皆さん！ Python を学び始めているなら、素晴らしい選択です。これに関する素晴らしい統計を見つけました。また、適切なシラバスを探しているときに、いくつかのトピックがよく出てくることに気づきました。そこで、すべての主要な概念を網羅した初心者向けの Python シラバスを作成しました。気に入っていただければ幸いです!
1. Python 入門
- Python とは何ですか?
- Python のインストール
- Python スクリプトの実行
- Python IDE (統合開発環境)
- 基本的な構文: コメント、インデント、変数
- Python データ型: 文字列、整数、浮動小数点数、ブール値
- 基本的な入力と出力
- Python の対話モードと REPL
- Jupyter Notebook の使用
- Python シェルを理解する
- 基本的なトラブルシューティング: 一般的なエラーと修正
2.制御フロー
- 条件文: if、else、elif
- 比較演算子と論理演算子
- ループ:
- for ループ
- while ループ
- ループ制御ステートメント: Break、Continue、Pass
- リストと辞書の内包表記
- ネストされたループ
- ループで enumerate() を使用する
- 反復のための zip() 関数
- ループ内のエラー処理
3.機能
- def を使用した関数の定義
- パラメータと引数
- 戻り値
- 変数のスコープ: ローカル vs グローバル
- ラムダ関数
- 再帰
- デフォルト引数とキーワード引数
- 可変長引数 (*args および `kwargs`)**
- 高階関数
- デコレータ (基本的な紹介)
4.データ構造
- リスト:
- インデックス付け、スライス、およびメソッド (追加、挿入、削除など)
- タプル:
- 不変性とユースケース
- 辞書:
- キーと値のペア、メソッド (get、キー、値など)
- セット:
- 集合演算 (和集合、積、差分)
- ネストされたデータ構造
- リスト vs タプル vs セット vs 辞書
- コレクションモジュールについて: Counter、defaultdict、OrderedDict
- データ構造のパフォーマンスに関する考慮事項
5.オブジェクト指向プログラミング (OOP)
- クラスとオブジェクト
- 属性とメソッド
- 自己キーワード
- コンストラクター (__init__)
- 継承
- 単一および複数の継承
- ポリモーフィズム
- カプセル化と抽象化
- 特別なメソッド: str、repr、len など
- クラス変数とインスタンス変数
- クラスメソッドと静的メソッド
- 構成と継承
- 抽象基本クラス (ABC)
6.エラー処理
- エラーの種類: 構文、ロジック、ランタイム
- try、excel、finally ブロック
- raise による例外の発生
- カスタム例外クラス
- デバッグにassertを使用する
- ログモジュールによるエラーのログ記録
- エラー処理用のコンテキスト マネージャーの作成
- エラー処理のベストプラクティス
7.ファイル処理
- ファイルを開く: open()、read()、write()
- ファイルの読み取りと書き込み
- ファイルモード (r、w、a、b)
- ファイル パスの操作
- を使用してファイルを自動的に閉じる
- CSV ファイルの読み取りと書き込み
- JSON ファイルの操作
- ファイル反復子
- バッファ読み取り/書き込みによる大きなファイルの処理
8.モジュールとパッケージ
- モジュールのインポート: import、from ... import
- Python 標準ライブラリ (例: math、random、datetime)
- カスタム モジュールの作成と使用
- pip でのサードパーティ パッケージの使用
- 仮想環境
- __init__.py ファイルを理解する
- 独自のパッケージを構築する
- 依存関係管理のためのrequirements.txtの使用
- sys および os モジュールの探索
9.ライブラリの操作
- NumPy (配列操作用)
- パンダ (データ分析と操作用)
- Matplotlib と Seaborn (データ視覚化用)
- リクエスト (HTTP リクエストの処理用)
- JSON の処理
- 科学計算に SciPy を使用する
- データベース対話のための SQLAlchemy の使用
- 美しいスープとスクレイピーによるウェブスクレイピング
- 機械学習のための TensorFlow と Keras の概要
10.高度なトピック
- リストと辞書の内包表記 (高度な使用法)
- ジェネレーターと yield キーワード
- デコレーターと @decorator_name
- コンテキストマネージャー
- 正規表現 (Regex)
- unittest による単体テスト
- メタクラスとそのユースケース
- 非同期プログラミング (async/await)
- スレッド化とマルチプロセッシング
- Python の functools モジュール (例: lru_cache、部分)
- 記述子とプロパティ デコレータ
- タイプヒントと注釈
- 高度なエラー処理とカスタム例外
11. API の使用
- API とは何ですか?
- Python で API を使用する
- 認証 (Basic、OAuth)
- API からの JSON の解析
- API 呼び出し用のリクエスト ライブラリの使用
- REST API と SOAP API の併用
- API レート制限の処理
- Flask または FastAPI を使用した独自の API の作成
12.データサイエンス入門
- Pandas を使用したデータ操作の基本
- Matplotlib/Seaborn によるデータ視覚化
- Python の基本的な統計
- Scikit-learn による機械学習の概要 (オプション)
- 探索的データ分析 (EDA)
- 特徴量エンジニアリングと選択
- データクリーニング手法
- 過学習と過小学習を理解する
13.最終プロジェクト
- さまざまな概念を統合する Python プロジェクトを開発します。
- データ分析、Web スクレイピング、または単純なゲーム
- プロジェクトの計画と文書化
- Git によるバージョン管理
- デプロイメント オプション (例: Heroku、GitHub Pages)
- プロジェクトのプレゼンテーション: ベスト プラクティス
Python を学習するためのリソース:
- Python を無料で学ぶ
- Python の Kaggel コース
- CodeAcacdmy 上級 Python コース
- 公式 Python ドキュメント
ご提案がある場合、または何か見逃した場合は、コメントを残してください。コーディングを楽しんでください!
以上が初心者からプロまで: 見逃せない重要な Python 学習トピック!の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
Pythonリストに要素をどのように追加しますか？May 04, 2025 am 12:17 AMtoAppendElementStoapyThonList、usetheappend（）methodforsingleelements、extend（）formultipleElements、andinsert（）forspecificopsitions.1）useappend（）foraddingoneElementatheend.2）useextend（）toaddmultipleelementseffictience.3）
Pythonリストをどのように作成しますか？例を挙げてください。May 04, 2025 am 12:16 AMTo CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1）listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2）useappend（）、remaid（）、andslicingformanipulation.3）listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4）
数値データの効率的なストレージと処理が重要な実際のユースケースについて話し合います。May 04, 2025 am 12:11 AM金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1）財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2）科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3）医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4）AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。
Pythonアレイをどのように作成しますか？例を挙げてください。May 04, 2025 am 12:10 AMpythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1）importthearraymodule.2）specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3）Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。
Shebangラインを使用してPythonインタープリターを指定するための選択肢は何ですか？May 04, 2025 am 12:07 AMShebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。
リストと配列の選択は、大規模なデータセットを扱うPythonアプリケーションの全体的なパフォーマンスにどのように影響しますか？May 03, 2025 am 12:11 AMforhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1）numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2）nusinnnnedarytypeconversions.3）レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです
Pythonのリストと配列にメモリがどのように割り当てられるかを説明します。May 03, 2025 am 12:10 AMinpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1）listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2）numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。
Pythonアレイ内の要素のデータ型をどのように指定しますか？May 03, 2025 am 12:06 AMinpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1）usenpynernrump.1）usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。
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