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沉淀与成长:Python学习资料整理(一)

2025-12-31 06:49:55

前言

第一章软件安装

一、Python解释器

二、代码编辑器

三、软件安装

1、Python解释器安装

2、检测Python解释器是否安装成功

3、PyCharm代码编辑器安装

4、打开PyCharm代码编辑器

第二章新建Python程序文件

一、PyCharm中文界面设置

二、新建项目

三、新建Python代码文件

第三章基础语法指令

一、print —— 打印指令，代码输入与运行

二、字符串与字符串连接符

1、字符串连接

2、单双引号转义

3、换行

4、三引号跨行字符串

三、变量

四、数学运算

五、注释

六、数据类型

1、字符串 str

2、整数 int、浮点数 float

3、布尔类型 bool

4、空值类型 NoneType

七、input——用户输入指令

八、条件语句

九、嵌套/多条件判断

十、逻辑运算

十一、列表 []

十二、元组 tuple

十三、集合 set

十四、字典 {}

十五、for循环

十六、range整数序列

十七、while循环

十八、格式化字符串

1、format方法

2、f-字符串

十九、函数

二十、引入模块

1、import 语句

2、from…import… 语句

3、from…import * 语句

4、其他

第四章进阶函数

一、类

1、类的定义 class

2、类的命名

3、类的构造函数

4、定义类的方法（函数）

5、类的继承

二、Python文件路径

三、Python文件操作

1、open() 方法，打开文件

2、read() 方法，读取文件方法一

3、readline() 方法，读取文件方法二

4、readlines() 方法，读取文件方法三

5、close() 方法，关闭文件

6、write() 方法，写文件

7、r+，同时支持读写文件

四、Python异常处理

五、Python测试

1、assert 断言

2、unittest 单元测试

3、测试代码

4、高效测试代码

六、Python高阶和匿名函数

1、高阶函数

2、匿名函数

第五章其他

前言

编程入门阶段，不用花时间学习和记忆细枝末节，这样会分散新手去理解核心逻辑的精力，而且很常用的知识也很容易被遗忘。真实世界里的编程不是闭卷考试，不需要把语言的细节全部记住，因为随时可以上网搜索和查阅技术文档。写多代码的人最后都会意识到，更重要的是具备搜索问题、发现答案和高效解决的能力，而不是成为记忆大师。

入门编程语言选择，建议Python、Java、JavaScript、C。其中优先选择Python，Python容易教，容易学，其一：语法简洁；其二：封装得更适合新手，对于新手来说，更应该先专注于理解逻辑，而不是计算机底层构造，Python无需了解指针和内存管理等计算机偏底层的内容；其三：内置函数非常多，已写好的工具较多。

Python的主要应用：脚本、网站后端、数据分析、机器学习等。

Java有完善的工具库和框架，稳定性高，适合做网站后端、安卓应用、桌面应用。

JavaScript主要应用在网站前端，也可以做网站后端、移动端、小程序。

C的好处自由度高，可以直接操作内存和计算机硬件，帮助了解底层构造。C的主要应用：硬件、嵌入式、操作系统等底层软件开发。

下图是以目的为导向的编程语言分类图。

以前学编程要啃大部头，现在只需掌握一个核心思想：“如何用 AI 来教自己”。

不需要你自己瞎琢磨，我们直接请出 Kimi（或者 ChatGPT/Gemini）这位顶级私教。

第一步：让 AI 帮你拆解目标

学习最忌讳盲目。你可以这样问 AI，瞬间获得一份专家级的大纲：

Prompt（提示词）：
“作为一个精通 Python 的专家，请给一个想系统性学习 Python 的人，一个清晰的目标分解。请按学习的先后顺序，一步步列出必须掌握的知识点。”

你看，结构清晰无比：

基础知识、进阶知识、高级应用。这几项是你必须掌握的。
实用库和框架，你要看自己的实际应用场景来考虑分别掌握一下。
项目实践，这个没有什么好说的了。你可以继续练习使用啊。

第二步：针对性学习与练习

有了大纲，遇到不懂的概念（比如 OOP），或者写完代码不知道对错时，继续用 AI：

Prompt（学习概念）：
“请给我几个通俗易懂的例子，讲解一下 Python 中面向对象（OOP）的概念及注意事项。”
Prompt（代码纠错）： “我写了一个 Python 类，请帮我检查它是否正确？如果有问题，请指出并修改。”

class Person:
  def __init__(self, name):
     self.name = name
  def talk(self, content):
     self.content = content
     return "you are a good man"

到这里，你发现了什么？ 仅仅是“会使用”AI，你就拥有了一位 24 小时待命的专家导师。它能提供个性化教学、即时反馈、甚至帮你做职业规划。

但是，请停下来思考一秒钟： 既然 AI 这么强大，未来只会写 Python 还够吗？现实很残酷：Python 现在的确很卷，门槛在降低。真正能让你在职场立足、不被淘汰的，不是“会用 AI 的人”，而是“懂 AI 背后原理、能开发 AI 应用的人”。

你会发现，大模型才是未来的核心生产力。为了帮大家打破“只会调包”的瓶颈，我特意筛选了这门知乎知学堂的 AI 大模型公开课。它深度讲解了 Transformer 和 Fine-Tuning 等核心技术，帮你从“使用者”进化为“开发者”。

与其在底层卷代码，不如直接掌握技术源头：

大模型其实不难，大佬讲解的也很通俗易懂，全程带你从理论到实践，深度讲解大模型，如果你懂点Python，那这节课对你来说学起来会很轻松！ 添加微信助手，还能领上课用到的资料，和一些好用的AI工具。对于学习大模型来讲非常有用的！

另一个很重要的点：

学习与练习，还是继续回到 Python 的系统学习上来。现在你有了全套的系统性 Python 的知识划分，要怎么学习呢？还是继续用 Kimi 吧。
学习方法可以这样问：

请给我一个例子，或者几个例子，讲解一下 Python 的 OOP 的概念及注意事项

练习，就可以这样。

我写了一个 Python 的类，它对吗？有什么问题，请指出来。

 class Person:
   def __init__(self, name):
      self.name = name
   def talk(self, content):
     self.content = content
     return "you are a good man"

看到了吗？仅仅是如何使用，你就拥有了一个专家级别的老师、辅助导、甚至是助手，只要你思想不懒惰，你就可以拥有战术上的勤快了。它不是我们梦寐以求的快乐学习吗？

你看，至少我相信在这儿，你已经得到了使用人工智能辅助学习的优势：