Python 100天学习路线：从零写到能上线的项目，每天就知道该干什么
【免费下载链接】Python-100-DaysPython - 100天从新手到大师项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/Python-100-Days
你是不是也这样：Python 视频看了几十个小时，当时觉得都懂了，真动手做个东西，第一行代码就卡住。缺的往往不是知识，而是一份"每天明确该干什么"的路线。Python-100-Days（全称"Python - 100天从新手到大师"）把整个学习过程拆成 100 个按天推进的实战专题，每天一个目标、带练手题目，只要不断更，就能学完。
100天Python学习地图：三个阶段，难度怎么递进
整个仓库按天数编号组织，难度曲线很清晰，大致是三段：
| 阶段 | 天数 | 学什么 | 能产出什么 |
|---|---|---|---|
| 语言入门 | Day1–20 | 环境搭建、变量、分支循环、列表/字典、函数、面向对象 | 猜数字、彩票选号这类能跑的小程序 |
| 应用与工程 | Day21–65 | 文件与异常处理、Excel/Word/PDF、MySQL、Django 建站、爬虫与并发 | 一个能跑的站点 + 一套数据采集脚本 |
| 数据、AI 与交付 | Day66–100 | pandas 分析与可视化、sklearn 机器学习算法、Docker 部署 | 一份完整数据报告 + 上线的项目 |
有两个容易忽略的彩蛋：Day31–35 顺带讲了 Web 前端和 Linux，做全栈项目时不用另找资料；Day91–100 用团队项目收尾，Docker、MySQL 性能调优、自动化测试这些交付环节全在里面。
学完这 100 天 Python 能干什么：三个最落地的场景
办公自动化，脚本一跑报表自己会说话。Day21–30 把文件读写、异常处理、CSV、Excel、Word、PDF、图片，甚至发邮件发短信全讲了一遍。运营同事丢来一堆格式各异的月度报表，你写个批处理脚本跑完，出来的是一张汇总表加一张饼图，邮件直接自动发出去，全程不超过一分钟。
用 Django 做站点，15 天走完从零到上线的全链路。Day46–60 用 15 天带你把 Django 从安装跑到部署：数据库设计、模型、视图、模板，最后是上线。想给团队或副业搭一个内部网站、报名系统、内容站，照着这份清单做就行，每一步都有对应天数的文档可查。
数据分析加一点 AI，从 Excel 党进阶到模型党。Day66–80 用 pandas、NumPy 和可视化做了 15 天的扎实铺垫，Day81–90 接着上 KNN、决策树、K-Means 这些算法，全部用 sklearn 直接跑通。往数据分析师方向迈第一步，这条路已经铺到脚边了。
Python 100天怎么开始：克隆仓库后的 3 步走
- 把仓库克隆到本地：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/Python-100-Days - 打开 Day01-20/01.初识Python.md，跟着文档把 Python 环境装好，这一步走完当天就能写第一个程序
- 按天数往下走即可；中间断了几没关系，打开对应日期的文档就能接上，不用从头回看
每个专题文件夹里都有当天的 markdown 文档和配套资源目录（各阶段 code/ 里还有练习代码），按图索骥就行。
它适合谁，又不太适合谁
适合：零基础或只会写零散语法、想要"每天有事做"的自学者；想转数据分析、做内部网站、搞办公自动化的人。100 天本身就是进度条，每天都是独立单元，断了三天也能无缝续上。
不太适合：想要系统性理论的人——它更像"路线图"而不是"教材"，不追求把语法每个角落讲透；只想刷某类专项题（比如纯算法竞赛）的人，或者每天挤不出 30 分钟的人，恐怕撑不到 Day 10 就会断更。
从今晚开始
今晚就打开 Day 1 的文档，第一个练习只是让程序跑通一行打印。100 天之后，你手里会有能跑的站点、数据报告和上线的项目。
【免费下载链接】Python-100-DaysPython - 100天从新手到大师项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/Python-100-Days
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