30天Python 入门到精通（python入门到精通书籍）

以下是一个为期 30 天 的 Python 入门到精通学习课程，专为零基础新手设计。课程从基础语法开始，逐步深入到面向对象编程、数据处理，最后实现运行简单的大语言模型（如基于 Hugging Face 的预训练模型）。每天安排 1-2 小时学习和实践时间，循序渐进，确保理解和动手能力同步提升。

课程目标

• 掌握 Python 基础语法和编程思维
• 熟悉常用库（如 NumPy、Pandas）和工具
• 能够编写实用脚本并运行简单的大语言模型

学习计划

第 1 周：Python 基础

目标: 掌握 Python 的基本语法和简单编程逻辑
工具: Python 3.x（推荐安装 Anaconda 或直接用 VS Code + Python 扩展）

• Day 1: 环境搭建与初识 Python
• 安装 Python 和 IDE（VS Code 或 PyCharm）
• 运行第一个程序：print("Hello, World!")
• 了解 Python 的基本特点（解释型、动态类型）
• 练习：打印个人信息（姓名、年龄）
• Day 2: 变量与数据类型
• 变量定义、命名规则
• 数据类型：整数、浮点数、字符串、布尔值
• 类型转换（如 int()、str()）
• 练习：计算两个数的和并输出
• Day 3: 运算符与输入输出
• 算术运算符（+、-、*、/、%）
• 比较运算符（>、<、==）
• 输入函数 input() 和格式化输出（f-string）
• 练习：编写一个简单计算器
• Day 4: 条件语句
• if、elif、else 的使用
• 逻辑运算符（and、or、not）
• 练习：判断输入的数字是奇数还是偶数
• Day 5: 循环语句
• for 循环（遍历列表、range）
• while 循环
• 练习：打印 1-100 的所有偶数
• Day 6: 列表与基本操作
• 列表的定义、索引、切片
• 列表方法（ append、remove、pop）
• 练习：创建一个购物清单并添加/删除商品
• Day 7: 周末小项目
• 项目：简易数字猜谜游戏
• 综合运用变量、条件语句、循环和输入输出
• 目标：让用户猜一个随机数，提示“太高”或“太低”

第 2 周：进阶数据结构与函数

目标: 掌握 Python 的核心数据结构和函数编程

• Day 8: 元组与集合
• 元组（不可变序列）
• 集合（去重、无序）
• 练习：统计一个字符串中不重复的字符数
• Day 9: 字典
• 字典的定义、键值对操作
• 方法（get、keys、values）
• 练习：创建一个学生成绩管理系统
• Day 10: 函数基础
• 定义函数、参数、返回值
• 默认参数和可变参数
• 练习：编写函数计算阶乘
• Day 11: 模块与库
• 导入模块（import）
• 使用标准库（如 math、random）
• 练习：生成 10 个随机数并排序
• Day 12: 文件操作
• 读写文本文件（open、read、write）
• with 语句
• 练习：将学生成绩保存到文件并读取
• Day 13: 异常处理
• try、except、finally
• 常见异常类型（ZeroDivisionError 等）
• 练习：处理用户输入的非法数字
• Day 14: 周末小项目
• 项目：简易记事本
• 功能：添加、查看、删除笔记并保存到文件

第 3 周：面向对象与常用库

目标: 学习面向对象编程和数据处理工具

• Day 15: 面向对象基础
• 类与对象
• 属性和方法
• 练习：定义一个“汽车”类，包含速度和颜色属性
• Day 16: 面向对象进阶
• 继承与多态
• 封装（私有属性）
• 练习：扩展“汽车”类，添加“电动车”子类
• Day 17: NumPy 基础
• 安装 NumPy（pip install numpy）
• 数组创建与基本运算
• 练习：计算一组数据的均值和方差
• Day 18: Pandas 基础
• 安装 Pandas（pip install pandas）
• Series 和 DataFrame
• 练习：读取 CSV 文件并计算列平均值
• Day 19: 可视化基础
• 安装 Matplotlib（pip install matplotlib）
• 绘制折线图和柱状图
• 练习：可视化一周的温度数据
• Day 20: 综合练习
• 项目：分析 CSV 文件中的学生成绩
• 功能：读取数据、计算平均分、绘制成绩分布图
• Day 21: 周末休息与复习
• 复习前两周内容，完成未完成练习
• 自选小任务：优化之前的项目

第 4 周：大模型入门与综合应用

目标: 掌握运行简单大模型并完成综合项目

• Day 22: Python 与 API
• 安装 requests 库（pip install requests）
• 调用简单 API（如天气 API）
• 练习：获取并显示实时天气信息
• Day 23: 初识机器学习
• 安装 scikit-learn（pip install scikit-learn）
• 简单线性回归示例
• 练习：预测身高与体重的关系
• Day 24: Hugging Face 入门
• 安装 transformers（pip install transformers）
• 加载预训练模型和分词器
• 练习：运行一个简单的文本分类模型
• Day 25: 运行大语言模型
• 使用 Hugging Face 的预训练语言模型（如 distilbert 或 gpt2）
• 生成文本或回答简单问题
• 练习：输入提示词，生成一段文字
• Day 26: 优化与调试
• 处理模型运行中的常见问题（内存、依赖）
• 调整参数（如最大生成长度）
• 练习：改进 Day 25 的生成结果
• Day 27: 项目准备
• 规划最终项目：简易聊天机器人
• 确定功能：输入问题，模型回答
• Day 28-29: 最终项目开发
• 项目：基于大模型的简易聊天机器人
• 步骤：
• 使用 transformers 加载模型
• 编写输入输出交互逻辑
• 添加简单错误处理
• 目标：实现用户输入问题，机器人生成回答
• Day 30: 项目优化与总结
• 优化聊天机器人（如添加记忆功能）
• 总结 30 天学习成果
• 下一步建议：深入学习 transformers 或部署模型

资源推荐

• 书籍: 《Python速成课程》（Eric Matthes）、《流畅的Python》
• 在线平台: Codecademy、LeetCode（Python 练习）、Hugging Face 文档
• 视频: B站/YouTube 的 Python 入门教程

运行简单大模型示例代码

以下是一个 Day 25 的练习代码，使用 Hugging Face 的预训练模型生成文本：

python

from transformers import pipeline

# 初始化文本生成管道
generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")

# 输入提示词
prompt = "今天天气很好，我想"
result = generator(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1)

# 输出生成结果
print(result[0]["generated_text"])

运行这段代码需要先安装 transformers 和 PyTorch（或 TensorFlow），具体命令：

pip install transformers torch

注意事项

1. 实践为主: 每天花时间敲代码，理解比死记硬背更重要。
2. 逐步深入: 如果某天内容未掌握，可以放慢节奏，延长学习时间。
3. 硬件要求: 运行大模型可能需要至少 8GB 内存，建议用 Google Colab（免费云端 GPU）如果本地资源不足。

通过这 30 天的学习，你将从 Python 新手成长到能够运行简单大模型的水平，具备进一步探索 AI 的基础！

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