知識點回顧

1. 類的裝飾器
2. 裝飾器思想的進一步理解：外部修改、動態
3. 類方法的定義：內部定義和外部定義

作業：復習類和函數的知識點，寫下自己過去29天的學習心得，如對函數和類的理解，對python這門工具的理解等，未來再過幾個專題部分我們即將開啟深度學習部分。

過去 29 天在 Python 的學習旅程中，我像是在搭建一座逐漸成型的代碼大廈，從函數的基石到類的框架，每一步都充滿了探索的樂趣與突破的成就感。?

一、函數：從基礎到復用的思維升級?

最初接觸函數時，參數的多樣性讓我一度困惑 —— 位置參數的確定性、默認參數的靈活性、*args和**kwargs的包容性，就像給函數裝上了不同的 “接口”，能適配各種數據輸入。比如寫calculate_average函數時，用*args接收任意數量數字計算平均值，這種 “不確定參數” 的設計讓函數通用性大增，也讓我明白編程中 “彈性” 的重要性。?

裝飾器是函數學習的一大突破點。當我親手寫出logger裝飾器，看著它在函數執行前后自動打印日志時，突然理解了 “代碼復用” 的精妙 —— 不需要修改原函數，就能為其添加通用功能，這簡直是編程界的 “瑞士軍刀”！就像給函數套上一層 “智能外殼”，既能記錄軌跡，又不干擾核心邏輯，這種 “開閉原則” 的實踐讓我對代碼架構有了新認知。?

二、類：從模板到繼承的建模之旅?

類的學習像是打開了編程的 “上帝視角”。定義Circle類時，把半徑radius作為屬性，將面積和周長計算封裝成方法，這種 “數據與邏輯綁定” 的模式，讓我第一次感受到 “封裝” 的魅力 —— 就像把一個工具的零件和使用說明組裝成一個整體，調用時只需關注接口，無需關心內部實現。?

繼承機制則讓類的體系活了起來。當MasterTeacher類繼承Teacher類，既能復用父類的屬性和方法，又能重寫teach_lesson方法、添加give_lecture新功能時，我突然理解了 “代碼復用與擴展” 的真諦。這就像生物學中的遺傳與變異，子類繼承父類的 “基因”，又能進化出獨特的 “性狀”，讓代碼結構既保持統一，又能靈活適應不同場景。?

三、Python：從工具到思維的蛻變?

Python 給我的最大感受是 “簡潔而強大”。用try-except處理異常時，幾行代碼就能讓程序從 “脆弱易崩” 變得 “穩健容錯”；os模塊操作文件路徑，讓我擺脫了手動拼接字符串的笨拙；就連pass占位符這種看似簡單的存在，都在提醒我 —— 編程是一場需要耐心的 “漸進式構建”，先搭框架再填細節，是重要的思維方式。?

在實戰中，用 Python 處理心臟病數據集的過程讓我印象深刻。從用熱力圖分析特征相關性，到用SHAP值解釋模型決策，再到用聚類算法挖掘數據結構，每一步都讓我看到 Python 作為數據分析工具的強大潛力。尤其是特征工程部分，通過方差篩選、Lasso 回歸等方法優化模型精度，讓我明白數據預處理的重要性 —— 原來機器學習的 “魔法”，往往藏在對數據細節的雕琢中。?

四、未來展望：向深度學習進發?

回顧這 29 天，從函數的 “單兵作戰” 到類的 “兵團協作”，從基礎語法到機器學習初探，我像是完成了一場編程思維的 “筑基”。接下來即將開啟的深度學習專題，對我來說既是挑戰也是新的機遇。我知道，深度學習需要更扎實的數學基礎、更復雜的模型構建能力，但好在前期的學習已經讓我掌握了數據處理、模型評估等核心技能，這些都將成為我進軍新領域的 “裝備”。?

就像當初面對裝飾器和類的困惑一樣，我相信深度學習也會有許多需要攻克的難點。但 Python 教會我的不僅是語法，更是一種 “拆解問題、逐步驗證” 的思維 —— 先理解原理，再動手實踐，在試錯中迭代優化。未來的日子里，我會帶著這份積累，繼續在代碼的世界里打怪升級，期待用深度學習解鎖更多數據背后的 “真相”！?

這一路，有深夜調試代碼的迷茫，也有成功運行時的欣喜。編程如逆旅，每一個知識點都是前行的腳印。感謝這段旅程，讓我看見代碼不僅是冰冷的指令，更是用來解決問題、創造價值的 “魔法語言”。深度學習，我準備好了！💪