Python 是一门功能强大、易于学习且历史悠久的编程语言。如果你希望在短时间内彻底学会 Python，需要制定一个全面的学习计划，并进行刻意的练习和实践。
以下是一份建议的学习计划，帮助你在 100 天内掌握 Python 技能。
第 1-10 天：入门学习
在 Python 入门学习中，可以学习基本的 Python 语法和编程概念。建议参考一本 Python 入门教程，从变量、数据类型、运算符和控制流开始学习，逐渐学习到 Python 函数和模块等主题。
建议资源：
- Python 入门视频教程
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- Python Crash Course 书籍
第 11-20 天：进阶学习
在 Python 进阶学习阶段，可以进一步学习 Python 的高级编程概念和应用程序。建议学习面向对象编程、文件操作、异常处理和代码测试等主题。
建议资源：
- Python 进阶视频教程
- Python高级编程和网络编程书籍
第21-35天: 网络编程和Web开发学习
在这一阶段，建议学习如何使用 Python 进行网络编程和Web开发，以及使用 Flask 或 Django 作为 Python 的Web框架创建 Web 应用程序。 掌握 Web 技术对于能够使用 Python 开发 Web 应用程序至关重要。
建议资源:
- CS50 Web Programming with Python and JavaScript 课程
- Flask Web开发和Django官方教程
第 36-50 天: 数据科学和机器学习入门学习
数据科学是一种使用计算机和统计方法来分析数据的领域，Python 是数据科学家使用最多的编程语言。学习基本的数据科学和机器学习算法是 Python 学习的一个重要领域。建议学习数据探索、数据可视化、数据分析和机器学习基础。
建议资源：
- Data Camp 数据科学学习平台
- Coursera's Applied Data Science 课程
- Andrew Ng's Machine Learning 课程
第 51-65 天: 数据库和数据存储学习
掌握数据库和数据存储技术对于有意成为 Python 开发者至关重要。建议学习 SQL 和 NoSQL 数据存储，了解如何使用 Python 操作数据库，并学习创建 RESTful API。
建议资源：
- SQL 基础教程
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https://www.bilibili.com/video/BV1RT41167kA/
- MongoDB数据库视频课程
第 66-80 天: 计算机科学基础学习
计算机科学是 Python 的一个重要领域。这一学段中，你可能需要更深入地学习您计算机科学的基础概念，包括算法设计、数据结构和计算机网络等主题。计算机科学能力将有助于您更有效地解决问题和编写高效的 Python 代码。
建议资源：
- Introduction to Algorithms 书籍
- Stanford CS106A School's Programming Abstractions
第 81-95 天: 开源项目实战学习
参与开源项目是获得实际 Python 编程经验的好方法。掌握 Python 技能之后，你可以找到一些感兴趣的开源项目，开始贡献或加入开发团队。这将有助于您进一步提高您的技能水平和卓越的程序设计能力。
建议资源：
- GitHub
- Apache等社区的开源项目
- 数据科学, 机器学习, Web 开发项目
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第 96-100 天: 实践和复习
在最后一段时间里，建议实践并复习您在过去 99 天中所学到的知识。花一些时间编写程序，回顾并重新学习您觉得困难的一些主题，加强你的记忆和掌握你的技能。同时也可以继续阅读一些更挑战性的主题或者扩展你的 Python 技能。
总之，学习一门编程语言需要时间和精力，这份学习计划主要是为想要在短时间内彻底掌握Python的新手准备。坚持每天学习和实践，保持学习主动性和好奇心，你必将获得满意的成果并掌握 Python 技能。
