


Daripada Permulaan kepada Pro: Topik Pembelajaran Python Penting yang Anda Tidak Boleh Terlepas!
Hei kawan-kawan! Jika anda mula belajar Python, pilihan yang bagus! Saya menjumpai beberapa statistik yang menarik tentangnya, dan semasa mencari sukatan pelajaran yang bagus, saya perhatikan beberapa topik muncul dengan banyak. Jadi, saya membuat sukatan pelajaran Python mesra pemula yang merangkumi semua konsep utama. Saya harap anda menyukainya!
1. Pengenalan kepada Python
- Apakah Python?
- Memasang Python
- Menjalankan skrip Python
- IDE Python (Persekitaran Pembangunan Bersepadu)
- Sintaks Asas: Komen, Inden dan Pembolehubah
- Jenis Data Python: Rentetan, Integer, Terapung, Boolean
- Input dan Output Asas
- Mod Interaktif Python dan REPL
- Menggunakan Buku Nota Jupyter
- Memahami Cangkang Python
- Penyelesaian Masalah Asas: Ralat dan Pembetulan Biasa
2. Aliran Kawalan
- Pernyataan Bersyarat: jika, jika tidak, elif
- Perbandingan dan Operator Logik
- Gelung:
- untuk gelung
- sambil gelung
- Pernyataan kawalan gelung: putus, teruskan, lulus
- Senarai dan Pemahaman Kamus
- Gelung Bersarang
- Menggunakan enumerate() dengan Gelung
- Fungsi zip() untuk Lelaran
- Ralat Pengendalian dalam Gelung
3. Fungsi
- Mentakrifkan Fungsi dengan def
- Parameter dan Hujah
- Nilai Pulangan
- Skop Pembolehubah: Tempatan lwn Global
- Fungsi Lambda
- Rekursi
- Argumen Lalai dan Kata Kunci
- Argumen Pembolehubah-panjang (*args dan `kwargs`)**
- Fungsi tertib lebih tinggi
- Penghias (pengenalan asas)
4. Struktur Data
- Senarai:
- Pengindeksan, Penghirisan dan Kaedah (tambah, masukkan, keluarkan, dll.)
- Tuple:
- Kes Ketidakbolehubahan dan Penggunaan
- Kamus:
- Pasangan Nilai-Kekunci, Kaedah (dapatkan, kunci, nilai, dll.)
- Set:
- Tetapkan Operasi (kesatuan, persimpangan, perbezaan)
- Struktur Data Bersarang
- Senarai lwn Tuple lwn Set lwn Kamus
- Memahami modul koleksi: Counter, defaultdict, OrderedDict
- Pertimbangan Prestasi Struktur Data
5. Pengaturcaraan Berorientasikan Objek (OOP)
- Kelas dan Objek
- Atribut dan Kaedah
- Kata Kunci diri
- Pembina (__init__)
- Warisan
- Warisan Tunggal dan Berbilang
- Polimorfisme
- Ekapsulasi dan Abstraksi
- Kaedah Khas: str, repr, len, dsb.
- Pembolehubah Kelas lwn Instance
- Kaedah Kelas dan Kaedah Statik
- Komposisi lwn. Warisan
- Kelas Asas Abstrak (ABC)
6. Ralat Pengendalian
- Jenis Ralat: Sintaks, Logik, Masa Jalan
- cuba, kecuali, akhirnya sekat
- Meningkatkan Pengecualian dengan kenaikan pangkat
- Kelas Pengecualian Tersuai
- Menggunakan assert untuk Penyahpepijatan
- Ralat Pengelogan dengan Modul pengelogan
- Mencipta Pengurus Konteks untuk Pengendalian Ralat
- Amalan Terbaik dalam Pengendalian Ralat
7. Pengendalian Fail
- Membuka Fail: buka(), baca(), tulis()
- Membaca dan Menulis ke Fail
- Mod Fail (r, w, a, b)
- Bekerja dengan Laluan Fail
- Menggunakan dengan untuk Menutup Fail Secara Automatik
- Membaca dan Menulis Fail CSV
- Bekerja dengan Fail JSON
- Pelajar Fail
- Mengendalikan Fail Besar dengan Pembacaan/Penulisan Tertimbal
8. Modul dan Pakej
- Mengimport Modul: import, dari ... import
- Python Standard Library (cth., matematik, rawak, tarikh tarikh)
- Mencipta dan Menggunakan Modul Tersuai
- Menggunakan Pakej Pihak Ketiga dengan pip
- Persekitaran Maya
- Memahami fail __init__.py
- Membina Pakej Anda Sendiri
- Menggunakan requirements.txt untuk Pengurusan Ketergantungan
- Meneroka Modul sys dan os
9. Bekerja dengan Perpustakaan
- NumPy (untuk manipulasi tatasusunan)
- Panda (untuk analisis dan manipulasi data)
- Matplotlib dan Seaborn (untuk visualisasi data)
- Permintaan (untuk mengendalikan permintaan HTTP)
- Pengendalian JSON
- Menggunakan SciPy untuk Pengkomputeran Saintifik
- Bekerja dengan SQLAlchemy untuk Interaksi Pangkalan Data
- Mengikis Web dengan Sup Cantik dan Mengikis
- Pengenalan kepada TensorFlow dan Keras untuk Pembelajaran Mesin
10. Topik Lanjutan
- Senarai dan Pemahaman Kamus (penggunaan lanjutan)
- Penjana dan kata kunci hasil
- Penghias dan @nama_penghias
- Pengurus Konteks
- Ungkapan Biasa (Regex)
- Ujian Unit dengan ujian unit
- Metaclass dan Kes Penggunaannya
- Pengaturcaraan Tak Segerak (tak segerak/menunggu)
- Threading dan Multiprocessing
- Modul functools Python (cth., lru_cache, separa)
- Penerangan dan Penghias Harta
- Taip Pembayang dan Anotasi
- Pengendalian Ralat Lanjutan dan Pengecualian Tersuai
11. Bekerja dengan API
- Apakah itu API?
- Menggunakan API dengan Python
- Pengesahan (Asas, OAuth)
- Menghuraikan JSON daripada API
- Menggunakan Perpustakaan permintaan untuk Panggilan API
- Bekerja dengan REST lwn. SOAP API
- Mengendalikan Pengehadan Kadar API
- Mencipta API Anda Sendiri dengan Flask atau FastAPI
12. Pengenalan kepada Sains Data
- Asas Manipulasi Data dengan Panda
- Penggambaran Data dengan Matplotlib/Seaborn
- Statistik Asas dalam Python
- Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin dengan Scikit-learn (pilihan)
- Analisis Data Penerokaan (EDA)
- Kejuruteraan dan Pemilihan Ciri
- Teknik Pembersihan Data
- Memahami Overfitting dan Underfitting
13. Projek Akhir
- Membangunkan projek Python yang menyepadukan konsep yang berbeza:
- Analisis Data, Mengikis Web atau Permainan Mudah
- Perancangan dan Dokumentasi Projek
- Kawalan Versi dengan Git
- Pilihan Penerapan (cth. Heroku, Halaman GitHub)
- Membentangkan Projek Anda: Amalan Terbaik
Sumber untuk Belajar Python:
- Belajar Python Percuma
- Kursus Kaggel tentang Python
- Kursus Python CodeAcacdmy Adv
- DOC Python Rasmi
Jika anda mempunyai sebarang cadangan atau jika saya terlepas sesuatu, sila tinggalkan komen! Selamat mengekod!
Atas ialah kandungan terperinci Daripada Permulaan kepada Pro: Topik Pembelajaran Python Penting yang Anda Tidak Boleh Terlepas!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
