入门 Python 语言：Python基础课程目录

Python基础课程目录

序号	标题	链接
1	入门 Python 语言：变量与数据类型	入门 Python 语言：变量与数据类型-优快云博客
2	入门 Python 语言：运算符与表达式	入门 Python 语言：运算符与表达式-优快云博客
3	入门 Python 语言：流程控制语句	入门 Python 语言：流程控制语句-优快云博客
4	入门 Python 语言：Python 函数	入门 Python 语言：Python函数-优快云博客
5	入门 Python 语言：数据结构 - 列表（数组）	入门 Python 语言：数据结构 - 列表（数组）-优快云博客
6	入门 Python 语言：Python 数组推导式	入门 Python 语言：Python数组推导式-优快云博客

1. 变量与数据类型

• 变量定义与使用
  • 变量命名规则
  • 变量赋值与修改
• 基本数据类型
  • 整数（int）
  • 浮点数（float）
  • 字符串（str）
  • 布尔值（bool）
  • 空值（None）
• 数据类型转换

2. 运算符与表达式

• 算术运算符
• 比较运算符
• 逻辑运算符
• 赋值运算符
• 运算符优先级与表达式求值

3. 流程控制语句

• 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
  • 循环控制（break、continue）

4. 函数

• 函数定义与调用
• 函数参数
  • 位置参数
  • 关键字参数
  • 默认参数
  • 可变参数
• 函数返回值
• 局部变量与全局变量

5. 数据结构 - 列表（数组）

• 列表定义与创建
• 列表元素访问与修改
• 列表常用操作
  • 列表切片
  • 列表追加、插入、删除元素
  • 列表排序、反转
• 嵌套列表

6.数组推导式

• 数组推导式基础学习
• 数组推导式结合条件判断
• 嵌套数组推导式
• 复杂场景应用

Python基础课程目录难度标注

1. 变量与数据类型

• 变量定义与使用 - 易
• 变量命名规则 - 易
• 变量赋值与修改 - 易
• 基本数据类型
  • 整数（int） - 易
  • 浮点数（float） - 易
  • 字符串（str） - 易
  • 布尔值（bool） - 易
  • 空值（None） - 易
• 数据类型转换 - 易

2. 运算符与表达式

• 算术运算符 - 易
• 比较运算符 - 易
• 逻辑运算符 - 易
• 赋值运算符 - 易
• 运算符优先级与表达式求值 - 中

3. 流程控制语句

• 条件语句
  • if 语句 - 易
  • if - else 语句 - 易
  • if - elif - else 语句 - 中
• 循环语句
  • for 循环 - 中
  • while 循环 - 中
  • 循环控制（break、continue） - 中

4. 函数

• 函数定义与调用 - 中
• 函数参数
  • 位置参数 - 中
  • 关键字参数 - 中
  • 默认参数 - 中
  • 可变参数 - 难
• 函数返回值 - 中
• 局部变量与全局变量 - 中

5. 数据结构 - 列表（数组）

• 列表定义与创建 - 易
• 列表元素访问与修改 - 易
• 列表常用操作
  • 列表切片 - 中
  • 列表追加、插入、删除元素 - 中
  • 列表排序、反转 - 中
• 嵌套列表 - 难

6. 数组推导式

• 数组推导式基础学习 - 中
• 数组推导式结合条件判断 - 中
• 嵌套数组推导式 - 难
• 复杂场景应用 - 难

重难点分析

重点内容

1. 变量与数据类型

• 基本数据类型：理解整数、浮点数、字符串、布尔值和空值的概念和用途，它们是后续编程的基础数据单元。
• 数据类型转换：在实际编程中，经常需要对不同类型的数据进行转换，以满足不同操作的要求。

2. 运算符与表达式

• 运算符优先级与表达式求值：正确掌握运算符的优先级能确保表达式按照预期的顺序进行计算，避免程序出现逻辑错误。

3. 流程控制语句

• 条件语句：if - elif - else 语句可以根据不同的条件执行不同的代码块，是实现程序逻辑分支的重要手段。
• 循环语句：for 循环和 while 循环用于重复执行一段代码，循环控制（break、continue）可以灵活控制循环的执行流程，是处理重复性任务的关键。

4. 函数

• 函数定义与调用：函数可以将一段代码封装起来，提高代码的复用性和可维护性。
• 函数参数：理解不同类型的参数（位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数）的使用方法，能让函数更加灵活地适应不同的调用场景。
• 函数返回值：函数通过返回值将处理结果传递给调用者，是函数与外界交互的重要方式。

5. 数据结构 - 列表（数组）

• 列表常用操作：列表切片、追加、插入、删除元素、排序和反转等操作是处理列表数据的常见需求，掌握这些操作能高效地对列表进行处理。
• 嵌套列表：在处理多维数据时，嵌套列表非常有用，它能模拟二维数组甚至更高维度的数据结构。

6. 数组推导式

• 数组推导式基础学习：掌握数组推导式的基本语法和使用方法，能简洁地创建列表，提高代码的编写效率。
• 数组推导式结合条件判断：结合条件判断可以对列表元素进行筛选，增强了数组推导式的实用性。

难点内容

1. 函数

• 可变参数：可变参数允许函数接受不定数量的参数，其使用和理解相对复杂，需要清楚参数的传递方式和在函数内部的处理逻辑。
• 局部变量与全局变量：理解变量的作用域，避免局部变量和全局变量的混淆，尤其是在函数内部对全局变量的修改，容易引发一些难以调试的问题。

2. 数据结构 - 列表（数组）

• 嵌套列表：嵌套列表的操作和理解相对复杂，需要考虑多层索引的使用和数据的嵌套结构，在处理嵌套列表时容易出现索引越界等错误。

3. 数组推导式

• 嵌套数组推导式：嵌套数组推导式涉及多层循环的嵌套，逻辑较为复杂，需要清晰地理解内外层循环的执行顺序和嵌套关系。
• 复杂场景应用：在复杂场景中使用数组推导式，需要结合不同的数据类型、函数调用和条件判断，对编程能力和逻辑思维要求较高。

Python基础内容与 AI 深度学习相关技能的关联

Python 基础内容	与 AI 深度学习的关联
变量与数据类型	1. 深度学习中，需要处理大量不同类型的数据，如整数可用于表示样本数量、图像尺寸等；浮点数用于存储模型的权重、偏置以及数据特征值；字符串可用于存储数据标签、模型名称等；布尔值可用于条件判断，如控制模型训练过程中的某些操作是否执行。 2. 数据类型转换在深度学习数据预处理中也很常见，例如将图像数据从整数类型转换为浮点数类型，以便进行数值计算。
运算符与表达式	1. 算术运算符用于深度学习中的各种数值计算，如计算损失函数、更新模型参数等。例如，在梯度下降算法中，需要使用加减乘除等运算来更新模型的权重。 2. 比较运算符和逻辑运算符用于条件判断，在模型训练过程中，可用于判断训练是否收敛、是否达到最大迭代次数等情况。
流程控制语句	1. 条件语句在深度学习中可用于控制模型训练的流程，例如根据验证集的准确率来决定是否提前停止训练，或者在不同的训练阶段采用不同的学习率策略。 2. 循环语句是深度学习训练过程中不可或缺的部分，通过 for 循环或 while 循环可以实现对数据集的多次迭代训练，以及对模型参数的多次更新。
函数	1. 自定义函数可以将深度学习中的一些常用操作封装起来，提高代码的复用性和可维护性。例如，可以定义一个函数来计算损失函数，或者定义一个函数来执行模型的前向传播过程。 2. 深度学习框架中的许多功能都是通过函数来实现的，理解函数的使用方法有助于更好地使用这些框架。
数据结构 - 列表（数组）	1. 列表（数组）是深度学习中最常用的数据结构之一，用于存储和处理数据。例如，图像数据可以表示为多维数组，模型的权重和偏置也可以存储在数组中。 2. 列表的切片操作在数据预处理和模型训练中非常有用，可以方便地对数据进行分割和选择。例如，将数据集划分为训练集、验证集和测试集时，可以使用切片操作来实现。
数组推导式	1. 数组推导式可以简洁地创建和处理数组，在深度学习的数据预处理阶段，可用于快速生成和转换数据。例如，将一个列表中的所有元素进行平方操作，可以使用数组推导式来实现。 2. 在处理多维数组时，数组推导式可以与嵌套循环结合，提高代码的效率和可读性。

Python的优势对比于 C++ 的维度点说明

对比维度	Python 优势	C++ 情况
性能效率	1. 开发效率高：代码简洁，语法灵活，能够用较少的代码实现相同的功能，缩短开发周期。 2. 有高性能库支持：对于计算密集型任务，可以使用如 NumPy、Pandas 等高性能库，它们底层使用 C 或 Fortran 实现，能在一定程度上弥补 Python 执行速度慢的问题。	1. 开发效率低：代码相对冗长，需要编写更多的代码来实现相同功能，开发周期较长。 2. 开发难度大：需要手动管理内存，容易出现内存泄漏等问题，对开发者要求较高。
底层控制能力	1. 代码编写简单快速：无需关注底层硬件细节，能让开发者更专注于业务逻辑的实现，快速搭建应用原型。 2. 适合快速迭代开发：在应用开发过程中，能够快速对代码进行修改和调整，适应不断变化的需求。	1. 代码编写复杂：需要对底层硬件有深入了解，编写代码时要处理很多底层细节，开发难度大。 2. 开发周期长：由于需要关注底层，代码的修改和调整相对困难，不适合快速迭代开发。
语言特性	1. 语法简洁易懂：代码可读性高，易于学习和上手，降低了编程门槛，适合初学者。 2. 动态类型灵活：在编写代码时无需提前声明变量类型，能够根据需要灵活赋值，提高了代码的编写效率。	1. 语法复杂：学习成本较高，对于初学者来说有一定难度。 2. 静态类型不够灵活：在编写代码时需要提前声明变量类型，不够灵活，修改代码时可能需要对类型进行调整。
可移植性	1. 跨平台部署方便：只要安装了相应的 Python 解释器，代码可以在不同操作系统上轻松运行，无需重新编译。 2. 云服务支持好：很多云服务平台都提供了 Python 运行环境，方便将 Python 应用部署到云端。	1. 跨平台编译麻烦：不同操作系统的编译器和运行时环境可能存在差异，需要针对不同平台进行编译和调试。 2. 云服务集成复杂：将 C++ 应用部署到云服务平台时，需要处理更多的底层配置和依赖问题。
生态系统和工具链	1. 库丰富且易用：拥有大量的开源库和框架，涵盖了数据分析、机器学习、Web 开发等多个领域，能够快速实现各种功能。 2. 社区活跃：有庞大的开发者社区，遇到问题可以很容易找到解决方案和技术支持。	1. 库学习成本高：虽然有很多专业级库，但部分库的学习曲线较陡，使用起来有一定难度。 2. 社区相对较小：相比 Python 社区，C++ 社区规模相对较小，获取技术支持和解决方案的渠道相对较少。
安全性和稳定性	1. 内置安全机制：有一些内置的安全机制，如异常处理机制，能够在程序出现错误时进行捕获和处理，避免程序崩溃。 2. 代码审查相对容易：简洁的语法和动态类型使得代码结构相对简单，在代码审查时更容易发现问题。	1. 手动管理易出错：手动管理内存和资源容易出现错误，如内存泄漏、悬空指针等，影响程序的稳定性和安全性。 2. 代码审查复杂：由于语法复杂，代码结构可能比较复杂，在代码审查时需要花费更多的时间和精力。

总结

Python相对于C++来说简单一些，学习难度也会相对来说低很多，我们大概需要8个小时的学习时间来完整整个Python的入门课程，最难的技术点是推导式，但是不用着急，后期我们长时间使用推导式之后就会彻底的学会使用了。