按目标选择学习路线
完成共同基础后，选择一条与当前任务对应的路线。表中“主线必读”按箭头顺序推进；“继续扩展”在完成第一项作品后接着读。Web 的三个框架可以先选一个，模型训练和智能体应用分别按自己的数据与执行过程学习。
| 目标 | 主线必读 | 继续扩展 | 第一项作品与完成标志 |
|---|---|---|---|
| 自动化与爬虫 | 第一至六章 → 第八章的 HTTP 与异步 → 第九章 | 第十一章分析结果；第十二、十三章提供查询；第十七章目录项目与交付 | 采集一份练习目录，核对记录数，中断后继续，重复运行时正确处理已有记录 |
| Pygame 游戏 | 第一至四章 → 第五章文件与 JSON、第六章测试 → 第十章 | 第十一章分析游戏统计；第七章保存每次改动 | 完成能开始、计分、暂停、结束和重开的小游戏，比较不同帧率下的逻辑结果 |
| Web 后端 | 第一至六章 → 第八章 HTTP → 第十二章 → 第十三、十四或十五章中的一条框架主线 | 比较另外两个框架；第十七章目录项目与交付 | 完成带登录和持久化的书架，核对输入、身份、事务与重启后的记录 |
| 数值计算与分析 | 第一至三章 → 第四章实例与数据类 → 第五章 CSV → 第六章测试 → 第十一章 | 第九章采集自己的数据；需要训练模型时接下一行 | 用附带 CSV 或游戏统计生成分析结果，解释 shape、axis、共享数据和每个统计值 |
| PyTorch 模型开发 | 数值计算路线 → 第四章继承 → 第十一章标准化、损失与参数更新 → 第十六章 | 做推理接口前读第八章 HTTP、第十二章、第十三章；再接第十七章模型项目与交付 | 手算一次更新，保存并重载模型；中断后继续训练，核对参数与预测 |
| 检索与智能体应用 | 共同基础 → 第八章 HTTP、第十一章向量计算 → 第十二章输入校验、第十三章 Pydantic → 第十八章消息与检索 | 按下面的分阶段路线接入工具、暂停恢复、完整项目与 HTTP；本机模型在相应阶段替换 | 回答能回查原文，确认前没有正式计划，重开进程后能继续同一任务，失败重试后只有一份记录 |
爬虫、数据和 Web 路线都可以先用项目附带的 CSV。模型路线进入 nn.Module 与 Dataset 前，先确认自己能读懂 self、实例属性和继承。选择智能体路线时，先从现成模型的输入输出和检索材料开始；第十六章的梯度与训练可以留到需要自己训练模型时再读。