Python – 100天从新手到大师是一个作者为骆昊创建的python从入门到大师的100天教程（哈哈），教程开源在github上，有兴趣的可以去看看。

大致目录如下

Day01~15 – Python语言基础

Day16~Day20 – Python语言进阶

Day21~30 – Web前端入门

Day31~35 – 玩转Linux操作系统

Day36~40 – 数据库基础和进阶

Day41~55 – 实战Django

Day56~60 – 用FastAPI开发数据接口

Day61~65 – 爬虫开发

Day66~80 – 数据分析

Day81~90 – 机器学习和深度学习

Day91~100 – 团队项目开发

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）

Python – 100天从新手到大师地址

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

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