Python - 100天从新手到大师。

Python - 100天从新手到大师

作者：骆昊

说明：从项目上线到获得8w+星标以来，一直收到反馈说基础部分（前15天的内容）对新手来说是比较困难的，建议有配套视频进行讲解。最近把基础部分的内容重新制作了一个名为“Python-Core-50-Courses”的项目，用更为简单通俗的方式重写了这部分内容并附带了视频讲解，初学者可以关注下这个新项目。如果需要Python基础视频，可以在“B站”搜索《Python零基础快速上手》，这套视频是我讲课的时候录制的随堂视频，画质尚可、音质一般，但是对初学者应该会有些帮助，欢迎大家留言、评论、发弹幕。学习之后觉得有收获的小伙伴可以“一键三连”来支持UP主（千锋Python）。国内用户如果访问GitHub比较慢的话，可以关注我的知乎号Python-Jack，上面的“从零开始学Python”专栏比较适合初学者，其他的专栏也在持续创作和更新中，欢迎大家关注并点赞评论。

创作不易，感谢大家的打赏支持，这些钱不会用于个人消费（例如：购买咖啡），而是通过腾讯公益、美团公益、水滴筹等平台捐赠给需要帮助的人（点击了解捐赠情况）。需要加入QQ学习群的可以扫描下面的二维码，三个群加一个即可，不要重复进群。学习群会为大家提供学习资源和问题解答，如果有Python体验课和行业公开课会提前在群里通知大家，欢迎大家加入。

项目“Day80~90”部分目前仍在创作中，因为作者平时也挤不出太多时间来写文档，因此更新的速度比较缓慢，感谢大家的理解。

Python应用领域和职业发展分析

简单的说，Python是一个“优雅”、“明确”、“简单”的编程语言。

• 学习曲线低，非专业人士也能上手
• 开源系统，拥有强大的生态圈
• 解释型语言，完美的平台可移植性
• 动态类型语言，支持面向对象和函数式编程
• 代码规范程度高，可读性强

Python在以下领域都有用武之地。

• 后端开发 - Python / Java / Go / PHP
• DevOps - Python / Shell / Ruby
• 数据采集 - Python / C++ / Java
• 量化交易 - Python / C++ / R
• 数据科学 - Python / R / Julia / Matlab
• 机器学习 - Python / R / C++ / Julia
• 自动化测试 - Python / Shell

作为一名Python开发者，根据个人的喜好和职业规划，可以选择的就业领域也非常多。

• Python后端开发工程师（服务器、云平台、数据接口）
• Python运维工程师（自动化运维、SRE、DevOps）
• Python数据分析师（数据分析、商业智能、数字化运营）
• Python数据挖掘工程师（机器学习、深度学习、算法专家）
• Python爬虫工程师
• Python测试工程师（自动化测试、测试开发）

说明：目前，数据分析和数据挖掘是非常热门的方向，因为不管是互联网行业还是传统行业都已经积累了大量的数据，各行各业都需要数据分析师从已有的数据中发现更多的商业价值，从而为企业的决策提供数据的支撑，这就是所谓的数据驱动决策。

给初学者的几个建议：

• Make English as your working language. （让英语成为你的工作语言）
• Practice makes perfect. （熟能生巧）
• All experience comes from mistakes. （所有的经验都源于你犯过的错误）
• Don't be one of the leeches. （不要当伸手党）
• Either outstanding or out. （要么出众，要么出局）

Day01~15 - Python语言基础

Day01 - 初识Python

• Python简介 - Python的历史 / Python的优缺点 / Python的应用领域
• 搭建编程环境 - Windows环境 / Linux环境 / MacOS环境
• 从终端运行Python程序 - Hello, world / print函数 / 运行程序
• 使用IDLE - 交互式环境(REPL) / 编写多行代码 / 运行程序 / 退出IDLE
• 注释 - 注释的作用 / 单行注释 / 多行注释

 from https://github.com/jackfrued/Python-100-Days