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Python-100-Days:从语法到机器学习的 Python 百天上手指南

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Python-100-Days:从语法到机器学习的 Python 百天上手指南

发布时间:2026/9/12 8:24:33
Python-100-Days:从语法到机器学习的 Python 百天上手指南 Python-100-Days从语法到机器学习的 Python 百天上手指南【免费下载链接】Python-100-DaysPython - 100天从新手到大师项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/Python-100-DaysPython-100-Days 是骆昊整理的 Python 系统学习仓库包含 100 天 Markdown 教程和可运行的示例代码覆盖语法基础、文档处理、Web 开发、爬虫、数据分析、机器学习 6 条技能线适合零基础入门和转岗学习。Python-100-Days 解决什么问题刚开始学 Python 的人常卡在两件事上教材只讲语法、不贴近实际工作官方文档又不知道按什么顺序读。这个仓库把 100 天内容全部放在仓库根目录下按主题分目录存放每天一篇 Markdown 章节每章有知识点、可运行示例和练习。两种用法都成立零基础自学可以每天按顺序跑通一个程序有编程基础的人可以只挑 Django、数据分析或面试题章节做定向补强。100 天内容是如何组织的基础语法与数据结构变量、运算符、分支循环、列表/元组/集合/字典四种容器、函数含装饰器、递归、偏函数和面向对象入门。配套案例都是单机可跑的小程序比如判素数、斐波那契数列以及函数应用实战中的双色球随机选号。文件、文档与正则表达式文件读写、异常处理、JSON 序列化以及用 Python 读写 CSV、Excel、Word、PDF、处理图像、发送邮件和短信最后是正则表达式的验证、提取、替换。这是办公自动化场景里最常用的一块。数据库与 Django Web 开发数据库部分从 MySQL 安装、DDL/DML/DQL/DCL 讲到索引原理再到 Python 接入 MySQL 编写 ETL 脚本另含一节 Hive 实战。Django 部分从 HTTP 请求响应讲起逐步覆盖模型、Cookie/Session、DRF 数据接口、Redis 缓存、Celery 异步任务、单元测试最后是 uWSGI 加 Nginx 的部署上线入口是Django快速上手。网络数据采集与数据分析爬虫部分覆盖 requests 抓包正则、XPath、CSS 选择器三种解析方式多线程/多进程/异步三种并发Selenium 处理动态页面以及 Scrapy 框架详见用 Python 获取网络资源。数据分析部分用 10 天讲 NumPy 和 pandas再花 3 天讲 matplotlib、seaborn、pyecharts 可视化。机器学习k 最近邻、决策树与随机森林、朴素贝叶斯、线性回归、K-Means 聚类、集成学习AdaBoost、XGBoost、神经网络各一章每章都有完整代码实现另有词向量、Transformer 等 NLP 入门内容。工程化与团队实战第 91-100 天贴近实际工作敏捷流程、代码规范、Docker、MySQL 性能调优、API 接口设计、电商系统技术要点、部署上线最后是面试中的公共问题。如何搭建环境并运行第一个程序先克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/Python-100-Days。然后安装官方 CPython 3 解释器Windows 安装时记得勾选 Add python.exe to PATH安装路径不要包含中文和空格装完在终端执行python --version和pip --version验证。编辑器可选 VS Code 或 PyCharm安装步骤都写在第一个Python程序里。接着从初识Python开始写出第一个 Hello World。完成第 2 天后就能运行上面那种彩票选号级别的完整小程序终端输出随机号码就说明环境可用。使用这份教程的几条建议每章末尾都有练习代码示例建议亲手敲一遍。缩进错误、中英文标点这类问题只有自己输入时才会暴露。数据分析部分Day 66-80依赖不同环境需要按环境准备安装 Anaconda 和 JupyterLab不能直接沿用基础部分的解释器配置。数据库和 Django 章节依赖本地 MySQL只想学数据分析或机器学习的话可以直接跳到第 66 天不必中途装库。遇到报错先翻章节末尾的说明和番外篇准备面试时集中看第 99 天即可不用通读全仓库。学完 100 天教程后可以把第 91-99 天当作参考选定 Web 后端、数据分析或机器学习中一个方向动手做一个自己的小项目收尾。【免费下载链接】Python-100-DaysPython - 100天从新手到大师项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/Python-100-Days创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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