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我见过很多的 Python 讲解教程和书籍，它们大都这样讲 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。
那么，有没有比这更好的方法呢？
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程序员更多青春的关键。
所以我提炼出过往五年多的工作经验，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。
本着有趣有味，纯碎干货，实用至上的原则，我来介绍一下专栏的五大特色
一、案例教学。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。
二、尽量做到有趣。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。
三、自成体系。就像侦探片那样，一步一步，一环扣一环地铺开 Python 技术栈。
四、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。
五、项目实战。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。
为了让你在自学时能依据自身的学习基础量体裁衣，我将整个 Python 内容按天划分。这样不仅能减轻你每天的学习负担，而且还能有更效的检验学习效果。
Day 1：Python 两大特性和四大基本语法
Day 2：Python 四大数据类型总结
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 9：Python 字符串和正则介绍总结
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
Day 12：Python 四种常用开发环境总结
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
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
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
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：Day 41：PyQt制作GUI实战：通过制作小而美的计算器学会使用PyQt
Day 42：程序员必知必会的基本算法知识大盘点
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
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 52：贝叶斯分类案例解析和编写
Day 53：贝叶斯算法实战：实现单词拼写纠正器
Day 54：高斯混合模型聚类原理分析和求解总结
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
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
目前已经有 2000 多位同学在群内一起打卡交流，遇到不懂的问题只要往群里一抛，很快就会有其他同学和老师仔细解答。
Python 已被多家平台评选为 2020 年最值得掌握的编程语言第一名！相信精通这门专栏，一定会让你在未来获得更大的发展空间！
现在订阅本专栏，即可开启 60 天的学习之路，还能进群和 zglg、Alicia ，以及已经订阅专栏的 2000 位 Pythoner 一起交流学习哦～
Python两大特性是什么？
Python 常用的编程风格主要包括哪些？
Python 的四大基本语法都有哪些呢？
Python 常用的 20 多个关键字总结
运算符 //，运算符 ** ，运算符 := 完成何操作？
二进制、十进制、十六进制的字符前缀都是什么？
Python 几大常用容器对象及对象间关系是怎样的？
split 和 join 方法使用案例
常用正则表达式如 [da-zA-Z]，表示的语义是什么？
60 多个内置函数，如 dir(), map(), filter 等怎么使用？
列举几个魔法方法
@property 使用举例
什么是可变 (mutable) 容器? 举三个例子
list 的 append 和 insert 有何区别？
list 的 pop 方法作用？
list 的 copy() 方法功能
Python 中如何实现深拷贝？
列表 a，切片 a[:-1] 实现什么功能？，a[::-1] 又实现什么功能？列表 a, 切片 a[1:5:2] 实现什么功能？
key 参数和 lambda 表达式怎么做到灵活结合使用，常用场景有哪些？
(1) 是元组吗？(1,) 是什么类型？
元组能增删元素吗？
怎么判断 list 内有无重复元素？
实现列表反转的三种方法？
如何找出列表中的所有重复元素？
如何使用列表创建出斐波那契数列？使用 yield 又怎么创建 ？
找出列表中出镜最多的元素，可能有多个
a = [1,2,3,4,5]，如何一行代码返回：[(1,2),(2,3),(3,4),(4,5)]
sample 函数实现何功能？
shuffle 函数实现什么功能？
uniform 函数实现什么功能？
说说你知道的创建字典的几种方法？
字典视图是什么？
所有对象都能作为字典的键吗？
集合内的元素可以为任意类型吗？
什么是可哈希类型？举几个例子
求集合的并集、差集、交集、子集的方法？
怎么找出字典的最大键？
如何求出字典的最大值？
如何快速判断一个字符串中所有字符是否唯一？
给定 n 个集合，如何使用 max 函数求出包含元素最多的集合？
找出字典前 n 个最大值对应的键
怎么一行代码合并两个字典？
怎么理解函数原型 max(iterable,*[, key, default]) ？
max 函数的 key 参数怎么使用，举例说明
divmod 函数返回值？
id 函数返回什么类型的对象？
all, any 函数各自实现何功能？
十进制转二进制，转十六进制的函数各叫什么？
什么是函数作用域的 LEGB 规则 ？
range(1,10,3) 返回一个什么样的迭代器？
zip 函数能实现功能？
如何动态地删除类上的某个属性？
又如何判断类上是否有某个属性？
super 函数使用举例
callable 函数实现功能，举个例子
字符串I_love_python 使用哪个函数返回 ['I', 'love', 'python'] ？
strip() 方法实现什么功能？
正则方法 match 与 search 有何不同？
如何使用正则表达式，匹配浮点数？
使用正则表达式，如何匹配出正整数？
re.sub(r'd+', '666',"hello 12345, hello 456321")，返回的字符串
说说贪心捕获和非贪心捕获的区别？
文件读写操作，常见的乱码问题，怎么解决？
文件读写模式 r, w, a 分别指什么？
os.path.split('./data/py/test.py')，返回值是什么？
如何优雅地提取文件后缀？
使用 Python ，如何重命名某个文件？
关于文件压缩、加密，在专栏会涉及到。
time 模块，time.local_time() 返回值是什么？对象的类型是？
如何格式化时间字符串？'2020-02-22 11:19:19' 对应的时间格式串是 '%Y-%M-%d %H:%m:%S' ，正确吗？
列举 datetime 模块中的四个类？
使用 datetime 模块，打印出当前时间，显示格式：yyyy年-mm月-dd日 HH:mm:ss
datetime.strptime('2020-02-22 15:12:33','%Y-%m-%d %H:%M:%S') 实现什么功能？
如何计算出还有几天是女朋友生日？
如何绘制出年、月的日历图？
如何使用 Python 提供的函数快速判断是否为闰年？
如何获取月的第一天、最后一天、月有几天？
介绍 Python 四种常用的开发环境
说说Python 包安装常见问题及总结
说说Web, 爬虫，打包的常用工具包
聊聊数据分析、机器学习和深度学习的常用框架
PyInstaller 打包的完整过程
使用列表生成式，如何得到12 个随机数
for , if 和列表生成式结合，碰撞出哪些火花？
zip 和列表生成式
列表生成式实现筛选分组，函数分组等更多实用案例
关键字 is 的功能是什么？
对于自定义类型，判断成员是否位于序列类型中，怎么做？
使用 == 判断对象的相等性，需要区分哪些情况？编码实现：对象的 user_id 相等，则认为对象相等
yield 理解从哪四个方面入手？
函数带有 yield 便是生成器，那么它还是迭代器吗？
yield 和 send 碰撞出哪些火花？
yield 使用举例
关键词 nonlocal常用于函数嵌套中，实现什么作用？
global 关键字在哪些场景发挥重要作用
Python 函数的五类参数都指哪些？
如何区分参数是位置参数还是关键字参数？
f(*a,**b) 可变位置参数，可变关键字参数怎么传参?
参数传递常见的以下 3 个异常，怎么理解？
SyntaxError: positional argument follows keyword argument
TypeError: f() got an unexpected keyword argument 'a'
TypeError: f() takes 0 positional arguments but 1 was given
函数参数传递的 6 个规则都在专栏中做了详细总结
sorted 函数用法解析
filter 函数用法举例
map 函数使用技巧
reduce 函数用法及注意事项
迭代器协议之 iter 和 next 方法
Python 的枚举对象
如何感性认识多线程？
Python 中如何创建线程，以及多线程中的资源竞争及暴露出的问题
多线程鸡肋和高效的协程机制的相关案例
列表和迭代器有何区别？
如何拼接多个迭代器，形成一个更大的可迭代对象？
通过累积迭代器、漏斗迭代器、克隆迭代器，彻底弄明白迭代器和生成器
如何遍历整个目录与子目录，抓取 .py 文件
单机 4 G 内存，如何处理 10 G 文件？
lambda 函数的形参和返回值使用案例
多用 NamedTuple ，让代码更可读
Counter 计数的功能非常好用
使用 DefaultDict 自动创建一个被初始化的字典
使用装饰器太魔幻，始终不知道怎么使用，该怎么浅显易懂的攻破？
装饰器都用在哪里，可否举几个例子？
wraps 装饰器确保函数被装饰后名称不改变
写个装饰器统计出某个异常重复出现到指定次数时，历经的时长。
Python 的列表与快速实现元素之坑
删除列表的元素，O(1) 空间复杂度如何做到？
函数的参数默认为 [], 会出现哪些奇特的问题？
{} 和 () 创建对象之坑
Python 解包带来哪些方便？
OOP 编程，魔术方法 getattr 和 setattr 怎么使用？注意事项有哪些？
OOP 编程，对象的中括号访问机制，怎么实现的？魔术方法 __getitem__帮助实现
Python 的 API 文档中，经常看到 array-like 之类的词汇，这背后是 Python 的鸭子类型，该如何理解？
Python 界的领袖 Tim Peters 说过：“元类就是深度的魔法，99%的用户应该根本不必为此操心。” 作为程序员，相信还是很好奇元类，那么元类的必知知识都有哪些？
开放的服务或 API, 被其他系统调用，怎能不掌握 Python 对象的序列化知识呢！
除了 print, print, 我们还应该掌握 logging 模块，它的设计理念又是怎样的。换位思考，日志管理模块设计者会考虑哪些日志管理问题？
作为程序员，使用什么工具和方法绘制出框架目录结构图？
Flask 模板引擎 jinja2 基本使用介绍
Flask 注册蓝本、路由处理函数、前端 html + css + javascript 必知知识介绍
实战 Flask 前后端项目：带自动提升优先级的计算器
Python 已经提供了很多丰富的内置包，我们为什么还要学习 NumPy 呢？NumPy 数值计算：更快，案例解读
5 种创建 NumPy 数组的常用方法
arange, linspace, logspace, diag, zeros, ones, np.random 一体化介绍
NumPy 索引和选择功能强大，不仅支持切片操作，还支持布尔型按条件筛选操作。
使用 NumPy 创建一个 [3,5] 所有元素为 True 的数组
数组所有奇数替换为 -1; 提取出数组中所有奇数
求 2 个 NumPy 数组的交集、差集
NumPy 二维数组交换 2 列，反转行，如何实现？
NumPy 的灵魂：shape 与 reshape，提供直观的 6 幅图理解，其中一幅：
线性代数中，矩阵的乘法操作在 NumPy 中怎么实现？
NumPy 实现统计学的描述性变量：求平均值、标准差、方差、最大值、求和、累乘、累和。
总结 NumPy 常用的方法：flatten, newaxis, repeat, tile, vstack, hstack, concatenate, c_, argmax, argmin
NumPy 使用方便的诀窍：广播规则，那么广播规则的规律如何总结？
手动实现案例：实践广播规则，加深印象
借助 NumPy 的 vectorize 实现 Python 的向量化操作例子
使用 NumPy, 求神经网络的 softmax 层的概率得分值
使用 NumPy 求两个特征的相关系数
如何找出 NumPy 中的缺失值、以及缺失值的默认填充
Pandas 的 read_csv 30 个常用参数总结，从基本参数、通用解析参数、空值处理、时间处理、分块读入、格式和压缩等 5 个方面总结
Pandas 两大核心数据结构：Series 和 DataFrame 的增加、删除、修改和访问
Pandas 更加强大的索引访问机制总结
Pandas 的 iterrows, itertuples 性能比较
set_index, reset_index, reindex 使用总结
数据预览操作：info 和 describe 使用总结
Pandas 数据 null 值检查
空值补全，使用列的平均值、中位数、众数填充。
Pandas 做特征工程之 删除列
Pandas 增加特征列的方法
Pandas 使用 cut, qcut, ChiMerge 算法做分项总结
LabelEncoder 编码和 get_dummies 方法总结
Pandas 的 melt 将宽 DataFrame 透视为长 DataFrame 例子
Pandas 的 pivot 和 pivot_table 透视使用案例
Pandas 的 crosstab 频次透视函数使用例子
给定两个 DataFrame，它们至少存在一个名称相同的列，如何连接两个表？使用merge 函数连接两个 DataFrame，连接方式共有 4 种，分别为：left, right, inner,outer. 如何区分这 4 种连接关系
Kaggle 数据集 EDA 实战，总结单变量分析的思维模式
Kaggle 数据集 EDA 实战，双变量分析的思维模式，使用 pivot_table, groupby, matplotlib, seaborn 绘制 barplot图, catplot 图，pairplot 图
分类型变量处理技巧总结
读取时抽样 1% 样本的处理技巧
与时间序列相关的问题，平时挺常见。如何用 Pandas 快速生成时间序列数据？
Pandas 使用 apply(type) 做类型检查
Pandas 使用标签和位置选择数据的技巧
一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。
分类中出现次数较少的值，如何统一归为 others，该怎么做到？
某些场景需要重新排序 DataFrame 的列，该如何做到？
步长为小时的时间序列数据，有没有小技巧，快速完成下采样，采集成按天的数据呢？
DataFrame 上快速对某些列展开特征工程，使用 map 如何做到？
Pandas 结合使用 where 和 isin 搞点事情，加快处理效率
Matplotlib 的几大绘图相关的核心对象，对象间的逻辑关系总结
Matplotlib 绘图分为这 18 步：导入；数据；折线图；线条颜色；线型；标题；x、y轴 label；文本；注解；显示中文；双 data；legend；网格；数据范围；x 轴日期格式自适应；双轴；双图或多图排布；嵌入图
Pyecharts 快速入门第 1例
Pyecharts 万物皆 options，参数配置方法总结
Pyecharts 中 y 轴靠右参数配置之道
14 步配置一个完美的柱状图
Pyecharts 绘制的 10 类图总结：仪表盘；漏斗图；日历图；图；水球图；饼图；极坐标图；词云图；系列柱状图；热力图
Kaggle 百万级电影影评数据集实战：深度掌握读入数据的方法 read_csv, 参数 header, names 等
Kaggle 百万级电影影评数据集实战：预览数据的方法 info, describe
Kaggle 百万级电影影评数据集实战：掌握与补全数据相关的方法 isnull， value_counts, fillna
Kaggle 百万级电影影评数据集实战：掌握特征工程频繁使用的方法 split, contains, replace，正则方法，drop_duplicates，partition，to_datetime， drop， str 和 dt 访问器
Kaggle 百万级电影影评数据集实战：进一步巩固 Python 内置的 defaultdict, sorted 等
Kaggle 百万级电影影评数据集数据分析 ，从 10 大维度深入分析：29 类电影中，TOP10的影片种类有哪些？从上世纪初到现在，电影的产出数是平稳的还是线型增长，或者指数增长？喜剧片、动作片、爱情片、惊悚片你心目中的 TOP10 榜单是怎样的？ 根据 twitter 80 多万影评，挖出的TOP榜单又是怎样的？近 100 年，所有电影的 TOP10 榜单里有我们熟知的肖申克救赎，阿甘正传吗？近 100 年，最烂的垃圾篇 BAD10 榜单里都有哪些部电影被不幸入选？哪些电影是最有槽点的，被人们茶余饭后津津乐道呢？有哪些时期人们的吐槽兴致大增？哪些影迷最能吐槽吗？他们的 twitter ID 也被挖出来了！他们的吐槽数能有几千条吗？他们的评论严厉吗？平均评论得分是多少？
通过Kaggle 数据实战掌握 Pandas 常用的方法：merge，pivot_table，melt，sort_values，value_counts，Series.map，isin，drop_duplicates，set_index，reset_index，以及 matplotlib 和 pyecharts 绘图常用方法
PyQt制作GUI实战：通过制作小而美的计算器入门 PyQt 项目开发
通过计算器项目实战，掌握如何高效实现项目中的业务逻辑，以及Python 中如何模拟栈这个数据结构等实用知识。
以上是专栏中前 41 篇解决的其中 200 个问题。之所以列出这些，是为了证明这是一个实实在在、干货巨多的专栏，不要再犹豫了，60 天精通 Python全栈，你可以的！
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