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[暗中观察R]想给零基础想学 Python 的朋友分享一套亲测高效的自学方案。作为去年从零基础转行的人，我靠着这套流程，3 周就拿到了实习 offer，每个环节都有明确目标，特别适合新手快速上手。
[星R]第一天先攻克入门关，廖雪峰的 Python 教程是绝佳选择，学到「函数」部分就暂停。这部分是编程逻辑的基石，必须边看边实操。推荐用 Google Colab 写代码，不用配置环境，手机也能运行，通勤时掏出来练几行，碎片时间全利用起来。
[玫瑰R]第二天集中刷题巩固，B 站《Python60 题》用二倍速刷完，重点啃下三个核心点：列表推导式能让代码精简一半，dict.get () 方法处理字典时少踩很多坑，lambda 排序在复杂数据处理中特别灵活。这三个技能练熟，基础场景基本能应对。
[草莓R]第三到四天主攻爬虫实践，崔庆才的《Python3 网络爬虫》第 2 章值得逐行抄写，边抄边琢磨逻辑。目标很明确：爬取豆瓣 Top250 的电影名、评分、短评。用 requests BeautifulSoup 组合，30 行代码就能搞定，当数据成功爬下来时，成就感瞬间拉满。
[桃子R]第五天学数据清洗，把 Pandas 官方 CheatSheet 打印贴在屏幕旁，随用随查。用 read_csv () 读取数据，去重只需一行代码 df = df.drop_duplicates (subset=[' 电影名 '])，这种立竿见影的效果，能让你对数据处理产生兴趣。
[红薯R]第六天挑战数据可视化，Matplotlib Gallery 是宝藏网站，搜索「bar wordcloud」找到模板，复制代码后替换成自己爬的电影数据，10 分钟就能做出像样的图表，看着数据变成直观图形，特别有动力。
[庆祝R]这套方法的关键是「边学边用」，每个环节都有具体成果，零基础的朋友跟着做，既能快速掌握技能，又能积累作品集，亲测 能看到明显进步。[太阳R]
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