1. Python介绍

1. Python概述

Python是一种高级、解释型、通用的编程语言，由Guido van Rossum于1991年首次发布。它以简洁易读的语法和强大的功能而闻名，广泛应用于：

• Web开发（如Django、Flask框架）

• 数据分析与科学计算（如NumPy、Pandas）

• 人工智能与机器学习（如TensorFlow、PyTorch）

• 自动化脚本（如系统管理、爬虫）

• 嵌入式开发（如MicroPython）

Python的设计哲学强调可读性（通过缩进代替大括号）和简洁性（"用一种方法，最好是唯一一种方法来做一件事"）。

---

2. Python特点

优点

• 简单易学：语法接近自然语言，适合初学者。

• 跨平台：支持Windows、Linux、macOS等操作系统。

• 丰富的库：标准库覆盖文件操作、网络编程等，第三方库（如PyPI）超过40万个。

• 动态类型：无需声明变量类型，开发效率高。

• 社区支持：活跃的开发者社区和丰富的学习资源。

缺点

• 执行速度较慢：相比C/C++等编译型语言，性能较低（但可通过C扩展优化）。

• 全局解释器锁（GIL）：限制多线程并行效率（多进程可缓解）。

---

3. Python安装与查看

安装步骤（以最新版为例）

1. 下载Python：

   • 官网：Download Python | Python.org

   • 选择与操作系统匹配的版本（推荐Python 3.10+，Python 2已停止维护）。

2. 运行安装程序：

   • Windows/macOS：勾选Add Python to PATH（确保命令行直接调用），按提示安装。

   • Linux：通常预装Python 3，可通过包管理器安装（如sudo apt install python3）。

3. 验证安装：
   打开终端（Windows：CMD/PowerShell；macOS/Linux：Terminal），输入：

python --version   # 或 python3 --version

        输出示例：Python 3.12.0。

其他工具

• IDE推荐：PyCharm、VS Code（安装Python插件）、Jupyter Notebook。

• 包管理：使用pip安装第三方库（如pip install numpy）。

4."Python基础" 树状图

# Python基础知识体系
│
├── **1. Python介绍与安装**
│   ├── 1.1 Python特点与应用场景
│   ├── 1.2 Python解释器安装（Windows/macOS/Linux）
│   └── 1.3 开发工具配置（IDLE/VSCode/PyCharm）
│
├── **2. 第一个Python程序**
│   ├── 2.1 编写"Hello World"
│   ├── 2.2 代码执行方式（交互式/脚本式）
│   └── 2.3 程序调试基础
│
├── **3. 基础语法核心**
│   ├── 3.1 变量与数据类型（int/float/str/bool）
│   ├── 3.2 运算符（算术/比较/逻辑）
│   └── 3.3 代码规范（PEP8/缩进/注释）
│
├── **4. 流程控制**
│   ├── 4.1 条件语句（if/elif/else）
│   └── 4.2 循环语句（while/for/break/continue）
│
├── **5. 函数与模块化编程**
│   ├── 5.1 函数定义与参数传递
│   ├── 5.2 返回值与作用域
│   └── 5.3 模块导入与__name__属性
│
├── **6. 容器类型**
│   ├── 6.1 列表 [ ] - 增删改查
│   ├── 6.2 元组 ( ) - 不可变序列
│   ├── 6.3 字典 { } - 键值对
│   └── 6.4 集合 { } - 去重操作
│
├── **7. 面向对象编程**
│   ├── 7.1 类与对象概念
│   ├── 7.2 属性与方法
│   └── 7.3 继承与多态
│
├── **8. 文件与IO操作**
│   ├── 8.1 文件读写模式（r/w/a/b）
│   └── 8.2 with上下文管理
│
├── **9. 异常处理机制**
│   ├── 9.1 try-except-finally
│   └── 9.2 自定义异常类
│
├── **10. 常用内置函数**
│   ├── 10.1 类型转换（int()/str()）
│   └── 10.2 迭代器（range()/enumerate()）
│
├── **11. 并发编程**
│   └── 11.1 多线程（threading模块）
│
├── **12. 包管理工具**
│   └── 12.1 pip安装与镜像源配置
│
└── **13. 科学计算基础**
    └── 13.1 Numpy数组创建与运算

5."Python基础"学习带来“6大核心能力”

1. 基础开发能力 

• 达成状态：

  • 能独立编写 50~200行 的Python脚本

  • 理解Python代码执行原理（解释型语言特性）

  • 掌握 变量/运算符/流程控制 的灵活组合使用

2. 数据处理能力 

• 达成状态：

  • 熟练操作 列表/字典/集合 完成数据清洗

  • 能使用 Numpy 进行基础的数值计算（如矩阵运算）

3. 工程化能力 

• 达成状态：

  • 能用 函数和模块 组织代码结构

  • 会通过 pip 安装第三方库并管理依赖

  • 掌握 文件读写 实现数据持久化

4. 调试与容错能力 

• 达成状态：

  • 能使用 try-except 处理常见异常（如文件不存在、类型错误）

  • 掌握基础的 Debug技巧（断点调试、print日志）

5. 面向对象思维 

• 达成状态：

  • 能定义 类与对象 封装业务逻辑

  • 理解 继承/多态 的设计思想

6. 进阶学习基础 

• 达成状态：

  • 为学习以下领域打下坚实基础：

    • Web开发（Django/Flask）

    • 数据分析（Pandas/Matplotlib）

    • 自动化运维（脚本编写）

    • AI入门（TensorFlow/PyTorch）

能力验证标准

 能独立完成：

• 获取文本数据处理并存储到Excel

• 用面向对象思想设计「学生管理系统」

• 形成标准化的Python编程风格