Python基础课程

从零开始学习Python编程基础

课程内容

阶段一:环境搭建与核心语法(1-2天)

环境搭建

搭建Python开发环境,为后续学习做好准备。

  • 从官网安装 Python 3.12 或 3.13
  • 配置环境变量(Add to PATH)
  • 安装VS Code或Jupyter Notebook
  • 创建虚拟环境

核心语法

掌握Python的基本语法和核心概念。

  • 变量与数据类型(int, float, str, bool)
  • 数据结构(列表、字典、元组、集合)
  • 控制流(if-elif-else, for, while)
  • 函数定义与使用
  • 文件操作与异常处理

点击代码示例即可在编辑器中运行

📌 变量与数据类型
# 变量与数据类型示例
x = 10
y = 3.14
name = "严秀琼"
is_student = True

print(f"x = {x}, 类型: {type(x)}")
print(f"y = {y}, 类型: {type(y)}")
print(f"name = {name}, 类型: {type(name)}")
print(f"is_student = {is_student}, 类型: {type(is_student)}")
📌 列表操作
# 列表操作示例
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print(f"原始列表: {numbers}")

# 索引和切片
print(f"第一个元素: {numbers[0]}")
print(f"前三个元素: {numbers[:3]}")

# 列表推导式
squared = [n**2 for n in numbers]
print(f"平方列表: {squared}")

# 增加元素
numbers.append(6)
print(f"添加后: {numbers}")

# 列表操作
print(f"长度: {len(numbers)}")
print(f"总和: {sum(numbers)}")
print(f"最大值: {max(numbers)}")
📌 字典操作
# 字典操作示例
student = {
    "name": "严秀琼",
    "age": 20,
    "major": "数据科学",
    "grades": [90, 85, 95]
}

print(f"学生信息: {student}")
print(f"姓名: {student['name']}")
print(f"专业: {student['major']}")

# 访问所有键和值
print(f"\n键: {list(student.keys())}")
print(f"值: {list(student.values())}")

# 添加新键值对
student['email'] = "student@example.com"
print(f"\n添加邮箱后: {student}")

# 遍历字典
print("\n遍历字典:")
for key, value in student.items():
    print(f"{key}: {value}")
📌 控制流
# 控制流示例
score = 85

# if-elif-else
if score >= 90:
    grade = "优秀"
elif score >= 80:
    grade = "良好"
elif score >= 60:
    grade = "及格"
else:
    grade = "不及格"

print(f"分数: {score}, 等级: {grade}")

# for循环
print("\nfor循环示例:")
for i in range(1, 6):
    print(f"{i} * {i} = {i*i}")

# while循环
print("\nwhile循环示例:")
count = 1
while count <= 5:
    print(f"计数: {count}")
    count += 1
📌 函数
# 函数示例
def greet(name, greeting="你好"):
    return f"{greeting}, {name}!"

# 调用函数
message1 = greet("严秀琼")
message2 = greet("Python", "欢迎")
print(message1)
print(message2)

# 计算函数
def calculate_area(width, height):
    area = width * height
    perimeter = 2 * (width + height)
    return area, perimeter

area, perimeter = calculate_area(5, 3)
print(f"\n矩形面积: {area}")
print(f"矩形周长: {perimeter}")

# 可变参数
def sum_all(*numbers):
    return sum(numbers)

print(f"\n求和: {sum_all(1, 2, 3, 4, 5)}")

阶段二:Pythonic进阶与数据分析入门(2-3周)

进阶概念

提升代码质量,学习Python的高级特性。

  • 面向对象编程(OOP)
  • 常用标准库(os, json, datetime)
  • Pythonic编程风格

数据分析核心库

学习数据分析必备的Python库。

  • Pandas(数据处理)
  • NumPy(数组运算)
  • Matplotlib/Seaborn(数据可视化)

阶段三:确定方向,实战深化(3-6周)

深耕数据分析栈

系统学习数据分析的高级技能。

  • Pandas高级操作(数据清洗、聚合、合并)
  • Matplotlib/Seaborn高级可视化
  • Jupyter Notebook数据分析报告

拓展辅助技能

学习数据获取和版本控制等辅助技能。

  • 数据获取(requests, BeautifulSoup)
  • Git基础与GitHub托管

阶段四:持续精进与拥抱AI(长期)

拥抱AI辅助

将AI编程助手融入学习工作流,提升效率。

  • AI编程助手(DeepSeek、GitHub Copilot)
  • AI辅助代码解释和调试

关注前沿

了解AI工程化和大模型应用等趋势。

  • AI工程化
  • 大模型应用(LangChain)
  • 持续学习数据分析新工具

学习资源

推荐学习资料

  • 《Python编程:从入门到实践》
  • 《Python基础教程》
  • Python官方文档
  • GitHub上的Python项目

在线练习平台

  • LeetCode
  • 牛客网
  • Python官方练习
  • Codecademy

数据分析库资源

  • Pandas官方文档
  • NumPy官方文档
  • Matplotlib官方文档
  • Seaborn官方文档

AI辅助工具

  • DeepSeek(代码理解和生成)
  • GitHub Copilot(代码建议)
  • ChatGPT(概念解释、调试)
  • LangChain(大模型应用)

实践项目

阶段一项目

猜数字游戏

实现一个猜数字游戏,锻炼基本的控制流和用户交互能力。

  • 随机数生成
  • 用户输入处理
  • 条件判断与循环

学生成绩管理系统

使用列表和字典存储学生成绩,实现基本的管理功能。

  • 数据存储(列表/字典)
  • 添加、查询、修改成绩
  • 成绩统计与分析

阶段二项目

CSV数据处理与可视化

使用Pandas读取CSV文件,进行数据清洗和简单分析,并用Matplotlib可视化结果。

  • 使用Pandas读取和处理CSV
  • 数据清洗与筛选
  • 数据统计与分析
  • 使用Matplotlib绘制图表

阶段三项目

完整数据分析项目

分析一个公开数据集(如Kaggle上的Titanic数据集),完成从数据加载、清洗、探索性分析到生成可视化报告的完整流程。

  • 数据获取与加载
  • 数据清洗与预处理
  • 探索性数据分析
  • 数据可视化
  • 生成分析报告
  • 代码上传至GitHub