Python
- 作者
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- 青玉白露
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- @white0dew
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第一部分:Python 入门
第一章:初识 Python
- Python 简介
- Python 的历史与发展
- Python 的应用领域
- 为什么选择 Python
- 安装与设置
- 安装 Python(Windows、macOS、Linux)
- 配置环境变量
- 安装 IDE(如 PyCharm、VS Code)
- 第一个 Python 程序
- 编写 Hello, World 程序
- 运行 Python 程序
- 基本的代码编辑与调试
第二章:Python 基础语法
- 变量与数据类型
- 变量的定义与使用
- 常见数据类型(如整数、浮点数、字符串、布尔值)
- 数据类型转换
- 运算符与表达式
- 算术运算符
- 比较运算符
- 逻辑运算符
- 字符串操作
- 字符串的定义与操作
- 字符串切片与拼接
- 常用字符串方法
第三章:控制结构
- 条件语句
- if 语句
- if-else 语句
- if-elif-else 语句
- 循环语句
- for 循环
- while 循环
- 循环中的 break 与 continue
- 列表与字典
- 列表的定义与操作
- 字典的定义与操作
- 列表与字典的常用方法
第二部分:Python 进阶
第四章:函数与模块
- 函数
- 函数的定义与调用
- 函数参数与返回值
- 匿名函数(lambda 表达式)
- 模块与包
- 模块的导入与使用
- 常用标准库模块(如 math、random、time)
- 自定义模块与包
第五章:文件操作
- 文件读写
- 打开与关闭文件
- 读取文件内容
- 写入文件内容
- 文件与目录操作
- 文件与目录的创建、删除与重命名
- 路径操作与文件检查
第六章:异常处理
- 异常的基本概念
- 什么是异常
- 常见异常类型
- 异常处理
- try-except 语句
- try-except-else 语句
- try-except-finally 语句
- 自定义异常
- 创建自定义异常类
- 在代码中使用自定义异常
第七章:面向对象编程
- 类与对象
- 类的定义与实例化
- 类的属性与方法
- self 参数的使用
- 继承与多态
- 继承的基本概念
- 方法重写与多态
- 使用 super() 函数
- 特殊方法与运算符重载
- 常见的特殊方法(如
__init__
、__str__
) - 运算符重载的实现
- 常见的特殊方法(如
第三部分:实战与高级应用
第八章:常用库与框架
- 数据处理库
- NumPy
- Pandas
- 数据可视化库
- Matplotlib
- Seaborn
- Web 框架
- Flask
- Django
第九章:项目实战:创建一个 Web 应用
- 项目介绍与规划
- 项目需求分析与功能规划
- 项目目录结构的设计
- 开发与实现
- 使用 Flask 创建 Web 应用
- 实现用户注册与登录功能
- 实现数据展示与交互功能
- 部署与发布
- 部署 Web 应用到 Heroku
- 使用 Docker 进行容器化部署
第十章:测试与调试
- 单元测试
- 什么是单元测试
- 使用 unittest 编写单元测试
- 运行与调试单元测试
- 调试技巧
- 常用调试工具与方法
- 使用断点与调试器
- 性能优化
- 常见的性能瓶颈与优化方法
- 使用 cProfile 进行性能分析
第十一章:高级应用与最佳实践
- 多线程与多进程
- 线程与进程的基本概念
- 使用 threading 模块实现多线程
- 使用 multiprocessing 模块实现多进程
- 网络编程
- 使用 socket 模块进行网络编程
好的,我会接着第十一章的内容继续编写。
- 使用 socket 模块进行网络编程
第十一章:高级应用与最佳实践(续)
- 网络编程
- 使用
socket
模块进行网络编程- 创建客户端与服务器
- 数据的发送与接收
- HTTP 请求与响应
- 使用
requests
库进行 HTTP 请求 - 解析 HTTP 响应
- 使用
- 使用
- 装饰器与上下文管理器
- 装饰器的基本概念
- 函数装饰器与类装饰器
- 使用装饰器简化代码
- 上下文管理器
with
语句与上下文管理器- 自定义上下文管理器
- 装饰器的基本概念
- 生成器与迭代器
- 生成器的定义与使用
- 使用
yield
关键字创建生成器 - 生成器的应用场景
- 使用
- 迭代器的基本概念
- 实现自定义迭代器
- 迭代器与循环
- 生成器的定义与使用
第十二章:项目实战:数据分析与可视化
- 项目介绍与规划
- 数据分析项目的需求分析与功能规划
- 项目目录结构的设计
- 数据处理与清洗
- 使用 Pandas 进行数据导入与处理
- 数据清洗与缺失值处理
- 数据的归一化与标准化
- 数据分析与建模
- 基本的统计分析与数据探索
- 使用 NumPy 进行数值计算
- 使用 Scikit-learn 进行简单的机器学习建模
- 数据可视化
- 使用 Matplotlib 创建基本图表
- 使用 Seaborn 进行高级可视化
- 交互式数据可视化工具(如 Plotly)
- 项目总结与报告
- 数据分析结果的总结
- 编写数据分析报告
- 数据分析项目的发布
第十三章:实用技巧与资源
- 代码管理与版本控制
- 使用 Git 进行版本控制
- Git 的基本命令与工作流程
- GitHub 的使用与项目托管
- Python 的常用工具与资源
- 常用的 Python 库与工具
- Python 学习资源推荐(书籍、网站、视频课程等)
- 职业发展与面试指南
- Python 开发者的职业发展路径
- 常见的 Python 面试题与解答
- 技术面试的技巧与准备