Vom Anfänger zum Profi: Wichtige Python-Lernthemen, die Sie nicht verpassen dürfen!

Hey Leute! Wenn Sie anfangen, Python zu lernen, ist das eine gute Wahl! Ich habe ein paar coole Statistiken dazu gefunden und als ich nach einem guten Lehrplan suchte, ist mir aufgefallen, dass einige Themen häufig auftauchen. Deshalb habe ich einen anfängerfreundlichen Python-Lehrplan erstellt, der alle Schlüsselkonzepte abdeckt. Ich hoffe es gefällt euch!

1. Einführung in Python

• Was ist Python?
• Python installieren
• Python-Skripte ausführen
• Python-IDEs (Integrierte Entwicklungsumgebungen)
• Grundlegende Syntax: Kommentare, Einrückungen und Variablen
• Python-Datentypen: Strings, Ganzzahlen, Floats, Boolesche Werte
• Grundlegende Eingabe und Ausgabe
• Pythons interaktiver Modus und REPL
• Jupyter-Notebooks verwenden
• Die Python-Shell verstehen
• Grundlegende Fehlerbehebung: Häufige Fehler und Korrekturen

2. Kontrollfluss

• Bedingte Anweisungen: if, else, elif
• Vergleich und logische Operatoren
• Schleifen:
  • for-Schleifen
  • while-Schleifen
  • Schleifenkontrollanweisungen: break, continue, pass
• Listen- und Wörterbuchverständnis
• Verschachtelte Schleifen
• Enumerate() mit Schleifen verwenden
• Die zip()-Funktion für die Iteration
• Fehlerbehandlung in Schleifen

3. Funktionen

• Funktionen mit def definieren
• Parameter und Argumente
• Rückgabewerte
• Variablenbereich: Lokal vs. Global
• Lambda-Funktionen
• Rekursion
• Standard- und Schlüsselwortargumente
• Argumente variabler Länge (*args und `kwargs`)**
• Funktionen höherer Ordnung
• Dekorateure (grundlegende Einführung)

4. Datenstrukturen

• Listen:
  • Indizierung, Slicing und Methoden (Anhängen, Einfügen, Entfernen usw.)
• Tupel:
  • Unveränderlichkeit und Anwendungsfälle
• Wörterbücher:
  • Schlüssel-Wert-Paare, Methoden (Get, Schlüssel, Werte usw.)
• Sets:
  • Mengenoperationen (Vereinigung, Schnittmenge, Differenz)
• Verschachtelte Datenstrukturen
• Liste vs. Tupel vs. Menge vs. Wörterbuch
• Sammlungsmodul verstehen: Counter, defaultdict, OrderedDict
• Überlegungen zur Datenstrukturleistung

5. Objektorientierte Programmierung (OOP)

• Klassen und Objekte
• Attribute und Methoden
• Das Selbst-Schlüsselwort
• Konstruktoren (__init__)
• Vererbung
  • Einfache und mehrfache Vererbung
• Polymorphismus
• Kapselung und Abstraktion
• Spezielle Methoden: str, repr, len usw.
• Klassen- vs. Instanzvariablen
• Klassenmethoden und statische Methoden
• Zusammensetzung vs. Vererbung
• Abstrakte Basisklassen (ABCs)

6. Fehlerbehandlung

• Fehlerarten: Syntax, Logik, Laufzeit
• Versuchen Sie es, außer, schließlich blockiert
• Auslösen von Ausnahmen mit raise
• Benutzerdefinierte Ausnahmeklassen
• Assert zum Debuggen verwenden
• Fehler mit dem Protokollierungsmodul protokollieren
• Kontextmanager für die Fehlerbehandlung erstellen
• Best Practices bei der Fehlerbehandlung

7. Dateiverwaltung

• Dateien öffnen: open(), read(), write()
• Lesen und Schreiben in Dateien
• Dateimodi (r, w, a, b)
• Arbeiten mit Dateipfaden
• Verwenden von mit zum automatischen Schließen von Dateien
• Lesen und Schreiben von CSV-Dateien
• Arbeiten mit JSON-Dateien
• Dateiiteratoren
• Umgang mit großen Dateien mit gepuffertem Lesen/Schreiben

8. Module und Pakete

• Module importieren: importieren, von ... importieren
• Python-Standardbibliothek (z. B. Mathematik, Zufall, Datum/Uhrzeit)
• Benutzerdefinierte Module erstellen und verwenden
• Verwendung von Paketen von Drittanbietern mit pip
• Virtuelle Umgebungen
• Die Datei __init__.py verstehen
• Erstellen Sie Ihr eigenes Paket
• Anforderungen.txt für das Abhängigkeitsmanagement verwenden
• Erkundung der System- und Betriebssystemmodule

9. Arbeiten mit Bibliotheken

• NumPy (zur Array-Manipulation)
• Pandas (zur Datenanalyse und -manipulation)
• Matplotlib und Seaborn (zur Datenvisualisierung)
• Anfragen (zur Bearbeitung von HTTP-Anfragen)
• JSON-Handhabung
• SciPy für wissenschaftliches Rechnen verwenden
• Arbeiten mit SQLAlchemy für die Datenbankinteraktion
• Web Scraping mit Beautiful Soup und Scrapy
• Einführung in TensorFlow und Keras für maschinelles Lernen

10. Fortgeschrittene Themen

• Listen- und Wörterbuchverständnis (erweiterte Verwendung)
• Generatoren und Ertragsschlüsselwort
• Dekorateure und @decorator_name
• Kontextmanager
• Reguläre Ausdrücke (Regex)
• Unit-Tests mit Unittest
• Metaklassen und ihre Anwendungsfälle
• Asynchrone Programmierung (async/await)
• Threading und Multiprocessing
• Pythons Functools-Modul (z. B. lru_cache, partiell)
• Deskriptoren und Immobiliendekorateure
• Typhinweise und Anmerkungen
• Erweiterte Fehlerbehandlung und benutzerdefinierte Ausnahmen

11. Arbeiten mit APIs

• Was sind APIs?
• APIs mit Python nutzen
• Authentifizierung (Basic, OAuth)
• JSON von APIs analysieren
• Verwendung der Anforderungsbibliothek für API-Aufrufe
• Arbeiten mit REST vs. SOAP APIs
• Umgang mit API-Ratenbegrenzung
• Erstellen Sie Ihre eigene API mit Flask oder FastAPI

12. Einführung in die Datenwissenschaft

• Grundlagen der Datenmanipulation mit Pandas
• Datenvisualisierung mit Matplotlib/Seaborn
• Grundlegende Statistiken in Python
• Einführung in maschinelles Lernen mit Scikit-learn (optional)
• Explorative Datenanalyse (EDA)
• Feature Engineering und Auswahl
• Datenbereinigungstechniken
• Überanpassung und Unteranpassung verstehen

13. Abschlussprojekt

• Entwickeln Sie ein Python-Projekt, das verschiedene Konzepte integriert:
  • Datenanalyse, Web Scraping oder ein einfaches Spiel
• Projektplanung und Dokumentation
• Versionskontrolle mit Git
• Bereitstellungsoptionen (z. B. Heroku, GitHub-Seiten)
• Präsentieren Sie Ihr Projekt: Best Practices

Ressourcen zum Erlernen von Python:

1. Lernen Sie Python kostenlos
2. Kaggel-Kurs zu Python
3. CodeAcacdmy Adv Python-Kurs
4. Offizielles Python-DOC

Wenn Sie Vorschläge haben oder ich etwas verpasst habe, hinterlassen Sie einfach einen Kommentar! Viel Spaß beim Codieren!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVom Anfänger zum Profi: Wichtige Python-Lernthemen, die Sie nicht verpassen dürfen!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!