知识点回顾
- 类的装饰器
- 装饰器思想的进一步理解：外部修改、动态
- 类方法的定义：内部定义和外部定义
作业：复习类和函数的知识点，写下自己过去29天的学习心得，如对函数和类的理解，对python这门工具的理解等，未来再过几个专题部分我们即将开启深度学习部分。
过去 29 天在 Python 的学习旅程中，我像是在搭建一座逐渐成型的代码大厦，从函数的基石到类的框架，每一步都充满了探索的乐趣与突破的成就感。
一、函数：从基础到复用的思维升级
最初接触函数时，参数的多样性让我一度困惑 —— 位置参数的确定性、默认参数的灵活性、*args和**kwargs的包容性，就像给函数装上了不同的 “接口”，能适配各种数据输入。比如写calculate_average函数时，用*args接收任意数量数字计算平均值，这种 “不确定参数” 的设计让函数通用性大增，也让我明白编程中 “弹性” 的重要性。
装饰器是函数学习的一大突破点。当我亲手写出logger装饰器，看着它在函数执行前后自动打印日志时，突然理解了 “代码复用” 的精妙 —— 不需要修改原函数，就能为其添加通用功能，这简直是编程界的 “瑞士军刀”！就像给函数套上一层 “智能外壳”，既能记录轨迹，又不干扰核心逻辑，这种 “开闭原则” 的实践让我对代码架构有了新认知。
二、类：从模板到继承的建模之旅
类的学习像是打开了编程的 “上帝视角”。定义Circle类时，把半径radius作为属性，将面积和周长计算封装成方法，这种 “数据与逻辑绑定” 的模式，让我第一次感受到 “封装” 的魅力 —— 就像把一个工具的零件和使用说明组装成一个整体，调用时只需关注接口，无需关心内部实现。
继承机制则让类的体系活了起来。当MasterTeacher类继承Teacher类，既能复用父类的属性和方法，又能重写teach_lesson方法、添加give_lecture新功能时，我突然理解了 “代码复用与扩展” 的真谛。这就像生物学中的遗传与变异，子类继承父类的 “基因”，又能进化出独特的 “性状”，让代码结构既保持统一，又能灵活适应不同场景。
三、Python：从工具到思维的蜕变
Python 给我的最大感受是 “简洁而强大”。用try-except处理异常时，几行代码就能让程序从 “脆弱易崩” 变得 “稳健容错”；os模块操作文件路径，让我摆脱了手动拼接字符串的笨拙；就连pass占位符这种看似简单的存在，都在提醒我 —— 编程是一场需要耐心的 “渐进式构建”，先搭框架再填细节，是重要的思维方式。
在实战中，用 Python 处理心脏病数据集的过程让我印象深刻。从用热力图分析特征相关性，到用SHAP值解释模型决策，再到用聚类算法挖掘数据结构，每一步都让我看到 Python 作为数据分析工具的强大潜力。尤其是特征工程部分，通过方差筛选、Lasso 回归等方法优化模型精度，让我明白数据预处理的重要性 —— 原来机器学习的 “魔法”，往往藏在对数据细节的雕琢中。
四、未来展望：向深度学习进发
回顾这 29 天，从函数的 “单兵作战” 到类的 “兵团协作”，从基础语法到机器学习初探，我像是完成了一场编程思维的 “筑基”。接下来即将开启的深度学习专题，对我来说既是挑战也是新的机遇。我知道，深度学习需要更扎实的数学基础、更复杂的模型构建能力，但好在前期的学习已经让我掌握了数据处理、模型评估等核心技能，这些都将成为我进军新领域的 “装备”。
就像当初面对装饰器和类的困惑一样，我相信深度学习也会有许多需要攻克的难点。但 Python 教会我的不仅是语法，更是一种 “拆解问题、逐步验证” 的思维 —— 先理解原理，再动手实践，在试错中迭代优化。未来的日子里，我会带着这份积累，继续在代码的世界里打怪升级，期待用深度学习解锁更多数据背后的 “真相”！
这一路，有深夜调试代码的迷茫，也有成功运行时的欣喜。编程如逆旅，每一个知识点都是前行的脚印。感谢这段旅程，让我看见代码不仅是冰冷的指令，更是用来解决问题、创造价值的 “魔法语言”。深度学习，我准备好了！💪
