Python 学习路线 · 由易到难（全面版）

# hello.py
print('Hello, Python!')
# 终端：python hello.py

• 解释器的作用：把 .py 源码翻译成机器能跑的指令
• 确认 python --version 能正确显示版本
• 遇到 'python 不是内部或外部命令' → 多半是 PATH 没配好

• 在官网下载并安装 Python，勾选 'Add to PATH'
• 用 IDLE 写下 print('你好，世界') 并运行

# 在 PyCharm 中：
# 1) 新建项目，指定 interpreter
# 2) 新建 hello.py，写 print('hi')
# 3) 左侧行号点一下打'断点'，点 Debug 单步执行

• Project 与 interpreter（解释器）必须对应
• 断点 + Debug 是排查逻辑错误的利器
• 常用快捷键：运行 Shift+F10 / 调试 Shift+F9

• 安装 PyCharm 社区版，新建项目并运行一段代码
• 在循环里打一个断点，用 Debug 观察变量变化

python -m venv venv      # 创建虚拟环境
source venv/bin/activate  # 激活(Linux/Mac)
venv\Scripts\activate     # 激活(Windows)
pip install requests       # 装包
pip freeze > requirements.txt  # 导出依赖

• 虚拟环境避免'全局污染'和版本冲突
• 激活后再 pip install，包装在当前环境
• requirements.txt 是协作/部署的'环境说明书'

• 为练习项目创建 venv 并激活
• 安装 requests，并把依赖写入 requirements.txt

# 单行注释
def calc_area(r):
    '''计算圆面积（文档字符串）'''
    return 3.14159 * r * r
# -*- coding: utf-8 -*-   # 中文编码声明

• 缩进错误是新手第一杀手，统一用 4 空格
• 命名见名知意；常量用全大写下划线
• 文档字符串 docstring 用三引号，利于生成文档

• 找一段缩进混乱的代码，按 PEP8 整理重写
• 给自写函数补上 docstring

age = 18          # int
price = 9.9       # float
name = 'Tom'      # str
flag = True       # bool
print(type(age))  # <class 'int'>

• 变量无需声明类型，赋值时确定
• 标识符规则：字母/下划线开头，区分大小写
• 类型转换失败会抛 ValueError，要预防

• 定义几个不同类变量并打印类型
• 输入半径，计算并输出圆的面积（float）

a, b = 7, 2
print(a // b, a % b, a ** b)   # 3 1 49
print(a > 5 and b < 3)         # True
print('y' in 'python')         # True

• // 整除、% 取余、** 幂
• 逻辑运算符返回的是操作数本身（不只是 True/False）
• 不确定优先级就用括号，可读性也更好

• 写一个判断'闰年'的表达式（能被4整除且不能被100整除，或能被400整除）
• 用 and/or 组合多个条件判断用户名合法性

name = input('请输入姓名：')
age = int(input('请输入年龄：'))
print(f'{name} 今年 {age} 岁')

• input() 永远返回字符串，数字要 int()/float() 转换
• f-string 比 % 和 .format() 更好读
• print 默认换行，end='' 可取消

• 做一个'对话小程序'：问名字和爱好并回显
• 用 f-string 输出一个对齐的'商品标签'（参考书：输出超市购物小票）

s = '  Hello,Python  '
print(s.strip().split(','))     # ['Hello', 'Python']
print('py' in s)                # True
print(s[0:5])                  # '  Hell'

• 字符串不可变，方法返回新串而非原地改
• 切片 [start:end:step] 左闭右开
• strip() 清两端空白，处理用户输入很常用

• 从 'zhang.san@mail.com' 中提取用户名 'zhang.san'
• 把一个句子按空格切分并统计单词数

nums = [1, 2, 3]
nums.append(4)            # [1,2,3,4]
nums[0] = 10               # [10,2,3,4]
squares = [x*x for x in range(5)]  # [0,1,4,9,16]
t = (1, 2)                # tuple 不可改

• 列表可变、元组不可变，选择看'要不要改'
• 列表推导式比 for 追加更简洁高效
• 负索引 -1 取最后一个元素

• 用列表推导式生成 1-100 内所有偶数
• 对一个成绩列表排序并去掉最高最低分求平均

score = 85
if score >= 90:
    level = 'A'
elif score >= 60:
    level = 'B'
else:
    level = 'C'
print(level)   # B

• 条件为 0/''/None/空容器 时视为 False
• elif 按顺序匹配，命中即停
• 复杂条件先拆小，再组合

• 写程序判断成绩等级（A/B/C/D）
• 做一个简易计算器：输入两数和操作符输出结果

# 九九乘法表
for i in range(1, 10):
    for j in range(1, i+1):
        print(f'{j}*{i}={i*j}', end=' ')
    print()

• for 更适合'已知次数/遍历'，while 适合'条件驱动'
• 死循环常因 while 条件永远为真，记得在循环内改变条件
• range(start, end, step) 左闭右开

• 打印 1-100 素数
• 用 while 实现'猜数字'小游戏（带次数限制）

d = {'apple': 3, 'banana': 5}
d['apple'] += 1
print(d.get('pear', 0))     # 0（带默认值）
s = {1, 2, 2, 3}
print(s)                     # {1, 2, 3}

• 字典键必须不可变（常用 str/int/tuple）
• set 自动去重，统计'不重复元素'首选
• dict.items() 同时取键和值

• 统计一段文本中各单词出现次数（词频）
• 给定两个好友列表，用集合运算求共同好友

# 同一份'学生'数据三种存法
lst = ['Tom', 18]
tpl = ('Tom', 18)
dic = {'name': 'Tom', 'age': 18}

• 容器都支持 len()/in/遍历
• dict 和 set 基于哈希，查找 O(1)
• 嵌套容器（如 list of dict）是真实数据的常见形态

• 给定场景分别选容器并说明理由：①排行榜 ②配置项 ③标签去重 ④坐标点

def bmi(height, weight=60):
    '''计算 BMI'''
    return weight / (height ** 2)

print(bmi(1.75, 70))
print(bmi(1.75))        # 用默认体重

• 函数让代码复用、结构清晰
• 默认参数放后面；可变参数 *args/**kwargs 兜底
• 没有 return 时函数返回 None

• 写函数计算圆面积/周长（参数带默认值）
• 写函数判断一个数是否为素数并返回布尔

import time
def timer(f):
    def wrap(*a, **k):
        t = time.time(); r = f(*a, **k)
        print('耗时', time.time()-t); return r
    return wrap

@timer
def add(a, b): return a + b

# 生成器
def count():
    i = 0
    while True:
        yield i; i += 1

• 装饰器本质是'高阶函数+闭包'
• 生成器用 yield，按需生成、内存友好
• 列表推导式 vs 生成器表达式：[] 与 ()

• 写一个缓存装饰器：重复入参直接返回缓存结果
• 用生成器实现'斐波那契数列'前 n 项

class Student:
    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.score = score
    def level(self):
        return 'A' if self.score >= 90 else 'B'

s = Student('Tom', 95)
print(s.name, s.level())   # Tom A

• self 是实例自身，方法第一个参数必写
• 继承：子类(is-a) 复用并扩展父类
• 封装用 _ / __ 约定私有，保护内部状态

• 定义 BankAccount 类：含余额、存款/取款方法并校验余额非负
• 让 SavingsAccount 继承 BankAccount 并加利息方法（多态）

# mymath.py
def add(a, b): return a + b

# main.py
import mymath
print(mymath.add(1, 2))

• 模块避免重复造轮子，也拆分大型项目
• __name__ 在主文件运行是 '__main__'，被导入则是模块名
• 第三方库用 pip 安装后同样 import

• 把之前写的 bmi 函数拆到 mytools.py，在另一个文件导入使用
• 创建一个包（目录+__init__.py）放多个工具模块

with open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('你好，文件')

with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    print(f.read())

• 务必指定 encoding='utf-8' 防乱码
• with 语句异常退出也会关闭文件
• 'w' 会清空原内容，追加用 'a'

• 把 10 行日志写入文件再读回统计行数
• 把多个小 txt 合并成一个大文件

import re
text = '电话 13812345678'
m = re.search(r'1[3-9]\d{9}', text)
if m:
    print('手机号:', m.group())

• 正则适合'有模式'的文本（电话/邮箱/身份证）
• match 从开头匹配，search 搜全文
• 复杂正则是'读得懂比写得炫'重要，多用分组

• 用正则校验邮箱格式是否合法
• 从一段文本中提取所有 http(s) 链接

import os, json, datetime
print(os.listdir('.'))
print(datetime.date.today())
d = {'a': 1}
print(json.dumps(d, ensure_ascii=False))

• 标准库无需安装，开箱即用
• json 是前后端/接口数据交换的事实标准
• collections.Counter 一行统计词频

• 用 os 批量重命名某文件夹下的 .txt 文件
• 用 datetime 计算两个日期相差天数

try:
    n = int(input('数：'))
    print(10 / n)
except ValueError:
    print('请输入整数')
except ZeroDivisionError:
    print('不能除以0')
finally:
    print('结束')

• 捕获'预期'的异常，别用裸 except: 吞掉所有错
• finally 常用于释放资源（关文件/连接）
• 调试先复现、再二分定位、最后加日志

• 改写'用户输入两个数相除'，对各类异常温柔提示
• 用 assert 校验函数入参非空

import sqlite3
con = sqlite3.connect('test.db')
con.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS stu(name TEXT, age INT)')
con.execute('INSERT INTO stu VALUES (?,?)', ('Tom', 18))
con.commit()
for r in con.execute('SELECT * FROM stu'):
    print(r)

• 改数据后必须 commit() 才生效
• 永远用参数化（? 占位），别字符串拼接 SQL
• 用完关连接，或用 with 管理

• 建一个'图书'表，实现增/查/改/删四个函数
• 把 L4 的词频结果写入数据库并按次数排序查出 Top10

import json, csv
json.dump({'a':1}, open('c.json','w',encoding='utf-8'), ensure_ascii=False)
data = json.load(open('c.json', encoding='utf-8'))

import csv
with open('t.csv','w',newline='',encoding='utf-8') as f:
    csv.writer(f).writerow(['name','age'])

• JSON 不支持 tuple/set，会转成 list
• 写 csv 注意 newline='' 防空行
• 读 Excel 用 openpyxl / pandas 更省事

• 把学生列表写入 CSV，再读回成字典列表
• 用 openpyxl 创建一个带表头的成绩表并填数

import pandas as pd, matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({'score':[80,90,70,85]})
print(df['score'].mean())
df['score'].plot(kind='bar'); plt.show()

• DataFrame 是'带标签的二维表'，列运算向量化很快
• NaN 表示缺失值，用 dropna/fillna 处理
• 可视化前先想清楚'要表达什么关系'

• 用 Pandas 读一个 CSV 并计算每列均值/最值
• 画一张'各城市销量'柱状图

import threading

def task(n):
    print('任务', n)

for i in range(3):
    threading.Thread(target=task, args=(i,)).start()

• IO 密集→多线程；CPU 密集→多进程
• GIL 让同一进程内多线程不能真并行 CPU
• 多线程改共享变量要加锁，否则数据错乱

• 用多线程同时下载 3 个网页并计总大小
• 用 Lock 保护一个被多个线程累加的计数器

import asyncio
async def hi():
    print('hello')
    await asyncio.sleep(1)
    print('world')

asyncio.run(hi())

• async 函数返回协程对象，需事件循环驱动
• await 让出控制权，不阻塞线程
• 异步适合'大量等待 IO'，不是万能加速

• 用 asyncio + aiohttp 并发请求 5 个网址
• 对比同步 vs 异步请求同一组 URL 的耗时

import requests
r = requests.get('https://api.github.com')
print(r.status_code, r.json())
# 带参数
r2 = requests.get('https://httpbin.org/get', params={'q': 'python'})

• requests.get/post 覆盖 90% 接口调用
• 状态码 2xx 成功、4xx 客户端错、5xx 服务端错
• 返回 JSON 用 r.json() 解析

• 调用一个公开 API（如天气/笑话）并打印结果
• 用 requests 下载一张网络图片到本地

import tkinter as tk
root = tk.Tk(); root.title('计算器')
tk.Button(root, text='点我', command=lambda: print('hi')).pack()
root.mainloop()

• mainloop() 启动事件循环，窗口才显示
• command 绑定点击事件
• 复杂界面优先 PyQt/PySide

• 用 Tkinter 做一个简易计算器界面
• 做一个'待办列表'小工具（增/删/显示）

import pygame
pygame.init()
screen = pygame.display.set_mode((400, 300))
while True:
    for e in pygame.event.get():
        if e.type == pygame.QUIT: pygame.quit(); exit()
    pygame.display.flip()

• 游戏循环三件套：事件/更新/绘制
• clock.tick(FPS) 控制帧率
• 碰撞用 Rect.colliderect()

• 让一个方块用方向键移动（边界限制）
• 做一个'接球'小游戏：挡板接住下落的球

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
html = requests.get('https://example.com', headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'}).text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
print(soup.title.text)

• 先看懂网页结构(Elements)再写解析
• 加 User-Agent 模拟浏览器，降低被拦
• 遵守 robots.txt，控制频率，别给服务器加压

• 爬取一个博客首页的所有文章标题
• 爬取天气网站并保存为 CSV（参考书：汽车之家图片抓取）

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return 'Hello Flask!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

• 路由即 URL→函数的映射
• 模板把 Python 数据塞进 HTML
• debug=True 改代码自动重启（仅开发用）

• 写路由 /hello/<name> 回显问候
• 用 Flask 做一个简易'留言板'（内存存储即可）

# models.py
from django.db import models
class Article(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    body = models.TextField()
# 迁移后自动建表，Admin 可直接增删改

• Django 重'约定优于配置'，目录结构固定
• ORM 让你用 Python 操作数据库，不写 SQL
• Admin 后台省去自己写管理界面

• 用 Django 建一个 Blog 应用（Article 模型+列表页）
• 启动 Admin 并在后台增删文章

# test_math.py
import pytest
def add(a, b): return a + b

def test_add():
    assert add(1, 2) == 3
    assert add(-1, 1) == 0
# 终端：pytest

• 测试越早写，修 bug 越便宜
• 一个函数至少覆盖正常/边界/异常
• pytest 自动发现 test_ 开头的函数

• 给你写的 bmi 函数写 3 个测试用例
• 用 pytest 跑通并查看是否全绿

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')
logging.info('开始处理')
logging.error('出错了')

• 别再用 print 做'伪日志'
• 级别过滤：生产常用 INFO+
• handler 可同时写文件+发邮件

• 把之前脚本里的 print 调试改成 logging
• 配置日志同时输出到文件

# 打包成单文件 exe
pyinstaller -F app.py
# Dockerfile 简述
# FROM python:3.11
# COPY . /app && RUN pip install -r requirements.txt
# CMD ["python","app.py"]

• -F 单文件便于分发，-D 多文件启动更快
• 部署前冻结 requirements.txt
• Docker 让'在我机器能跑'变成'到处能跑'

• 用 PyInstaller 把自己的小工具打包成 exe
• 写一个最小 Dockerfile 运行 hello 脚本

git init
git add .
git commit -m 'init'
git branch dev
git checkout dev
# 改完：git add . && git commit -m 'feat'
git push origin main

• commit 要'小步快跑'、信息写清楚
• 分支隔离风险，主分支保持可运行
• .gitignore 忽略 venv/缓存等无需跟踪的文件

• 初始化一个 git 仓库并提交首个版本
• 新建 dev 分支开发小功能，再合并回 main 并 push 到 GitHub

# 思路骨架（pygame）
# 恐龙 Rect、障碍 Rect；
# 每帧: 障碍左移 → 检测碰撞 → 跳跃键置恐龙离地
# 分数 += 1；speed 随时间提升

• 核心是'生成障碍 + 碰撞判定 + 计分'循环
• 难度曲线靠逐步提速实现
• 可加'自动游玩'AI 练图像识别思路

• 实现可手动控制的恐龙躲避障碍
• 加入最高分记录（存文件）

# 用 Sprite 组织：Player/Enemy/Bullet
# 玩家移动→生成子弹→子弹上移
# 敌机下移→碰撞检测→爆炸动画

• Sprite/Group 让大量对象管理变简单
• 碰撞用 groupcollide 批量处理
• 音效用 pygame.mixer

• 实现玩家移动+发射子弹
• 加入敌机与得分系统

# 思路：截图 → OpenCV 找棋子/落点中心
# dist = 距离; duration = dist * k
# os.system(f'adb shell input swipe 0 0 0 0 {duration}')

• 本质是'图像识别 + 动作执行'的闭环
• 像素距离到按压时长的系数是关键参数
• 涉及手机调试(ADB)，注意设备授权

• 研究如何用 OpenCV 定位棋子中心
• 模拟一次 ADB 长按命令

# 思路：requests 取列表页 → 正则/XPath 提取图片 url
# 用 ThreadPoolExecutor 并发下载
# 按车型建目录保存

• 图片是二进制，用 response.content 写入
• 并发下载务必限速、加重试
• 遵守网站版权与使用条款

• 抓取一个图集的全部图片并保存到本地
• 加多线程提升下载速度

import cv2
img = cv2.imread('a.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface.xml').detectMultiScale(gray)
print('人脸数:', len(faces))

• OpenCV 是计算机视觉基础库
• 预处理（灰度/缩放）显著提升识别率
• 可接更重的深度学习模型做复杂识别

• 用 OpenCV 读取图片并转灰度、画边缘
• 跑一个现成的人脸检测 demo

# 思路：定义 Destination 模型(名称/简介/图片)
# 列表页 / 详情页 / 搜索接口
# 模板渲染 + 静态资源 + 部署到服务器

• 先画'数据模型'再写页面，事半功倍
• 前后端通过 URL/接口约定协作
• 真实项目务必处理用户输入与异常

• 用 Flask/Django 搭一个'景点展示'小站
• 加搜索功能并部署到本地服务器

# 思路：schedule/APScheduler 定时爬价格
# 与 DB 历史比 → 变动则发提醒
# matplotlib 画价格走势

• 定时任务用 schedule/APScheduler
• 价格变动提醒是核心价值点
• 频繁请求注意限速与登录态

• 定时抓取一个商品价格并记录
• 价格下降时打印/发送提醒

# 思路：读多份 Excel → 合并清洗
# 分组聚合出 KPI → 写回带图表的报表
# 用 openpyxl 调样式

• 自动化办公='把人从重复表格里解放'
• 分析前先明确业务问题，再选工具
• 产出要'人能看懂'，可视化很重要

• 用 Pandas 分析一份销售数据并出结论
• 用 openpyxl 自动生成带格式的周报