Python-100-Days 完整指南:如何从零基础走到 Django 项目和数据分析【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 是一套免费开源的 Python 学习项目,把语法基础、Django 实战、数据分析和机器学习拆成 100 天任务,适合零基础或刚入门的开发者照着做。先说它替你解决了什么自学 Python 最容易走偏的方式,是今天看一集视频、明天找一个教程,收藏了一堆却拼不出完整技能。这个项目把碎片知识按先语言、再工具、后方向的顺序排成 100 天任务,每天一个 md 文件加配套代码,学完当天就能跑东西出来 内容上它分四段:Day01-35 打牢语言和算法底子,Day36-60 覆盖数据库和 Django Web 开发,Day61-80 进入爬虫与 NumPy/pandas 数据分析,Day81-100 推进机器学习和上线部署。每一段都不只讲概念,而是让你写代码、跑数据、交付结果。代码拆解:3 个案例的实现原理案例代码都放在各阶段目录里,下面挑Day31-35/code里最经典的三个文件,讲它们值得看的原因。如何看懂二分查找的效率优势example01.py对比了顺序查找和二分查找,核心逻辑就十几行:def bin_search(items, elem): 二分查找 start, end 0, len(items) - 1 while start end: mid (start end) // 2 if elem items[mid]: start mid 1 elif elem items[mid]: end mid - 1 else: return mid return -1顺序查找像翻电话簿,从第一页开始一页页问;二分查找先看正中间那页,大了去后半本、小了去前半本,每翻一次范围砍掉一半。100 万个数据里找一个,前者最坏要问 100 万次,后者 20 次以内就有结果——这正是大 O 记号里 O(n) 和 O(log n) 的差距。文件末尾还用 matplotlib 把对数、线性、平方等曲线画在同一张图上,效率差距一目了然,不用背定义。一套排序为何能排数字、字符串和对象example02.py里四个排序函数都接收一个 comp 参数,专门决定谁比谁大:def quick_sort(origin_items, complambda x, y: x y): 快速排序 items origin_items[:] _quick_sort(items, 0, len(items) - 1, comp) return items排序本体完全不知道自己在排什么:默认规则是数字从小到大,调用时传一个 lambda 就能换成按年龄排人或按姓名排人。把比较规则抽成参数后,同一个函数体服务多种数据类型,比给每类数据各写一遍排序干净得多,这也是 Django、pandas 里常见的策略参数思路。递归斐波那契为何越算越慢example03.py用斐波那契数列演示递归的坑,关键在这个带缓存的版本:def fib(num, results{}): 斐波拉契数 assert num 0 if num in (1, 2): return 1 try: return results[num] except KeyError: results[num] fib(num - 1) fib(num - 2) return results[num]纯递归算 fib(10) 会重复计算大量相同的小项,像每道题做两遍还要重做;这里用 results 字典把算过的值存下来,下次直接取,用一点内存换掉指数级的重复计算,术语叫记忆化,也是动态规划最常用的手段。文件里还配了计时器,加上缓存后耗时断崖式下降,跑一遍就能看到。内容地图:100 天学了什么模块解决什么问题对应路径Day01-20 语言基础变量、循环、函数、面向对象,写出第一个程序Day01-20/Day21-30 文件与办公自动化读写文件,操作 Excel、PDF、图像,发邮箱短信Day21-30/Day31-35 进阶补充算法、数据结构、HTML/CSS、Linux 命令Day31-35/31.Python语言进阶.mdDay36-45 数据库SQL 增删改查、索引优化、HiveDay36-45/Day46-60 Django 实战从建项目到缓存、异步任务、上线Day46-60/Day61-65 数据采集requests 抓取、并发、Selenium、ScrapyDay61-65/Day66-80 数据分析NumPy、pandas 清洗透视、可视化Day66-80/Day81-90 机器学习kNN、决策树、回归、聚类到神经网络Day81-90/Day91-100 工程化Docker、MySQL 调优、测试、部署Day91-100/最快上手方式:clone 之后做什么克隆仓库:git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/Python-100-Days按 01.初识Python.md 装好 Python 和编辑器,先跑通你好,世界打开Day31-35/code/example01.py,执行pip install numpy matplotlib后运行,先读二分查找函数再跑主函数每天读一个 md、跑一遍当天代码,卡住就先看该 md 末尾的示例到 Day60 后按兴趣选方向:想转数据分析就装 Anaconda 进Day66-80/,想走 Web 开发就继续啃爬虫与项目上线部分100 天不短,但每天任务量可控,坚持跑完代码比收藏 100 个链接有用得多。现在就 clone 下来,从 Day01 开始 【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 Python-100-Days 完整指南:如何从零基础走到 Django 项目和数据分析
Python-100-Days 完整指南:如何从零基础走到 Django 项目和数据分析【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 是一套免费开源的 Python 学习项目,把语法基础、Django 实战、数据分析和机器学习拆成 100 天任务,适合零基础或刚入门的开发者照着做。先说它替你解决了什么自学 Python 最容易走偏的方式,是今天看一集视频、明天找一个教程,收藏了一堆却拼不出完整技能。这个项目把碎片知识按先语言、再工具、后方向的顺序排成 100 天任务,每天一个 md 文件加配套代码,学完当天就能跑东西出来 内容上它分四段:Day01-35 打牢语言和算法底子,Day36-60 覆盖数据库和 Django Web 开发,Day61-80 进入爬虫与 NumPy/pandas 数据分析,Day81-100 推进机器学习和上线部署。每一段都不只讲概念,而是让你写代码、跑数据、交付结果。代码拆解:3 个案例的实现原理案例代码都放在各阶段目录里,下面挑Day31-35/code里最经典的三个文件,讲它们值得看的原因。如何看懂二分查找的效率优势example01.py对比了顺序查找和二分查找,核心逻辑就十几行:def bin_search(items, elem): 二分查找 start, end 0, len(items) - 1 while start end: mid (start end) // 2 if elem items[mid]: start mid 1 elif elem items[mid]: end mid - 1 else: return mid return -1顺序查找像翻电话簿,从第一页开始一页页问;二分查找先看正中间那页,大了去后半本、小了去前半本,每翻一次范围砍掉一半。100 万个数据里找一个,前者最坏要问 100 万次,后者 20 次以内就有结果——这正是大 O 记号里 O(n) 和 O(log n) 的差距。文件末尾还用 matplotlib 把对数、线性、平方等曲线画在同一张图上,效率差距一目了然,不用背定义。一套排序为何能排数字、字符串和对象example02.py里四个排序函数都接收一个 comp 参数,专门决定谁比谁大:def quick_sort(origin_items, complambda x, y: x y): 快速排序 items origin_items[:] _quick_sort(items, 0, len(items) - 1, comp) return items排序本体完全不知道自己在排什么:默认规则是数字从小到大,调用时传一个 lambda 就能换成按年龄排人或按姓名排人。把比较规则抽成参数后,同一个函数体服务多种数据类型,比给每类数据各写一遍排序干净得多,这也是 Django、pandas 里常见的策略参数思路。递归斐波那契为何越算越慢example03.py用斐波那契数列演示递归的坑,关键在这个带缓存的版本:def fib(num, results{}): 斐波拉契数 assert num 0 if num in (1, 2): return 1 try: return results[num] except KeyError: results[num] fib(num - 1) fib(num - 2) return results[num]纯递归算 fib(10) 会重复计算大量相同的小项,像每道题做两遍还要重做;这里用 results 字典把算过的值存下来,下次直接取,用一点内存换掉指数级的重复计算,术语叫记忆化,也是动态规划最常用的手段。文件里还配了计时器,加上缓存后耗时断崖式下降,跑一遍就能看到。内容地图:100 天学了什么模块解决什么问题对应路径Day01-20 语言基础变量、循环、函数、面向对象,写出第一个程序Day01-20/Day21-30 文件与办公自动化读写文件,操作 Excel、PDF、图像,发邮箱短信Day21-30/Day31-35 进阶补充算法、数据结构、HTML/CSS、Linux 命令Day31-35/31.Python语言进阶.mdDay36-45 数据库SQL 增删改查、索引优化、HiveDay36-45/Day46-60 Django 实战从建项目到缓存、异步任务、上线Day46-60/Day61-65 数据采集requests 抓取、并发、Selenium、ScrapyDay61-65/Day66-80 数据分析NumPy、pandas 清洗透视、可视化Day66-80/Day81-90 机器学习kNN、决策树、回归、聚类到神经网络Day81-90/Day91-100 工程化Docker、MySQL 调优、测试、部署Day91-100/最快上手方式:clone 之后做什么克隆仓库:git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/Python-100-Days按 01.初识Python.md 装好 Python 和编辑器,先跑通你好,世界打开Day31-35/code/example01.py,执行pip install numpy matplotlib后运行,先读二分查找函数再跑主函数每天读一个 md、跑一遍当天代码,卡住就先看该 md 末尾的示例到 Day60 后按兴趣选方向:想转数据分析就装 Anaconda 进Day66-80/,想走 Web 开发就继续啃爬虫与项目上线部分100 天不短,但每天任务量可控,坚持跑完代码比收藏 100 个链接有用得多。现在就 clone 下来,从 Day01 开始 【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