6小时掌握Python编程

课程介绍

本课程采用实践导向的教学方法，所有内容均在Python编辑器中完成，不讲枯燥理论，确保学习过程生动有趣。为了便于大家利用碎片时间学习，每节课程时长控制在3-5分钟内，部分课程时长稍长但也尽量不超过10分钟，降低学习疲劳感，提高学习成就感。

课程结构

Python基础知识（前44讲）

1. 简介：课程介绍和Python的应用领域。 简介：探索Python的基本概念和应用场景。

2. 开发环境安装：详细步骤如何在不同操作系统上安装Python环境。 安装：介绍如何在各种操作系统上安装和配置Python开发环境。

3. 基础编程： 第一个Python程序：编写并运行第一个简单的Python程序。 Python代码如何执行：探索Python代码的执行过程。

4. 变量与数据类型： 变量：定义变量及其命名规则。 输入：处理用户输入。 类型转换：转换不同数据类型。 字符串：字符串操作和常用方法。 格式化字符串：使用格式化符号和方法输出字符串。 字符串常用方法：查找、替换、拆分等字符串方法。

5. 运算与条件： 运算操作：基本的算术、逻辑和位运算。 运算符优先级：探索运算符的优先级和括号的使用。 数学相关函数：常见数学函数和运算符。 条件语句if：使用条件语句控制程序流程。 逻辑运算：与、或、非逻辑运算符的应用。 比较运算：比较运算符的使用和结果。

6. 循环： 课程复习：回顾前面学习内容。 While循环：使用循环直到条件不满足。 猜数字游戏：实现简单的猜数字游戏。 汽车游戏：模拟汽车行驶的循环和条件语句。 For循环：迭代序列和集合。 嵌套循环：处理复杂任务的循环嵌套。

7. 数据结构： 列表：定义、索引和切片。 二维列表：使用列表表示二维数据。 列表常用方法：添加、删除、排序等列表操作。 元组：创建、访问和不可变性。 解包：从元组或列表中解包元素。 字典：基本操作和常用方法。 表情转换：将表情符号转换为文本表示。

8. 函数与参数： 函数：定义、调用和返回值。 参数：位置参数和默认参数的使用。 关键字参数：传递和解构参数。 返回语句：返回值和终止函数执行。 利用函数重构代码：优化现有代码。 异常处理：处理程序中的错误和异常。 注释：单行和多行注释解释代码作用。

9. 面向对象编程： 类：定义、属性和方法。 构造函数：初始化对象属性。 类继承：派生新类。

10. 模块与包： 模块：创建和导入自定义模块。 包：组织和管理Python包。 内置模块：常用Python模块。 目录操作：处理文件和目录操作。 Python包管理pip：管理Python包和依赖。

课程实践（第45讲起）

• Python自动化：通过实战项目，学习使用Python处理Excel文件，掌握数据自动化处理的技能。

• Web开发：学习使用Django框架进行Web开发，完成一个简单的在线商店项目。课程还将介绍HTML、CSS等Web开发的基础知识，帮助学员建立完整的Web开发技能体系。

• 机器学习：引导学员进入人工智能领域，利用Python进行机器学习项目开发。通过编写程序，学会使用机器学习算法预测用户对音乐类型的喜好，并完成推荐系统的构建。通过这一系列实战项目，学员将初步掌握Python在机器学习中的应用。

详细课程内容

Python基础知识概要

1. 简介

• 简介：课程介绍和Python的应用领域。

2. 开发环境安装

• 安装：详细步骤如何在不同操作系统上安装Python环境。

3. 基础编程

• 第一个Python程序：编写并运行第一个简单的Python程序。

• Python代码如何执行：解释Python代码的执行过程。

4. 变量与数据类型

• 变量：如何定义变量以及变量的命名规则。

• 输入：获取用户输入并进行处理。

• 类型转换：不同数据类型之间的转换方法。

• 字符串：字符串的基本操作和常用方法。

• 格式化字符串：使用格式化符号和方法来优化字符串输出。

• 字符串常用方法：常用于字符串操作的方法，如查找、替换、拆分等。

5. 运算与条件

• 运算操作：基本的算术、逻辑和位运算。

• 运算符优先级：运算符的优先级和如何通过括号改变运算顺序。

• 数学相关函数：常用的数学函数和数学运算符。

• 条件语句if：使用条件语句进行程序流程控制。

• 逻辑运算：与、或、非等逻辑运算符的使用。

• 比较运算：比较运算符的使用和返回结果。

6. 循环

• 课程复习：回顾并巩固前面学习内容。

• While循环：使用while循环执行重复操作直到条件不再满足。

• 猜数字游戏：实现一个简单的猜数字游戏。

• 汽车游戏：介绍如何使用循环和条件语句来模拟汽车行驶。

• For循环：使用for循环迭代序列和集合。

• 嵌套循环：在循环中嵌套另一个循环来处理复杂任务。

7. 数据结构

• 列表：列表的定义、索引和切片。

• 二维列表：使用列表表示二维数据结构。

• 列表常用方法：常用于列表操作的方法，如添加、删除、排序等。

• 元组：元组的创建、访问和不可变性。

• 解包：如何从元组或列表中解包元素。

• 字典：字典的基本操作和常用方法。

• 表情转换：将表情符号转换为对应的文本表示。

8. 函数与参数

• 函数：函数的定义、调用和返回值。

• 参数：位置参数和默认参数的使用。

• 关键字参数：使用关键字传递参数以及参数解构。

• 返回语句：函数如何返回值并终止执行。

• 利用函数重构代码：如何使用函数来重构和优化现有代码。

• 异常处理：处理程序运行时可能出现的错误和异常。

• 注释：如何添加单行和多行注释来解释代码的作用。

9. 面向对象编程

• 类：类的定义、属性和方法。

• 构造函数：初始化对象的特定属性。

• 类继承：如何从现有类派生新的类。

10. 模块与包

• 模块：创建和导入自定义模块。

• 包：如何组织和管理Python包。

• 内置模块：Python自带的一些常用模块。

• 目录操作：处理文件和目录的基本操作。

• Python包管理pip：使用pip来管理Python包和依赖。

第二部分：课程实践

Python自动化处理Excel

详细介绍如何使用Python编写脚本自动化处理Excel文件，包括数据导入、处理和导出。

Python Django开发在线商店

• Django基础知识：学习Django框架的基本概念和核心特性。

• 创建Django应用程序：使用Django创建新的应用程序，并了解如何配置和管理应用。

• Django视图函数：开发和管理Django应用程序中的视图函数，处理HTTP请求和响应。

• Django URL映射：配置URL路由，将请求映射到相应的视图函数。

• Django Model：定义和管理Django中的数据模型，与数据库进行交互。

• Django Admin：使用Django Admin管理后台进行数据管理和应用程序配置。

• Django模板：学习如何使用Django模板语言创建动态网页内容，包括HTML、CSS等基础内容。

Python 机器学习

• Python实现机器学习：使用Python和相关库实现基本的机器学习算法。

• 机器学习开发环境搭建：配置和准备机器学习开发环境，包括安装必要的工具和库。

• 导入数据集：将数据集导入到机器学习项目中进行分析和处理。

• Jupyter快捷方式：使用Jupyter Notebook进行交互式数据分析和编程。

• 导入样本数据：导入和准备用于机器学习的样本数据。

• 准备数据：数据预处理和准备，使其适合机器学习模型使用。

• 建立模型进行预测：使用机器学习算法构建预测模型，进行数据预测和分析。

• 验证模型准确性：评估和验证机器学习模型的准确性和效果。

• 模型持久化：将训练好的机器学习模型保存和导出，以便在其他环境中使用。

• 机器学习可视化：使用可视化工具和库展示机器学习分析的结果和模型效果。