我见过市面上很多的 Python 讲解教程和书籍，他们大都这样讲 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。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更多青春的关键。
所以我提炼出过往 5 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。我将整个 Python 内容按天划分为 60 天。即使你是上班族或者课业量较大的学生，也能轻松完成当天的课程任务。少刷 1 小时动森或抖音，就能让你在成为 Python 全栈工程师的路上比别人更快几倍！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。
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。
就像侦探片那样，一步一步，一环扣一环地铺开 Python 技术栈。
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。
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。
对照这个 60 天的知识脉络图，你可以从头来学，也可以根据自己的实际情况选择性的学习，Python 从基础到人工智能各阶段所需要的知识点都包含在内，无须再别处寻找资料。
目录大纲
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 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二 Python 实战环境搭建
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 打包过程详解三 Python 进阶篇
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四 Python 数据分析篇
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 个实用小功能五 数据分析实战篇
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：PyQt 制作 GUI 实战 - 通过制作小而美的计算器学会使用 PyQt六 基础算法篇
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七 机器学习算法篇
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 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八 经验分享
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
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