Python知识框架

一、Python基础语法

  1. 变量与数据类型

    • 变量命名规则

    • 基本类型:int, float, str, bool, None

    • 复合类型:list, tuple, dict, set

    • 类型转换与检查(type(), isinstance()

  2. 运算符

    • 算术运算符:+, -, *, /, //, %, **

    • 比较运算符:==, !=, >, <, >=, <=

    • 逻辑运算符:and, or, not

    • 赋值运算符:=, +=, -=

  3. 流程控制

    • 条件语句:if-elif-else

    • 循环语句:forwhile + break/continue/else

    • 三元表达式:x if condition else y

  4. 输入与输出

    • print()格式化输出(f-string, format()

    • input()用户输入


二、函数与模块

  1. 函数基础

    • 定义与调用:def func():

    • 参数传递:位置参数、默认参数、关键字参数、可变参数(*args, **kwargs

    • 返回值:return vs None

  2. 作用域与闭包

    • 局部变量 vs 全局变量(global

    • 闭包与嵌套函数

  3. Lambda表达式

    • 匿名函数:lambda x: x*2
  4. 模块与包

    • 导入模块:import, from...import

    • 标准库模块:math, random, datetime, os, sys

    • 自定义模块与包结构


三、数据结构与算法

  1. 内置数据结构

    • 列表(list):切片、推导式、常用方法(append, sort, reverse等)

    • 元组(tuple):不可变特性

    • 字典(dict):键值对操作、遍历

    • 集合(set):去重、集合运算(union, intersection

  2. 高级数据结构

    • collections模块:defaultdict, Counter, namedtuple

    • 堆(heapq

    • 双向队列(deque

  3. 算法基础

    • 排序:sorted(), list.sort()

    • 查找:线性搜索、二分搜索

    • 递归与迭代


四、面向对象编程(OOP)

  1. 类与对象

    • 定义类:class MyClass:

    • 实例化与构造函数:__init__()

    • 实例属性 vs 类属性

  2. 三大特性

    • 封装:私有属性(_var, __var

    • 继承:class Child(Parent):super()

    • 多态:方法重写

  3. 魔术方法

    • __str__, __repr__

    • __len__, __getitem__

    • __add__, __eq__等运算符重载

  4. 高级特性

    • 类装饰器:@classmethod, @staticmethod

    • 抽象基类(abc模块)


五、文件与异常处理

  1. 文件操作

    • 打开文件:open() + with语句

    • 读写模式:r, w, a, b(二进制)

    • 读写方法:read(), write(), readlines()

  2. 异常处理

    • try-except-else-finally

    • 常见异常类型:ValueError, TypeError, FileNotFoundError

    • 自定义异常:继承Exception


六、Python高级特性

  1. 生成器与迭代器

    • 生成器函数:yield

    • 迭代器协议:__iter__, __next__

  2. 装饰器

    • 函数装饰器:@decorator

    • 带参数的装饰器

  3. 上下文管理器

    • with语句的实现(__enter__, __exit__
  4. 并发与并行

    • 多线程:threading模块

    • 多进程:multiprocessing模块

    • 异步编程:asyncio(协程)


七、常用标准库与第三方库

  1. 标准库

    • sys:系统相关

    • os:操作系统交互

    • re:正则表达式

    • json/pickle:序列化

    • logging:日志记录

  2. 第三方库

    • 数据分析:numpy, pandas

    • 可视化:matplotlib, seaborn

    • Web开发:flask, django

    • 爬虫:requests, scrapy

    • 机器学习:scikit-learn, tensorflow


八、项目开发与工具

  1. 开发环境

    • IDE:PyCharm、VS Code

    • Jupyter Notebook

  2. 虚拟环境

    • venvconda环境管理
  3. 代码规范

    • PEP8规范

    • 文档字符串(Docstring)

  4. 调试与测试

    • 调试工具:pdb

    • 单元测试:unittest, pytest

  5. 版本控制

    • Git基础命令

九、实战方向建议

  1. Web开发

    • 框架:Django(全栈)、Flask(轻量)

    • REST API:FastAPI

  2. 数据分析/科学计算

    • 工具链:pandas + numpy + matplotlib
  3. 自动化脚本

    • 文件处理、爬虫、定时任务
  4. 机器学习/AI

    • 库:scikit-learnPyTorch

通过这个框架,你可以逐步深入学习每个模块,结合实际项目巩固知识。建议从基础语法和函数开始,再逐步过渡到OOP和高级特性,最后结合领域方向(如Web或数据分析)深入实践。

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