इस प्रोजेक्ट के बारे में

《Python - 100 दिन नए विशेषज्ञ तक》डेवलपर ल्वा हो (Jack Fraser) द्वारा लिखित और ओपन सोर्स किया गया एक व्यवस्थित Python शिक्षण ट्यूटोरियल है, जो Markdown दस्तावेज़ के रूप में संगठित है और दिनों के अनुसार कोर्स प्रगति को विभाजित करता है। **कोर्स सामग्री संरचना:** **Day 01~20: Python भाषा आधार** Python परिचय, पर्यावरण इंस्टॉलेशन, चर और ऑपरेटरों से शुरू करते हुए, शाखा और लूप संरचनाओं तक, फिर क्रमशः सूची, टपल्, स्ट्रिंग, सेट, डिक्शनरी जैसे सामान्य डेटा संरचनाओं में गहराई से जाना जाता है, उसके बाद फ़ंक्शन परिभाषा और मॉड्यूल प्रबंधन, उच्च-क्रम फ़ंक्शन और Lambda एक्सप्रेशन, डिकोरेटर और पुनरावृत्ति, और अंततः वस्तु-उन्मुख प्रोग्रामिंग (वर्ग और वस्तु, उत्तराधिकार और बहुआकृति) में प्रवेश किया जाता है। **Day 21~30: Python भाषा अनुप्रयोग** फ़ाइल पढ़ने-लिखने और अपवाद प्रबंधन, JSON सीरियलाइज़ेशन, CSV/Excel/Word/PDF/PowerPoint फ़ाइल संचालन, इमेज प्रोसेसिंग और ईमेल भेजना, साथ ही रेगेक्स के अनुप्रयोग शामिल हैं। **Day 31~35: अन्य संबंधित सामग्री** Python भाषा उन्नत (इटरेटर, जनरेटर, समानांतर प्रोग्रामिंग), वेब फ्रंट-एंड प्रारंभ (HTML/CSS/JavaScript/Vue.js/Element/Bootstrap) और Linux operating system उपयोग शामिल हैं। **Day 36~45: डेटाबेस आधार और उन्नत** रिश्तेदार डेटाबेस और MySQL की व्यवस्थित व्याख्या, जिसमें DDL/DML/DQL/DCL कथन, विंडो फ़ंक्शन, JSON प्रकार, दृश्य/फ़ंक्शन/संग्रहीत प्रक्रिया, सूचकांक अनुकूलन, और Python के माध्यम से MySQL और Hive व्यावहारिक अभ्यास शामिल हैं। **Day 46~60: व्यावहारिक Django** Django में जल्दी हाथ मिलाने से लेकर गहन मॉडल, स्थिर संसाधन, Cookie/Session, रिपोर्ट उत्पादन (Excel/PDF/ECharts), लॉग और डिबगिंग टूलबार, मध्यस्थ, फ्रंट-एंड और बैक-एंड अलगाव विकास, RESTful आर्किटेक्चर और DRF (Django REST Framework), कैशिंग (Redis), असिंक्रोनस कार्य (Celery), यूनिट टेस्टिंग और प्रोजेक्ट डिप्लॉयमेंट तक। **Day 61~65: नेटवर्क डेटा संग्रह** वेब स्क्रीपर अवधारणा और कानूनीता, requests से डेटा खींचना, पेज पार्सिंग (रेगेक्स/XPath/CSS selector), समानांतर प्रोग्रामिंग (थ्रेड/प्रोसेस/एशिनक्रोनस I/O), Selenium गतिशील सामग्री खींचना और Scrapy फ्रेमवर्क शामिल हैं। **Day 66~80: Python डेटा विश्लेषण** Anaconda और Jupyter Lab पर्यावरण का उपयोग करते हुए, NumPy (सरणी गणना, ब्राडकास्ट तंत्र, मैट्रिक्स संचालन) और pandas (Series/DataFrame, डेटा सफाई, पिवट टेबल, समय श्रृंखला) में गहन अध्ययन, साथ ही Matplotlib और Seaborn डेटा विज़ुअलाइज़ेशन शामिल हैं। **Day 81~90: मशीन लर्निंग** kNN, निर्णय वृक्ष और यादृच्छिक वन, नॉर्मल बेयज, रीग्रेशन मॉडल (रैखिक/तार्किक/बहुपद), K-Means क्लस्टरिंग, एंसेंबल लर्निंग (AdaBoost/GBDT/XGBoost/LightGBM), तंत्रिका नेटवर्क और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रारंभ (बैग ऑफ़ वर्ड्स, वर्ड वेक्टर, RNN, Seq2Seq, Transformer) शामिल हैं। **Day 91~100: टीम प्रोजेक्ट विकास** वाटरफॉल मॉडल और एजाइल विकास (Scrum), प्रोजेक्ट टीम सहयोग मानक (कोड समीक्षा, संस्करण नियंत्रण, दोष प्रबंधन), Docker कंटेनर तकनीक और Kubernetes ऑर्केस्ट्रेशन, MySQL प्रदर्शन अनुकूलन, REST API डिज़ाइन, ई-कॉमर्स वेबसाइट तकनीकी बिंदु, प्रोजेक्ट डिप्लॉयमेंट और प्रदर्शन ट्यूनिंग, साथ ही इंटरव्यू सहायता शामिल हैं। इस परियोजना के साथ Bilibili वीडियो कोर्स और Zhihu कॉलम भी उपलब्ध हैं, जो शून्य आधार से उन्नत स्तर तक Python सीखने वालों के लिए व्यवस्थित उपयोग के उपयुक्त हैं।