Python学习教程

Python学习可按基础入门、进阶提升、方向深耕、实战巩固四个阶段循序渐进，以下是涵盖各阶段核心知识点和实操案例的详细教程，适合不同基础的学习者：

第一阶段：基础入门（搭建环境+核心语法）

此阶段目标是搭建开发环境，掌握Python基础语法，能编写简单脚本。

1. 环境搭建
   1. 安装Python：访问[Python官网]下载对应系统版本。Windows安装时务必勾选“Add Python to PATH”，安装后在终端输入python --version（Windows）或python3 --version（Mac/Linux）验证是否安装成功。
   2. 选择IDE：新手可选Python自带的IDLE；用VS Code需安装Python插件；大型项目推荐免费的PyCharm Community版。
2. 核心语法

   知识点	核心内容	实操案例
   变量与数据类型	无需声明类型，直接赋值，核心类型有int、float、str、bool等	name = "Python" age = 20 is_valid = True
   运算符	包含算术（+、*、**等）、逻辑（and/or/not）、成员（in）等	print(3**2)（输出9）print("a" in "abc")（输出True）
   流程控制	if - elif - else条件语句；for/while循环，break/continue控制循环	score=85 if score>=90:print("优秀") elif score>=60:print("及格") else:print("不及格")
   函数	用def定义函数，支持默认参数、可变参数*args/**kwargs	def add(a,b=2):return a+b print(add(3))（输出5）
   输入输出	print()格式化输出，input()获取用户输入	name=input("请输入名字") print(f"你好，{name}")

第二阶段：进阶提升（高级特性+核心技能）

掌握Python进阶特性，具备处理复杂任务的能力，为后续方向深耕打基础。

1. 核心数据结构
   这是Python处理数据的核心工具，需熟练掌握列表、元组、字典、集合的操作：
   |数据结构|特点|核心操作|
   | ---- | ---- | ---- |
   |列表（List）|有序、可变、可重复|lst = [1,2,3]
lst.append(4)（末尾添加）
   lst[0:2]（切片取前两个元素）|
   |元组（Tuple）|有序、不可变|tup = (1,2,3)
   支持索引tup[0]，无修改方法，适合存固定数据|
   |字典（Dict）|键值对，Python3.7+有序|person = {"name":"Alice"}
person.get("name")（安全取值）
   person["age"]=20（新增键值对）|
   |集合（Set）|无序、无重复元素|s = {1,2,2}
s.add(3) s.intersection({2,3})（求交集）|
   同时可学习列表推导式、字典推导式简化代码，例如quares = [x**2 for x in range(5)]，将生成[0,1,4,9,16]。
2. 其他核心技能
   1. 面向对象编程：用class定义类，理解封装、继承、多态。示例：

   class Student:
       def __init__(self, name):
           self.name = name  # 封装属性
       def study(self):
           print(f"{self.name}正在学习")
   s = Student("小明")
   s.study()  # 输出“小明正在学习”
   

   2. 异常处理：用try - except捕获报错，避免程序崩溃。示例：

   try:
       print(10/0)
   except ZeroDivisionError:
       print("除数不能为0")
   

   3. 模块与包：用import导入标准库（如os、datetime），用pip安装第三方库（如pip install requests）。

第三阶段：方向深耕（按需选择领域）

Python应用场景广泛，选择对应领域深入学习，以下是3个热门方向：

1. 数据分析与可视化
   核心库为NumPy（数组计算）、Pandas（数据清洗）、Matplotlib（绘图）。实操案例：用Pandas读取CSV文件并统计数据：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv("data.csv")
   print(df.describe())  # 输出数据统计信息
   

2. Web开发
   可选轻量的Flask或全能的Django框架。Flask简易接口案例：

   from flask import Flask
   app = Flask(__name__)
   @app.route('/')
   def hello():
       return "Hello Flask"
   if __name__ == '__main__':
       app.run()
   

3. 自动化
   核心工具包括Selenium（网页自动化）、openpyxl（操作Excel）等。Selenium打开浏览器案例：

   from selenium import webdriver
   driver = webdriver.Chrome()
   driver.get("https://www.baidu.com")  # 打开百度
   

第四阶段：实战巩固（沉淀项目经验）

编程需实战积累，通过项目强化技能，同时熟悉工程化流程

1. 基础小项目：文件批量重命名、简易计算器、天气查询脚本（调用公开天气API）。
2. 进阶项目：数据分析类可做电商销售数据可视化；Web类可开发个人博客；自动化类可写办公报表生成工具。
3. 工程化技巧：用Git管理代码，用pytest做单元测试，用logging记录程序日志，提升代码规范性。
4. 实战平台：在GitHub找开源项目贡献代码，在LeetCode刷Python算法题，提升代码优化能力。