Python学习
🧭 学习目标
- 掌握 Python 基础语法与数据结构
- 熟悉函数式编程、面向对象编程
- 能使用 Python 进行数据处理、Web 开发、自动化等常见任务
- 能读懂和编写中大型 Python 项目
- 掌握主流框架（如 Flask / Django / FastAPI）或数据方向（Pandas / Numpy / matplotlib）
🗂 推荐学习资料（按阶段分类）
📘 阶段一：入门与基础
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书籍：
- 《Python 编程：从入门到实践（第 3 版）》Eric Matthes
- 《Python 编程（第 3 版）》
- 《Python 编程快速上手（第 2 版）》
- 《流畅的 Python》Luciano Ramalho（可作进阶阅读）
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在线课程：
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练习平台：
📗 阶段二：进阶与实战
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重点内容：
- 模块与包、虚拟环境（venv/poetry）
- 装饰器、生成器、上下文管理器
- 类型标注、MyPy、Pydantic
- 单元测试（pytest）
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推荐资源：
- Real Python
- 《Python 核心技术与最佳实践》
- Intermediate Python
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实战项目建议：
- 命令行工具：Todo CLI
- 自动化脚本：批量重命名、网络爬虫
- 小型 Web 服务：REST API with Flask / FastAPI
📙 阶段三：专业方向选择（根据兴趣）
你可以根据兴趣选择方向深入学习：
1. Web 开发
- Flask 官方文档 + 项目实战
- Django 高级开发（电商、博客等）
- FastAPI（现代 Python Web 框架）
2. 数据分析 / 科学计算
- Numpy + Pandas + Matplotlib
- 数据清洗项目实战
- Jupyter Notebook / Colab
3. 自动化与运维
- Python 自动化办公（openpyxl, requests, selenium）
- 网络脚本、运维工具编写
4. AI / 机器学习
- 使用 Scikit-learn 入门
- 深度学习框架 PyTorch / TensorFlow（进阶）
🗓 学习计划（12 周精进计划）
| 周次 | 内容 | 目标 |
|---|---|---|
| 第 1-2 周 | Python 基础语法，数据类型、控制结构 | 能写基础程序 |
| 第 3-4 周 | 函数、模块、异常、文件、数据结构（列表/字典/集合） | 掌握编程结构 |
| 第 5-6 周 | 面向对象编程、函数式编程、迭代器与生成器、装饰器 | 掌握进阶特性 |
| 第 7-8 周 | 网络编程、爬虫、请求库、Json 解析、正则 | 能实现网络数据抓取 |
| 第 9-10 周 | 选择方向（Web/数据/自动化），完成小项目 | 实战经验 |
| 第 11-12 周 | 掌握虚拟环境、依赖管理、测试、类型标注 | 工程化能力 |
📍 建议工具链
| 工具 | 说明 |
|---|---|
| VS Code | 配置 Python 插件开发体验最佳 |
| Poetry / pipenv | 推荐的依赖和虚拟环境管理工具 |
| Git / GitHub | 代码版本管理与协作 |
| Pydantic / MyPy | 类型标注和数据验证 |
| pytest | 测试工具 |
| Black / isort / Flake8 | 代码格式化和检查 |