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， 就這樣一章一章的。
很多都是枯燥的講理論，越看越累，越累越不想看。
那麼，有沒有比這更好的方法呢？
這個 Python 專欄
因爲我也有過那段“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，並和遠在美國學府進修 AI 專業博士後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“這東西是什麼”，但我不想這樣做。我覺得“爲什麼這東西是這樣”或者“在什麼場景適應什麼需求有什麼好處纔會用這東西”，反而更能讓你們對知識本身會有更深刻的理解。
本着有趣有味，純碎乾貨，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，儘量做到有趣。圖文並茂，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
爲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。
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(附圖形形象解釋)
Day 4：list 和 tuplel 的 13 個經典使用案例
Day 5：dict 和 set 基本操作、字典視圖等 6 個方面詳解總結附圖形闡述
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
Python 實戰環境搭建
Day 12：Python 四種常用開發環境總結
Day 13：Python 安裝包常見問題及解決方法，通過兩個實際案例展開
Day 14：五分鐘入門 7 個 Web、爬蟲、打包工具 Pyinstaller 等包介紹和入門案例總結
Day 15：五分鐘入門 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
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 is,in,id,== 等使用總結
Day 19：yield 關鍵字和生成器用法四個方面總結及三個例子，nonlocal 關鍵字和 global 關鍵字使用總結
Day 20：高階函數、迭代器、裝飾器等 20 個內置函數大盤點
Day 21：Python 應用正則的三個案例和推薦一個正則驗證工具
Day 22：Python 多線程使用邏輯通俗易懂的總結
Day 23：Python 高效節省內存的方法總結(進一步提升 yield 用法)
Day 24：Python 最被低估的庫 collections 使用總結
Day 25：Python 函數的五類參數，inspect 模塊查看參數類型及參數賦值規則總結
Day 26：Python 函數式編程總結，包括閉包，nonlocal 關鍵字等的使用總結
Day 27：Python 裝飾器的本質解密，結合三個裝飾器的案例
Day 28：Python 常見的 12 個坑點合集
Python 數據分析篇
Day 29：NumP 入門高效使用邏輯，掌握這五方面功能
Day 30：NumPy 進階高效使用邏輯，掌握這五方面功能
Day 31：NumPy 的廣播機制規則解讀和應用
Day 32：Pandas 讀寫文件五類問題及 38 個參數總結
Day 33：Pandas 更強的方括號操作，iterrows, itertuples 和 merge 處理速度比較分析，特有的 set_index,reset_index,reindex 操作
Day 34：Pandas 數據透視功能 4 大函數使用總結
Day 35：Pandas 數據分箱的兩種方法，轉換爲啞變量(dummy)的兩種方法，連接兩張表的四種不同方法總結
Day 36：開發常見異常彙總：Unhashable Type, 讀取文件最常見的4個異常，SettingWithCopyWarning
數據分析實戰篇
Day 37：繪圖神奇 Pyecharts 快速手上的方法詳細總結，從 Charts 和 Options 兩大模塊入手
Day 38：Matplotlib 繪圖原理總結，繪製多圖的三種方法總結，12 種常用圖完整代碼解析以及製作動畫方法總結
Day 39：基於 Kaggle 電影影評數據集 Pandas 數據分析實戰-數據預處理階段
Day 40：基於 Kaggle 電影影評數據集 Pandas 數據分析實戰-挖掘出喜劇 Top50 榜單
Day 41：PyQt 製作 GUI 實戰：通過製作小而美的計算器學會使用 PyQt
基礎算法篇
Day 42：關於入門算法、機器學習和深度學習我的一些思考總結
Day 43：八個排序算法原理總結和 Python 完整代碼實現
Day 44：動態規劃算法和案例總結
Day 45：面試常考 Leetcode 算法題分析和總結
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 種常見的概率分佈
Day 50：OLS 線性迴歸實戰上篇：機器學習迴歸原理詳細介紹，包括假設和原理，梯度下降求權重
Day 51：OLS 線性迴歸實戰下篇：手寫不調包實現線性迴歸算法實戰
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：機器學習常用聚類算法大盤點包括原理和使用注意事項
Day 57：機器學習降維算法之 PCA 原理推導和例子解析
Day 58：Kaggle 機器學習分類任務案例實戰
經驗分享
Day 59： 美國名校博士、AI 專家 Alicia 關於如何學習數學、機器學習、數據分析的總結
Day 60：專欄總結和我過往 5 年算法經驗分享
適合人羣
- Python 語言愛好者
- Python 語言進階
- Python 數據分析愛好者
- 廣大程序員想入門算法者
- 機器學習算法入門
- 機器學習算法進階
- Python 和人工智能愛好者
作者簡介
作者1：zglg，5 年算法開發工作經驗，知名互聯網公司高級算法工程師，創建的 Python 案例 GitHub 庫一個月 star 量從 0 到 1700+，被 AI 權威媒體量子位報道。
作者2：Alicia，美國名校數學專業博士畢業，惠普高級數據分析師，現就讀於美國頂尖學府 AI 專業博士後，具有豐富的工作和科研經歷。
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