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Python 编程学习100天挑战

一、算法

用这些算法挑战自己,在准备编码面试时很有用,或者只是为了巩固你解决问题的能力。

1. 算法初级

1.1 - 使用递归重写 for 循环

1.2 - 数字中出现频率最高的数字

1.3 - 阿姆斯壮数

2. 算法中级

2.1 - 回文

2.2 - 计算网格中岛屿的数量

2.3 - 最佳筹资方式

2.4 - 测量岛屿的大小

2.5 - 查找常用词

2.6 - 数字转换问题

2.7 - 帕斯卡三角形

2.8 - 寻找公寓

3. 算法高级

3.1 - 编写二分搜索算法

3.2 - 用你的方式走出网格

3.3 - 数字变换器

3.4 - 最短路径(Graph Bite)

3.5 - 硬币变化次数

3.6 - 将字典键转换为蛇形大小写

3.7 - 简单数学方程求解器

二、生物信息学

Python 是生物学家的绝佳工具。了解如何使用 Python 分析 DNA 序列并解决生物信息学问题。

1. 生物信息学初级

1.1 - GC 含量

2. 生物信息学中级

2.1 - 密码子使用

2.2 - 反向补码

2.3 - Fasta 到 2 线 Fasta

2.4 - 将编码序列翻译成蛋白质

3. 生物信息学高级

3.1 - 评分矩阵

3.2 - 独特的基因

三、收藏模块

collections 模块提供了一些非常强大的数据结构,您希望将其纳入日常 Python 使用中。在接下来的课程中,您将学到足够危险的东西!

收藏模块初级

1.1 - 循环命名元组的字典计算总分

收藏模块中级

2.1 - 保持最后 n 项的队列
2.2 - 按国家/地区分组名称

收藏模块高级

3.1 - 前 10 个 PyBites 标签
3.2 - PyBites 死硬
3.3 - 将 dict 转换为 namedtuple/json
3.4 - 找到最常用的词
3.5 - 电影数据分析

3.6 - 哪些南方公园角色最常说?

3.7 - BeautifulSoup II - 刮掉美国假期

3.8 - 制作故事人物索引

四、数据分析

此路径将训练您使用 Python 执行常见的数据分析任务。

1. 数据分析初级

1.1 - 分析一些基本的汽车数据

1.2 - 从 PyBites 测试代码中获取统计信息

2. 数据分析中级

2.1 - 前 10 个 PyBites 标签

2.2 - 找到最常用的词

2.3 - 解析 omdb 电影 json 数据

2.4 - 电影数据分析

2.5 - 制作新 Safari 书籍的条形图

2.6 - 哪些南方公园角色最常说?

2.7 - 分析股票数据

2.8 - 解析 PyBites 博客 git 提交日志

2.9 - 分析一些 Bite 统计数据

2.10 - 用 sqlite3 分析 NBA 数据

2.11 - 分析一些 Bite 统计数据 - 第二部分

2.12 - 租借或串流电影?

3. 数据分析高级

3.1 - 漫威数据分析

3.2 - 打破纪录

3.3 - 分析麦当劳的食品数据

3.4 - 用 pandas 分析销售数据

3.5 - 从 Github 数据生成销售报告

五、数据格式

如何解析常见的数据格式是任何 Pythonista 的必备技能。在此学习路径中,您将学习如何处理 XML、JSON、CSV 和 SQLite。

1. 数据格式初级

1.1 - 使用 ElementTree 解析 XML

1.2 - 分析一些基本的汽车数据

1.3 - 酸洗对象

2. 数据格式初级

2.1 - 将 dict 转换为 namedtuple/json

2.2 - 解析 omdb 电影 json 数据

2.3 - 电影数据分析

2.4 - 解析 csv 文件并创建条形图

2.5 - 哪些南方公园角色最常说?

2.6 - 使用 ipinfo API 查找 IP 国家

2.7 - 分析股票数据

2.8 - 将凌乱的 CSV 转换为 JSON

2.9 - 分析一些 Bite 统计数据

2.10 - 从拉丁美洲 XML 解析收入分布

2.11 - 用 sqlite3 分析 NBA 数据

2.12 - 分析一些 Bite 统计数据 - 第二部分

3. 数据格式高级

3.1 - 漫威数据分析

3.2 - 15路石头剪刀布

六、日期时间和时区

日期时间和时区可能会非常令人困惑,但别担心,我们会支持您的。在这个叮咬系列中,您可以通过大量练习来一劳永逸地掌握它们。从沮丧到精通,只需保持冷静并用 Python 编写代码!

1. 日期时间和时区初级

1.1 - PyBites 日期生成器

1.2 - 写一个属性

1.3 - 使用日期时间

1.4 - 使用日期时间的 strptime 和 strftime

1.5 - 好像没有明天?

2. 日期时间和时区中级

2.1 - 从日志中解析日期

2.2 - 将日期字符串转换为日期时间

2.3 - 计算课程的总时长

2.4 - Python 2 什么时候在米勒星球上消亡?

2.5 - 组织时区之间的会议(pytz)

2.6 - 人性化日期时间

2.7 - 原始日期格式推断器

2.8 - 计算经过的月数

2.9 - 100 WEEKDays 代码日期范围

2.10 - 当代作曲家

2.11 - 设置未来通知

2.12 - 查找缺失的日期

2.13 - 解析 PyBites 博客 git 提交日志

2.14 - 计算当前阅读的书籍数量...

2.15 - 电影上映时的男女演员年龄

2.16 - 庆祝母亲节的日期是哪一天?

2.17 - 找到最快的语音

3. 日期时间和时区中级

3.1 - 计算连续编码天数

3.2 - 计算我的 Mac 最长的正常运行时间

七、装饰器和上下文管理器

在了解了两个重要的模式:装饰器和上下文管理器后,您的 Python 工具包将不再相同。准备好成为忍者了吗?对于装饰器,您可以查看我们的通过示例学习 Python 装饰器的文章,但最重要的是获得编码!

1. 装饰器和上下文管理器初级

1.1 - 创建三明治装饰器

2. 装饰器和上下文管理器初级

2.1 - 写一个带参数的装饰器

2.2 - 编写一个 login_required 装饰器

2.3 - 编写数字验证装饰器

2.4 - 抑制异常

2.5 - 捕获标准输出

3. 装饰器和上下文管理器初级

3.1 - 编写上下文管理器

3.2 - singledispatch 倒计时挑战

3.3 - 编写性能监控上下文管理器

3.4 - 操作字符串装饰器

3.5 - 缓存属性装饰器

3.6 - 编写重试装饰器

八、迭代工具

提高您学习 itertools 模块的 Python 技能。

1. 迭代工具初级

1.1 - 修复截断 zip 功能

1.2 - 计算序列的运行平均值

1.3 - 找出对 N 求和的数对

2. 迭代工具中级

2.1 - 由一群朋友组成团队

2.2 - 获取所有有效的字典单词以抽取字母

2.3 - 根据分数取回正确的忍者腰带

2.4 - 编写一个无限序列生成器

2.5 - 打印按制造商分组的汽车数据

3. 迭代工具中级

3.1 - 使用无限迭代器来模拟交通灯

3.2 - 制作终端微调动画

九、面向对象编程

Python 中的一切都是一个对象——学习 OOP 技术,这将丰富你的 Python 技能

1. 面向对象编程初级

1.1 - 写一个属性

1.2 - 完成一个 User 类:属性和表示 dunder 方法
中级图标

2. 面向对象编程中级

2.1 - 没有两次促销,保持一个班级的状态

2.2 - 在类中保持状态 + 使其实例可调用

2.3 - 子类化 dict 内置

2.4 - 使用静态方法实现一个颜色类

2.5 - 动物园的 OOP 乐趣

2.6 - 编写自己的数据类

2.7 - 完成一个 tox ini 文件解析器类

2.8 - 多重继承 (mro)

2.9 - 替代构造函数

3. 面向对象编程高级

3.1 - 用 dunder 方法丰富一个类

3.2 - 编写上下文管理器

3.3 - ABC 和类继承

3.4 - 矩阵乘法/@运算符

3.5 - 构建 Karma 应用程序 - 实现 User 类

3.6 - 写一个分数属性

3.7 - 对内置列表进行子类化

3.8 - 忍者排名

3.9 - 组合、继承、抽象基类,什么?

3.10 - 评估桥牌手

十、pytest

编写测试代码是一项必不可少的技能。我们使用 pytest-cov 和 MutPy 来评估您的测试代码。将此学习路径添加为书签,以磨练您的测试编码技能。有关更多信息,请查看我们的文章:您现在可以在我们的平台上磨练您的测试/pytest 技能...

1. pytest初级

1.1 - 编写斐波那契测试

1.2 - 为 list_to_decimal 编写测试

1.3 - 测试打印/标准输出

2. pytest中级

2.1 - 测试 FizzBu​​zz

2.2 - 解析 JSON 和 IP 范围的测试代码

2.3 - 模拟标准库函数

3. pytest高级

3.1 - 为 Account 类编写测试

3.2 - 黄道数据解析

3.3 - 测试猜数字游戏

3.4 - 测试电影数据库类

十一、Python初学者

此学习路径通过完成以下 20 个初学者叮咬(推荐:完成介绍叮咬/目标腰带:黄色)来巩固您对 Python 基础知识的理解。

1. Python初学者初级

1.1 - 求和 n 个数字

1.2 - 解析名字列表

1.3 - 枚举 2 个序列

1.4 - 查询嵌套数据结构

1.5 - 字典理解很棒

1.6 - 许可证密钥生成器

1.7 - 你是个程序员!代码嘶嘶声

1.8 - 使用日期时间

1.9 - 从字符串中删除标点字符

1.10 - 匹配多个字符串

1.11 - 用 Python 构建 Unix 的 wc 程序

1.12 - 显示文件的最后一部分(Unix 尾部)

1.13 - 计算前导空格

1.14 - 将亚马逊 URL 转换为附属链接

1.15 - 在 3 个字典中查找一个值

1.16 - 有约束的词排序

1.17 - 创建一个可变长度的棋盘

1.18 - 按国家/地区分组名称

1.19 - 过滤名字列表

1.20 - 数字中出现频率最高的数字

十二、常用表达

有些人在遇到问题时会想:“我知道,我会使用正则表达式。” 现在他们有两个问题。(Jamie Zawinski) - 尽管在 Python 中不必如此。查看我们从正则表达式中获得更多收益的 10 条提示,并跟进以下一项或多项练习。您的文本处理技能将达到新的(忍者)高度。请注意,有些练习不需要正则表达式,但您可能会发现它们很方便。

1. 常用表达入门

1.1 - 去除元音并计算替换次数

1. 常用表达初级

2.1 - 验证许可证密钥

3. 常用表达中级

3.1 - 从 HTML 解析一堆引号

3. 常用表达高级

4.1 - 正则表达式乐趣

4.2 - 正则表达式乐趣 - 第二部分

4.3 - 社交媒体用户名验证器

4.4 - 从 Python 代码中去除注释

4.5 - 编写翻译修复程序

4.6 - 解析电子邮件标题

4.7 - 从文本中获取句子

4.8 - 正则表达式前瞻/后视

十三、字符串操作

字符串操作是高效 Pythonista 的一项基本技能。在这个学习路径中,我们为您提供了一系列练习,因此这成为您的第二天性!

1. 字符串操作入门级

1.1 - 切片和切块

1.2 - 去除元音并计算替换次数

2. 字符串操作初级

2.1 - 旋转字符串字符

2.2 - 更好的诗歌或文本格式

2.3 - 从字符串中删除标点符号

2.4 - 将亚马逊 URL 转换为附属链接

2.5 - 解析 /etc/passwd 文件输出

3. 字符串操作中级

3.1 - 创建一个 RGB 到十六进制转换器

3.2 - 检查两个词是否是字谜

3.3 - 分析股票数据

3.4 - 将凌乱的 CSV 转换为 JSON

3.5 - 按空格或带引号的文本分割字符串

3.6 - 过滤掉重音字符

3.7 - 完成一个 tox ini 文件解析器类

3.8 - 解析 PyBites 博客 git 提交日志

3.9 - 从 HTML 解析一堆引号

4. 字符串操作高级

4.1 - 将文本转换为多列

4.2 - 将 Unix cal 解析为工作日映射

4.3 - 屏幕刮刀

4.4 - 计算连续编码天数

4.5 - 字符串操作和度量

4.6 - 从 Python 代码中去除注释

十四、网页抓取

网页抓取是一项非常有用的技能,Python 和库喜欢bs4并requests使其相对容易。自从我们用 BeautifulSoup4 创建一个简单的 Web Scraper文章以来,我们就被迷住了!在此学习路径中,您将成为抓取网站的忍者!

1. 网页抓取初级

1.1 - 从 Steam 的 RSS 提要获取最新的游戏版本

2. 网页抓取中级

2.1 - 前 10 个 PyBites 标签

2.2 - 使用 BeautifulSoup 抓取 Packt 的 html

2.3 - BeautifulSoup II - 刮掉美国假期

2.4 - 获取推荐最多的书籍

2.5 - 从拉丁美洲 XML 解析收入分布

2.6 - 最受好评的 StackOverflow Python 问题

2.7 - 女性演讲者@ Pycon US

2.8 - 从 news.python.sc 获取热门标题

2.9 - 抓取 PyCon 事件

3. 网页抓取高级

3.1 - 制作一个小的 PyBites 搜索引擎(feedparser)

3.2 - 从 YouTube 解析 PyCon 谈话数据

3.3 - 🥳 Minecraft Enchantable Items

3.4 - 抓取最好的编程书籍

3.5 - 组合、继承、抽象基类,什么?

博客挑战

64 - PyCon ES 2019 漫威挑战赛
63 - 自动生成博客特色图片
62 - 女性@Pycon ES
61 - 构建一个 URL 缩短器
60 - 在 Python 中处理 PDF 文件
59 - 使用 NLTK 分析播客成绩单 - 第二部分
58 - 使用 NLTK 分析播客成绩单 - 第一部分
57 - 用熊猫分析奥运会数据
56 - 计算音频文件目录的持续时间
55 - #100DaysOfCode 课程生成器
54 - Python 剪贴板历史
53 - 查询 Spotify API
52 - 创建你自己的番茄钟定时器
51 - 使用 SQL/sqlite3 分析 NBA 数据
50 - 使用 Celery 卸载昂贵的任务您可以获得此挑战的徽章!
49 - 为开源做贡献:清理 Python 星球您可以获得此挑战的徽章!
48 - 创建一个 Python 新闻摘要工具
47 - PyBites 第一年的数据(特别)您可以获得此挑战的徽章!
46 - 将持续集成 (CI) 添加到您的项目中
45 - TDD:首先编写代码 FizzBu​​zz 编写测试!
44 - Marvel 数据分析 (Alicante PyChallengeDay)您可以获得此挑战的徽章!
43 - 使用 Python 构建聊天机器人您可以获得此挑战的徽章!
42 - 掌握正则表达式
41 - 每日 Python 技巧第 2 部分 - 构建 API
40 - 每日 Python 技巧第 1 部分 - 制作 Web 应用程序
39 - 使用 Pytest 编写测试
38 - 用瓶子建立你自己的 Hacktoberfest Checker
37 - 使用 Twilio 自动执行任务
36 - 创建 AWS Lambda 函数
35 - 使用 BetterCodeHub 改进你的 Python 代码
34 - 使用 Django REST 框架构建一个简单的 API
33 - 构建 Django 跟踪器、天气或评论应用程序
32 - 使用 Selenium 测试一个简单的 Django 应用程序
31 - 用枕头进行图像处理
30 - 重构的艺术:改进你的代码
29 - 创建一个简单的 Django 应用程序
28 - 将散景图集成到 Flask 中
27 - PRAW:Python Reddit API 包装器
26 - 创建一个简单的 Python GUI
25 - 正在播放和即将上映的电影的通知服务
24 - 使用 Dunder/特殊方法来丰富一个类
23 - 挑战估计时间 API
22 - Packt 免费电子书网络爬虫
21 - 电力成本计算应用程序
20 - 面向对象编程的乐趣
19 - 发布到您最喜欢的 API
18 - 获得推荐
17 - 不要错过一个好的播客
16 - 查询您最喜欢的 API
15 - 创建一个简单的 Flask 应用程序
14 - 使用装饰器编写 DRY 代码
13 - 评分最高的电影导演
12 - 建立一个井字游戏
11 - 乐趣和利润的发电机
10 - 建立一个刽子手游戏
09 - With 语句和上下文管理器
08 - 房屋库存跟踪器
07 - Twitter 情绪分析
06 - PyPI 100K 包预测
05 - Twitter 数据分析第 2 部分:类似推文
04 - Twitter 数据分析第 1 部分:获取数据
03 - PyBites 博客标签分析
02 - 字值第二部分 - 一个简单的游戏
01 - 字值第一部分

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