精选20个爆火的Python实战项目(含源码)，直接拿走不谢_python项目案例 源码
别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。
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做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。
别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。
我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。
（1）Python所有方向的学习路线（新版）
这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。
（2）Python学习视频
包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。
（3）100多个练手项目
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。
（4）200多本电子书
这些年我也收藏了很多电子书，大概200多本，有时候带实体书不方便的话，我就会去打开电子书看看，书籍可不一定比视频教程差，尤其是权威的技术书籍。
基本上主流的和经典的都有，这里我就不放图了，版权问题，个人看看是没有问题的。
（5）Python知识点汇总
知识点汇总有点像学习路线，但与学习路线不同的点就在于，知识点汇总更为细致，里面包含了对具体知识点的简单说明，而我们的学习路线则更为抽象和简单，只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。
（6）其他资料
还有其他的一些东西，比如说我自己出的Python入门图文类教程，没有电脑的时候用手机也可以学习知识，学会了理论之后再去敲代码实践验证，还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。
这些都不是什么非常值钱的东西，但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错，你要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
⑨ 生命游戏
生命游戏由英国数学家约翰·H·康威设计的，是一种类似于生物社会的兴衰和交替的游戏。
游戏使用无限大小的矩形网格，其中每个网格都是空的或被有机体占据。被占用的细胞是活的，而空的细胞是死的。
游戏在特定时期内进行，每一轮都会根据当前配置中生物体的排列创建一个新的世代。
下一代网格的状态，是通过将以下四个基本规则应用于当前配置的每个网格来确定的：
- 如果一个细胞还活着并且有两个或三个活着的邻居，那么该细胞在下一代中仍然活着；
- 一个没有活邻居或只有一个活邻居的活细胞会在下一代死于孤立；
- 有四个或更多活邻居的活细胞会因下一代人口过剩而死亡；
- 一个只有三个活着的邻居的死细胞会导致出生并在下一代中存活；
board = [[1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]]
# 邻居数组为给定的单元格找到8个相邻的单元格
neighbors = [(1, 0), (1, -1), (0, -1), (-1, -1), (-1, 0), (-1, 1), (0, 1), (1, 1)]
rows = len(board)
cols = len(board[0])
# 创建一个原始板的副本
copy_board = [[board[row][col] for col in range(cols)] for row in range(rows)]
# 逐个单元地迭代
for row in range(rows):
for col in range(cols):
# 对于每个单元计算邻居的数量
live_neighbors = 0
for neighbor in neighbors:
r = (row + neighbor[0])
c = (col + neighbor[1])
# 检查相邻细胞的有效性，以及它是否原来是一个活细胞
# 评估是针对副本进行的，因为它永远不会更新。
if (r < rows and r >= 0) and (c < cols and c >= 0) and (copy_board[r][c] == 1):
live_neighbors += 1
# 规则1或规则3
if copy_board[row][col] == 1 and (live_neighbors < 2 or live_neighbors > 3):
board[row][col] = 0
# 规则4
if copy_board[row][col] == 0 and live_neighbors == 3:
board[row][col] = 1
print(board)
结果如下。
# 输入
board = [[1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]]
# 输出
board = [[0, 0, 0], [1, 1, 0], [0, 0, 0]]
⑩ Turtle绘图
Turtle模块提供了在二维平面上移动的环境。
Turtle可以实现位置、航向和各种可能的状态和动作。
import turtle as tu
roo = tu.Turtle() # 创建对象
wn = tu.Screen() # 屏幕对象
wn.bgcolor("black") # 屏幕背景
wn.title("分形树")
roo.left(90) # 移动
roo.speed(20) # 速度
def draw(l): # 以长度'l'作为参数的递归函数
if l < 10:
return
else:
roo.pensize(2) # 设置画笔大小
roo.pencolor("yellow") # 画笔颜色
roo.forward(l) # 朝向
roo.left(30) # 移动
draw(3 \* l / 4) # 绘制
roo.right(60) # 移动
draw(3 \* l / 4) # 绘制
roo.left(30) # 移动
roo.pensize(2)
roo.backward(l) # 返回初始位置
draw(20) # 绘制20次
roo.right(90)
roo.speed(2000)
# recursion
def draw(l):
if (l < 10):
return
else:
roo.pensize(2)
roo.pencolor("magenta") # magenta
roo.forward(l)
roo.left(30)
draw(3 \* l / 4)
roo.right(60)
draw(3 \* l / 4)
roo.left(30)
roo.pensize(2)
roo.backward(l)
draw(20)
roo.left(270)
roo.speed(2000)
# recursion
def draw(l):
if (l < 10):
return
else:
roo.pensize(2)
roo.pencolor("red") # red
roo.forward(l)
roo.left(30)
draw(3 \* l / 4)
roo.right(60)
draw(3 \* l / 4)
roo.left(30)
roo.pensize(2)
roo.backward(l)
draw(20)
roo.right(90)
roo.speed(2000)
# recursion
def draw(l):
if (l < 10):
return
else:
roo.pensize(2)
roo.pencolor('#FFF8DC') # white
roo.forward(l)
roo.left(30)
draw(3 \* l / 4)
roo.right(60)
draw(3 \* l / 4)
roo.left(30)
roo.pensize(2)
roo.backward(l)
draw(20)
########################################################
def draw(l):
if (l < 10):
return
else:
roo.pensize(3)
roo.pencolor("lightgreen") # lightgreen
roo.forward(l)
roo.left(30)
draw(4 \* l / 5)
roo.right(60)
draw(4 \* l / 5)
roo.left(30)
roo.pensize(3)
roo.backward(l)
draw(40)
roo.right(90)
roo.speed(2000)
# recursion
def draw(l):
if (l < 10):
return
else:
roo.pensize(3)
roo.pencolor("red") # red
roo.forward(l)
roo.left(30)
draw(4 \* l / 5)
roo.right(60)
draw(4 \* l / 5)
roo.left(30)
roo.pensize(3)
roo.backward(l)
draw(40)
roo.left(270)
roo.speed(2000)
# recursion
def draw(l):
if (l < 10):
return
else:
roo.pensize(3)
roo.pencolor("yellow") # yellow
roo.forward(l)
roo.left(30)
draw(4 \* l / 5)
roo.right(60)
draw(4 \* l / 5)
roo.left(30)
roo.pensize(3)
roo.backward(l)
draw(40)
roo.right(90)
roo.speed(2000)
# recursion
def draw(l):
if (l < 10):
return
else:
roo.pensize(3)
roo.pencolor('#FFF8DC') # white
roo.forward(l)
roo.left(30)
draw(4 \* l / 5)
roo.right(60)
draw(4 \* l / 5)
roo.left(30)
roo.pensize(3)
roo.backward(l)
draw(40)
########################################################
def draw(l):
if (l < 10):
return
else:
roo.pensize(2)
roo.pencolor("cyan") # cyan
roo.forward(l)
roo.left(30)
draw(6 \* l / 7)
roo.right(60)
draw(6 \* l / 7)
roo.left(30)
roo.pensize(2)
roo.backward(l)
draw(60)
roo.right(90)
roo.speed(2000)
# recursion
def draw(l):
if (l < 10):
return
else:
roo.pensize(2)
roo.pencolor("yellow") # yellow
roo.forward(l)
roo.left(30)
draw(6 \* l / 7)
roo.right(60)
draw(6 \* l / 7)
roo.left(30)
roo.pensize(2)
roo.backward(l)
draw(60)
roo.left(270)
roo.speed(2000)
# recursion
def draw(l):
if (l < 10):
return
else:
roo.pensize(2)
roo.pencolor("magenta") # magenta
roo.forward(l)
roo.left(30)
draw(6 \* l / 7)
roo.right(60)
draw(6 \* l / 7)
roo.left(30)
roo.pensize(2)
roo.backward(l)
draw(60)
roo.right(90)
roo.speed(2000)
# recursion
def draw(l):
if (l < 10):
return
else:
roo.pensize(2)
roo.pencolor('#FFF8DC') # white
roo.forward(l)
roo.left(30)
draw(6 \* l / 7)
roo.right(60)
draw(6 \* l / 7)
roo.left(30)
roo.pensize(2)
roo.backward(l)
draw(60)
wn.exitonclick()
绘制时间较长，结果如下，挺好看的。
⑪ 计算器
Kivy是一个免费的开源Python库，可以快速轻松地开发高度交互的跨平台应用程序。
这里我将使用Python中的Kivy包来构建一个计算器GUI。
from kivy.app import App
from kivy.uix.button import Button
from kivy.uix.boxlayout import BoxLayout
from kivy.uix.gridlayout import GridLayout
from kivy.uix.label import Label
class myApp(App):
def build(self):
root_widget = BoxLayout(orientation='vertical')
output_label = Label(size_hint_y=0.75, font_size=50)
button_symbols = ('1', '2', '3', '+',
'4', '5', '6', '-',
'7', '8', '9', '.',
'0', '\*', '/', '=')
button_grid = GridLayout(cols=4, size_hint_y=2)
for symbol in button_symbols:
button_grid.add_widget(Button(text=symbol))
clear_button = Button(text='Clear', size_hint_y=None, height=100)
def print\_button\_text(instance):
output_label.text += instance.text
for button in button_grid.children[1:]:
button.bind(on_press=print_button_text)
def resize\_label\_text(label, new_height):
label.fontsize = 0.5\*label.height
output_label.bind(height=resize_label_text)
def evaluate\_result(instance):
try:
output_label.text = str(eval(output_label.text))
except SyntaxError:
output_label.text = 'Python Syntax error!'
button_grid.children[0].bind(on_press=evaluate_result)
def clear\_label(instance):
output_label.text = " "
clear_button.bind(on_press=clear_label)
root_widget.add_widget(output_label)
root_widget.add_widget(button_grid)
root_widget.add_widget(clear_button)
return root_widget
myApp().run()
运行代码，出现一个计算器，非常好用！
⑫ 猜数游戏
猜数字游戏目的是猜测出程序想出的数字，基本逻辑：
- 程序随机选择1到100之间的一个数字或任何其他数字组合；
- 然后它会要求玩家输入它的建议；
- 然后它会检查这个数字是否与计算机随机生成的数字相同；如果是，则玩家获胜；
- 如果玩家的猜测不一样，那么它会检查数字是否高于或低于猜测并告诉玩家；
import random
# 创建随机数
n = random.randrange(1,100)
# 获取输入
guess = int(input("输入任意数值: "))
while n != guess: # 判断是否正确
# 小于
if guess < n:
print("太小了")
guess = int(input("再次输入数值: "))
# 大于
elif guess > n:
print("太大了!")
guess = int(input("再次输入数值: "))
else:
break
print("真棒，你猜对了!!")
运行代码,结果展示
⑬ 图像转换器
我们知道有大量的图像文件格式可用于存储图形数据，最流行的便是JPG和PNG。
使用Python中的Tkinter库和PIL库，创建一个将PNG图像转换为JPG的应用程序。
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from PIL import Image
root = tk.Tk()
canvas1 = tk.Canvas(root, width=300, height=250, bg='azure3', relief='raised')
canvas1.pack()
label1 = tk.Label(root, text="图像转换器", bg='azure3')
label1.config(font=('helvetica', 20))
canvas1.create_window(150, 60, window=label1)
def getPNG():
global im1
import_file_path = filedialog.askopenfilename()
im1 = Image.open(import_file_path)
browse_png = tk.Button(text="选择PNG文件", command=getPNG, bg="royalblue", fg='white', font=('helvetica', 12, 'bold'))
canvas1.create_window(150, 130, window=browse_png)
def convert():
global im1
export_file_path = filedialog.asksaveasfilename(defaultextension='.jpg')
im1.save(export_file_path)
saveasbutton = tk.Button(text="转换PNG成JPG", command=convert, bg='royalblue', fg='white', font=('helvetica', 12, 'bold'))
canvas1.create_window(150, 180, window=saveasbutton)
root.mainloop()
运行代码，选择图片，点击转换按钮，即可完成图像格式变换。
⑭ 重量转换器
重量换算是指单位值乘以标准换算值。
使用Python中的Tkinter库创建一个重量转换器应用程序。
from tkinter import \*
# 创建一个GUI窗口
window = Tk()
def from\_kg():
gram = float(e2_value.get())\*1000
pound = float(e2_value.get())\*2.20462
ounce = float(e2_value.get())\*35.274
t1.delete("1.0", END)
t1.insert(END, gram)
t2.delete("1.0", END)
t2.insert(END, pound)
t3.delete("1.0", END)
t3.insert(END, ounce)
e1 = Label(window, text="输入重量(单位KG)")
e2_value = StringVar()
e2 = Entry(window, textvariable=e2_value)
e3 = Label(window, text="Gram")
e4 = Label(window, text="Pound")
e5 = Label(window, text="Ounce")
t1 = Text(window, height=5, width=30)
t2 = Text(window, height=5, width=30)
t3 = Text(window, height=5, width=30)
b1 = Button(window, text="Convert", command=from_kg)
e1.grid(row=0, column=0)
e2.grid(row=0, column=1)
e3.grid(row=1, column=0)
e4.grid(row=1, column=1)
e5.grid(row=1, column=2)
t1.grid(row=2, column=0)
t2.grid(row=2, column=1)
t3.grid(row=2, column=2)
b1.grid(row=0, column=2)
window.mainloop()
运行代码，出现界面，输入数值，点击转换。
⑮ 年龄和性别检测
使用Python编程语言带你完成使用机器学习进行年龄和性别检测的任务。
首先需要编写用于检测人脸的代码，因为如果没有人脸检测，我们将无法进一步完成年龄和性别预测的任务。
下一步是预测图像中人的性别。在这里，我将性别网络加载到内存中，并将检测到的人脸通过网络传输，用于性别检测任务。
下一个任务是预测图像中人类的年龄。这里我将加载网络并使用前向传递来获取输出。由于网络架构与性别网络相似，我们可以充分利用所有输出来获得任务的预期年龄组来检测年龄。
import cv2 as cv
def getFaceBox(net, frame, conf_threshold=0.7):
# 获取位置
frameOpencvDnn = frame.copy()
frameHeight = frameOpencvDnn.shape[0]
frameWidth = frameOpencvDnn.shape[1]
blob = cv.dnn.blobFromImage(frameOpencvDnn, 1.0, (300, 300), [104, 117, 123], True, False)
net.setInput(blob)
detections = net.forward()
bboxes = []
for i in range(detections.shape[2]):
confidence = detections[0, 0, i, 2]
if confidence > conf_threshold:
x1 = int(detections[0, 0, i, 3] \* frameWidth)
y1 = int(detections[0, 0, i, 4] \* frameHeight)
x2 = int(detections[0, 0, i, 5] \* frameWidth)
y2 = int(detections[0, 0, i, 6] \* frameHeight)
bboxes.append([x1, y1, x2, y2])
cv.rectangle(frameOpencvDnn, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), int(round(frameHeight/150)), 8)
return frameOpencvDnn, bboxes
# 性别
genderProto = "gender\_deploy.prototxt"
genderModel = "gender\_net.caffemodel"
genderNet = cv.dnn.readNet(genderModel, genderProto)
# 性别参数
genderList = ['Male', 'Female']
# 年龄
ageProto = "age\_deploy.prototxt"
ageModel = "age\_net.caffemodel"
ageNet = cv.dnn.readNet(ageModel, ageProto)
# 年龄参数
ageList = ['(0 - 2)', '(4 - 6)', '(8 - 12)', '(15 - 20)', '(25 - 32)', '(38 - 43)', '(48 - 53)', '(60 - 100)']
MODEL_MEAN_VALUES = (78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746)
padding = 20
# 人脸
faceProto = 'opencv\_face\_detector.pbtxt'
faceModel = 'opencv\_face\_detector\_uint8.pb'
faceNet = cv.dnn.readNet(faceModel, faceProto)
# 读取图片
frame = cv.imread('image1.jpg')
frameFace, bboxes = getFaceBox(faceNet, frame)
for bbox in bboxes:
face = frame[max(0, bbox[1] - padding):min(bbox[3] + padding, frame.shape[0] - 1),
max(0, bbox[0] - padding):min(bbox[2] + padding, frame.shape[1] - 1)]
blob = cv.dnn.blobFromImage(face, 1, (227, 227), MODEL_MEAN_VALUES, swapRB=False)
genderNet.setInput(blob)
genderPreds = genderNet.forward()
gender = genderList[genderPreds[0].argmax()]
print("Gender Output : {}".format(genderPreds))
print("Gender : {}".format(gender))
ageNet.setInput(blob)
agePreds = ageNet.forward()
age = ageList[agePreds[0].argmax()]
print("Gender Output : {}".format(agePreds))
print("Gender : {}".format(age))
label = "{}, {}".format(gender, age)
cv.namedWindow("Age Gender Demo", 0)
cv.resizeWindow("Age Gender Demo", 900, 500)
cv.putText(frameFace, label, (bbox[0], bbox[1] - 20), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (255, 0, 0), 3, cv.LINE_AA)
cv.imshow("Age Gender Demo", frameFace)
cv.waitKey(0)
运行代码，结果如下。
⑯ 人脸检测
构建一个检测人脸的程序是开始机器学习计算机视觉任务的好方法。
使用Python的OpenCV库进行人脸检测的任务。
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('face\_detector.xml')
img = cv2.imread('image.jpg')
faces = face_cascade.detectMultiScale(img, 1.1, 10)
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
cv2.imwrite("face\_detected.png", img)
print('Successfully saved')
原图如下。
⑰ 铅笔素描
使用不到20行的Python代码将图像转换为铅笔素描。
import cv2
image = cv2.imread("dog.jpg")
cv2.imshow("Dog", image)
cv2.waitKey(0)
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("New Dog", gray_image)
cv2.waitKey(0)
inverted_image = 255 - gray_image
cv2.imshow("Inverted", inverted_image)
cv2.waitKey()
blurred = cv2.GaussianBlur(inverted_image, (21, 21), 0)
inverted_blurred = 255 - blurred
pencil_sketch = cv2.divide(gray_image, inverted_blurred, scale=256.0)
cv2.imshow("Sketch", pencil_sketch)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow("original image", image)
cv2.imshow("pencil sketch", pencil_sketch)
cv2.waitKey(0)
结果如下。
⑱ 文本编辑器
使用Python创建一个文本编辑器GUI，它可以创建、打开、编辑和保存文本文件。
所有小部件的排列方式应使按钮小部件位于窗口布局的左侧，而文本框小部件位于右侧。
import tkinter as tk
from tkinter.filedialog import askopenfilename, asksaveasfilename
def open\_file():
"""打开"""
filepath = askopenfilename(
filetypes=[("Text Files", "\*.txt"), ("All Files", "\*.\*")]
)
if not filepath:
return
txt_edit.delete(1.0, tk.END)
with open(filepath, "r") as input_file:
text = input_file.read()
txt_edit.insert(tk.END, text)
window.title(f"文本编辑器 - {filepath}")
def save\_file():
"""保存"""
filepath = asksaveasfilename(
defaultextension="txt",
filetypes=[("Text Files", "\*.txt"), ("All Files", "\*.\*")],
)
if not filepath:
return
with open(filepath, "w") as output_file:
text = txt_edit.get(1.0, tk.END)
output_file.write(text)
window.title(f"文本编辑器 - {filepath}")
window = tk.Tk()
window.title("文本编辑器")
window.rowconfigure(0, minsize=800, weight=1)
window.columnconfigure(1, minsize=800, weight=1)
txt_edit = tk.Text(window)
fr_buttons = tk.Frame(window, relief=tk.RAISED, bd=2)
btn_open = tk.Button(fr_buttons, text="打开", command=open_file)
btn_save = tk.Button(fr_buttons, text="保存", command=save_file)
btn_open.grid(row=0, column=0, sticky="ew", padx=5, pady=5)
btn_save.grid(row=1, column=0, sticky="ew", padx=5)
fr_buttons.grid(row=0, column=0, sticky="ns")
txt_edit.grid(row=0, column=1, sticky="nsew")
window.mainloop()
结果如下。
⑲ 图像分割
图像分割是机器视觉应用中将数字图像划分为一组像素的关键过程之一。
看看下面的图片，糖果按特定顺序排列形成一个词。
如果具有视觉的机器人是按颜色来计算糖果的数量，那么了解糖果之间的界限对它来说就很重要。
from skimage.io import imread
from skimage import color
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图片
cimage = imread('photo.jpg')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 20))
ax.imshow(cimage)
ax.axis('off')
# RGB转为LAB
lab_img = color.rgb2lab(cimage)
x, y, z = lab_img.shape
# 显示颜色
to_plot = cimage.reshape(x \* y, 3)
colors_map = to_plot.astype(np.float) / 256
# 创建数据
scatter_x = []
scatter_y = []
for xi in range(x):
for yi in range(y):
L_val = lab_img[xi, yi][0]
A_val = lab_img[xi, yi][1]
B_val = lab_img[xi, yi][2]
scatter_x.append(A_val)
scatter_y.append(B_val)
plt.figure(figsize=(20, 20))
plt.xlabel("a\* from green to red")
plt.ylabel("b\* from blue to yellow")
plt.scatter(scatter_x, scatter_y, c=colors_map)
# 显示
plt.show()
我们可以使用散点图，根据糖果的颜色对图像进行分割。
最后我们可以根据颜色，正确地分割图像中的糖果。
def filter\_color(L_val_min, A_val_min, A_val_max, B_val_min, B_val_max):
filtered_image = np.copy(cimage)
for xi in range(x):
for yi in range(y):
L_val = lab_img[xi, yi][0]
A_val = lab_img[xi, yi][1]
B_val = lab_img[xi, yi][2]
if L_val > L_val_min and A_val > A_val_min and A_val < A_val_max and B_val > B_val_min and B_val < B_val_max:
pass
现在能在网上找到很多很多的学习资源，有免费的也有收费的，当我拿到1套比较全的学习资源之前，我并没着急去看第1节，我而是去审视这套资源是否值得学习，有时候也会去问一些学长的意见，如果可以之后，我会对这套学习资源做1个学习计划，我的学习计划主要包括规划图和学习进度表。
分享给大家这份我薅到的免费视频资料，质量还不错，大家可以跟着学习
**网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。**
**[需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取](https://bbs.csdn.net/forums/4304bb5a486d4c3ab8389e65ecb71ac0)**
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