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牛!Python 全栈必备的 150 个实战案例,一次性获得!

發布時間:2024/8/23 python 32 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 牛!Python 全栈必备的 150 个实战案例,一次性获得! 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

Python 全棧將是你升職加薪的硬通貨。

我見過很多的 Python 講解教程和書籍,它們大都這樣講 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,然后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。

那么,有沒有比這更好的方法呢?

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,是事半功倍并且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,并和遠在美國學府進修的 AI 博士后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「這東西是什么」,但我不想這樣做。我覺得「為什么這東西是這樣」或者「在什么場景、適應什么需求、有什么好處,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。

專欄的 5 大亮點

一、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。

二、盡量做到有趣。圖文并茂,演示動畫,加上有趣的例子、有趣的小項目,學起來更有樂趣。

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。

四、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,一線互聯網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。

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,Flask 在互聯網公司敏捷開發,Kaggle 數據分析項目,機器學習分類、聚類手把手實戰項目。

為了讓你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。這樣不僅能減輕你每天的學習負擔,而且還能有更效的檢驗學習效果。讓你在成為 Python 全棧工程師的路上比別人更快幾倍!

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

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 個創建迭代器的函數

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 應用迭代器和生成器的 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 日志管理模塊的使用總結

Day 28:Python 后端框架 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 幸存預測之 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、特征工程相關的 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,繪制常用的 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征工程

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 制作 GUI 實戰 - 通過制作小而美的計算器學會使用 PyQt

六 基礎算法篇

Day 42:程序員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劃算法,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:概率、期望、方差、標準差、協方差、相關系數、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,矩陣特征值分解等

Day 48:機器學習不得不知的概念:樣本空間、特征向量、維數、泛化能力、歸納偏好等

Day 49:機器學習之 9 種常見的概率分布及圖形繪制展示

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 關于如何學習數學、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 年一線互聯網公司算法開發經驗分享

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1. 陪伴式教學

專欄內容將采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,既輕松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于不同的業務場景中。

2. 經驗豐富的講師資源

我和另一位在美國就讀 AI 的博士后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,并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 博士后,她會負責 Python 機器學習算法這塊。因為她本專業就是數學,后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 3000 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。

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4. 專欄有效期多久?

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的牛!Python 全栈必备的 150 个实战案例,一次性获得!的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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