Об этом проекте

«Python за 100 дней: от новичка до мастера» — системный курс по Python от разработчика Луо Хао (Jack Fraser), опубликованный как открытые материалы в формате Markdown с разбивкой по дням. **Структура курса:** **День 01–20: основы Python** Знакомство с языком, установка окружения, переменные и операторы, ветвление и циклы, списки, кортежи, строки, множества, словари. Затем функции и модули, замыкания и лямбда-выражения, декораторы и рекурсия, объектно-ориентированное программирование (классы, наследование, полиморфизм). **День 21–30: работа с данными и файлами** Чтение/запись файлов, обработка исключений, работа с JSON, CSV, Excel, Word, PDF, PowerPoint, обработка изображений, отправка электронной почты, регулярные выражения. **День 31–35: смежные темы** Продвинутый Python (итераторы, генераторы, конкурентное программирование), основы веб-разработки (HTML/CSS/JavaScript/Vue.js/Element/Bootstrap), основы Linux. **День 36–45: базы данных** Реляционные БД и MySQL: DDL/DML/DQL/DCL, оконные функции, JSON-тип, представления, функции, хранимые процедуры, оптимизация индексов; подключение Python к MySQL и Hive. **День 46–60: Django** Быстрый старт, модели, статика, Cookie/Session, отчёты (Excel/PDF/ECharts), логирование и отладка, промежуточное ПО, раздельная фронтенд/бэкенд разработка, RESTful и DRF, кэш (Redis), асинхронные задачи (Celery), юнит-тесты, деплой. **День 61–65: парсинг веб-данных** Концепция爬虫ов и их законность, requests, парсинг страниц (регулярные выражения/XPath/CSS-селекторы), конкурентность (многопоточность/многопроцессность/асинхронный I/O), Selenium, Scrapy. **День 66–80: анализ и визуализация данных** Окружение Anaconda и Jupyter Lab, NumPy (массивы, broadcasting, матрицы), pandas (Series/DataFrame, очистка, сводные таблицы, временные ряды), Matplotlib и Seaborn. **День 81–90: машинное обучение** kNN, деревья решений и случайный лес, наивный Байес, регрессии (линейная/логистическая/многостепенная), K-Means, ансамбли (AdaBoost/GBDT/XGBoost/LightGBM), нейросети, основы NLP (bag of words, word vectors, RNN, Seq2Seq, Transformer). **День 91–100: командные проекты** Каскадная модель и Agile (Scrum), командные стандарты (code review, VCS, баг-трекинг), Docker и Kubernetes, оптимизация MySQL, REST API, особенности e-commerce проектов, деплой и tuning, подготовка к собеседованиям. Курс сопровождается видео на Bilibili и публикациями в WeChat-публикациях, подходит для изучения Python с нуля до продвинутого уровня.