
给定两个 DataFrame,它们至少存在一个名称相同的列,如何连接两个表?使用merge 函数连接两个 DataFrame,连接方式共有 4 种,分别为:left, right, inner,outer. 如何区分这 4 种连接关系
Kaggle 数据集 EDA 实战,总结单变量分析的思维模式
Kaggle 数据集 EDA 实战,双变量分析的思维模式,使用 pivot_table, groupby, matplotlib, seaborn 绘制 barplot图, catplot 图,pairplot 图
分类型变量处理技巧总结
读取时抽样 1% 样本的处理技巧
与时间序列相关的问题,平时挺常见。如何用 Pandas 快速生成时间序列数据?
Pandas 使用 apply(type) 做类型检查
Pandas 使用标签和位置选择数据的技巧
一个快速清洗数据的小技巧,在某列上使用 replace 方法和正则,快速完成值的清洗。
分类中出现次数较少的值,如何统一归为 others,该怎么做到?
某些场景需要重新排序 DataFrame 的列,该如何做到?
步长为小时的时间序列数据,有没有小技巧,快速完成下采样,采集成按天的数据呢?
DataFrame 上快速对某些列展开特征工程,使用 map 如何做到?
Pandas 结合使用 where 和 isin 搞点事情,加快处理效率
Matplotlib 的几大绘图相关的核心对象,对象间的逻辑关系总结
Matplotlib 绘图分为这 18 步:导入;数据;折线图;线条颜色;线型;标题;x、y轴 label;文本;注解;显示中文;双 data;legend;网格;数据范围;x 轴日期格式自适应;双轴;双图或多图排布;嵌入图
Pyecharts 快速入门第 1例
Pyecharts 万物皆 options,参数配置方法总结
Pyecharts 中 y 轴靠右参数配置之道
14 步配置一个完美的柱状图
Pyecharts 绘制的 10 类图总结:仪表盘;漏斗图;日历图;图;水球图;饼图;极坐标图;词云图;系列柱状图;热力图
Kaggle 百万级电影影评数据集实战:深度掌握读入数据的方法 read_csv, 参数 header, names 等
Kaggle 百万级电影影评数据集实战:预览数据的方法 info, describe
Kaggle 百万级电影影评数据集实战:掌握与补全数据相关的方法 isnull, value_counts, fillna
Kaggle 百万级电影影评数据集实战:掌握特征工程频繁使用的方法 split, contains, replace,正则方法,drop_duplicates,partition,to_datetime, drop, str 和 dt 访问器
Kaggle 百万级电影影评数据集实战:进一步巩固 Python 内置的 defaultdict, sorted 等
Kaggle 百万级电影影评数据集数据分析 ,从 10 大维度深入分析:29 类电影中,TOP10的影片种类有哪些?从上世纪初到现在,电影的产出数是平稳的还是线型增长,或者指数增长?喜剧片、动作片、爱情片、惊悚片你心目中的 TOP10 榜单是怎样的? 根据 twitter 80 多万影评,挖出的TOP榜单又是怎样的?近 100 年,所有电影的 TOP10 榜单里有我们熟知的肖申克救赎,阿甘正传吗?近 100 年,最烂的垃圾篇 BAD10 榜单里都有哪些部电影被不幸入选?哪些电影是最有槽点的,被人们茶余饭后津津乐道呢?有哪些时期人们的吐槽兴致大增?哪些影迷最能吐槽吗?他们的 twitter ID 也被挖出来了!他们的吐槽数能有几千条吗?他们的评论严厉吗?平均评论得分是多少?
通过Kaggle 数据实战掌握 Pandas 常用的方法:merge,pivot_table,melt,sort_values,value_counts,Series.map,isin,drop_duplicates,set_index,reset_index,以及 matplotlib 和 pyecharts 绘图常用方法
PyQt制作GUI实战:通过制作小而美的计算器入门 PyQt 项目开发
通过计算器项目实战,掌握如何高效实现项目中的业务逻辑,以及Python 中如何模拟栈这个数据结构等实用知识。
以上是专栏中前 41 篇解决的其中 200 个问题。之所以列出这些,是为了证明这是一个实实在在、干货巨多的专栏,不要再犹豫了,60 天精通 Python全栈,你可以的!
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