초보자부터 전문가까지: 놓칠 수 없는 중요한 Python 학습 주제!

안녕하세요! Python을 배우기 시작했다면 좋은 선택입니다! 나는 그것에 관한 몇 가지 멋진 통계를 찾았고, 좋은 강의 계획서를 찾는 동안 몇 가지 주제가 많이 나오는 것을 발견했습니다. 그래서 저는 모든 핵심 개념을 다루는 초보자 친화적인 Python 강의 계획서를 만들었습니다. 마음에 드셨으면 좋겠어요!

1. 파이썬 소개

• 파이썬이란 무엇인가요?
• 파이썬 설치
• Python 스크립트 실행
• Python IDE(통합 개발 환경)
• 기본 구문: 주석, 들여쓰기, 변수
• Python 데이터 유형: 문자열, 정수, 부동 소수점, 부울
• 기본 입출력
• Python의 대화형 모드와 REPL
• Jupyter 노트북 사용
• 파이썬 셸 이해
• 기본 문제 해결: 일반적인 오류 및 수정

2. 제어 흐름

• 조건문: if, else, elif
• 비교 및 논리 연산자
• 루프:
  • for 루프
  • while 루프
  • 루프 제어문: 중단, 계속, 통과
• 목록 및 사전 이해
• 중첩 루프
• 루프와 함께 enumerate() 사용
• 반복을 위한 zip() 함수
• 루프 오류 처리

3. 기능

• def로 함수 정의
• 매개변수 및 인수
• 반환 값
• 변수 범위: 로컬 vs 글로벌
• 람다 함수
• 재귀
• 기본 및 키워드 인수
• 가변 길이 인수(*args 및 `kwargs`)**
• 고차 함수
• 데코레이터(기본 소개)

4. 데이터 구조

• 목록:
  • 인덱싱, 슬라이싱 및 메서드(추가, 삽입, 제거 등)
• 튜플:
  • 불변성과 사용 사례
• 사전:
  • 키-값 쌍, 메서드(가져오기, 키, 값 등)
• 세트:
  • 집합 연산(합집합, 교차점, 차이)
• 중첩 데이터 구조
• 목록 vs. 튜플 vs. 집합 vs. 사전
• 컬렉션 모듈 이해: Counter, defaultdict, OrderedDict
• 데이터 구조 성능 고려 사항

5. 객체 지향 프로그래밍(OOP)

• 클래스와 객체
• 속성과 방법
• 자기 키워드
• 생성자(__init__)
• 상속
  • 단일 상속과 다중 상속
• 다형성
• 캡슐화와 추상화
• 특수 메소드: str, repr, len 등
• 클래스 변수와 인스턴스 변수
• 클래스 메소드와 정적 메소드
• 구성과 상속
• 추상 기본 클래스(ABC)

6. 오류 처리

• 오류 유형: 구문, 논리, 런타임
• 시도, 제외, 마침내 차단
• raise로 예외 발생
• 사용자 정의 예외 클래스
• 디버깅에 Assert 사용
• 로깅 모듈을 사용한 오류 로깅
• 오류 처리를 위한 컨텍스트 관리자 생성
• 오류 처리 모범 사례

7. 파일 처리

• 파일 열기: open(), read(), write()
• 파일 읽기 및 쓰기
• 파일 모드(r, w, a, b)
• 파일 경로 작업
• 와 함께 사용하여 파일 자동 닫기
• CSV 파일 읽기 및 쓰기
• JSON 파일 작업
• 파일 반복자
• 버퍼 읽기/쓰기로 대용량 파일 처리

8. 모듈 및 패키지

• 모듈 가져오기: import, from ... import
• Python 표준 라이브러리(예: 수학, 무작위, 날짜/시간)
• 맞춤형 모듈 생성 및 사용
• pip와 함께 타사 패키지 사용
• 가상 환경
• __init__.py 파일 이해
• 나만의 패키지 만들기
• 종속성 관리를 위해 요구사항.txt 사용
• sys 및 os 모듈 탐색

9. 도서관 작업

• NumPy(배열 조작용)
• Pandas(데이터 분석 및 조작용)
• Matplotlib 및 Seaborn(데이터 시각화용)
• 요청(HTTP 요청 처리용)
• JSON 처리
• 과학 컴퓨팅에 SciPy 사용
• 데이터베이스 상호작용을 위해 SQLAlchemy 사용
• 아름다운 수프와 스크래피를 사용한 웹 스크래핑
• 머신러닝을 위한 TensorFlow와 Keras 소개

10. 고급 주제

• 목록 및 사전 이해(고급 사용법)
• Generator 및 Yield 키워드
• 데코레이터 및 @ decorator_name
• 컨텍스트 관리자
• 정규식(Regex)
• unittest를 사용한 단위 테스트
• 메타클래스 및 사용 사례
• 비동기 프로그래밍(async/await)
• 스레딩과 다중 처리
• Python의 functools 모듈(예: lru_cache, 부분)
• 설명자 및 속성 장식자
• 유형 힌트 및 주석
• 고급 오류 처리 및 사용자 정의 예외

11. API 작업

• API란 무엇인가요?
• Python으로 API 사용
• 인증(기본, OAuth)
• API에서 JSON 구문 분석
• API 호출을 위한 요청 라이브러리 사용
• REST와 SOAP API 작업
• API 속도 제한 처리
• Flask 또는 FastAPI를 사용하여 나만의 API 만들기

12. 데이터과학개론

• Pandas를 이용한 데이터 조작의 기본
• Matplotlib/Seaborn을 이용한 데이터 시각화
• 파이썬의 기본 통계
• Scikit-learn을 사용한 머신러닝 소개(선택 사항)
• 탐색적 데이터 분석(EDA)
• 특성 추출 및 선택
• 데이터 정리 기술
• 과적합과 과소적합의 이해

13. 최종 프로젝트

• 다양한 개념을 통합하는 Python 프로젝트 개발:
  • 데이터 분석, 웹 스크래핑 또는 간단한 게임
• 프로젝트 계획 및 문서화
• Git를 이용한 버전 관리
• 배포 옵션(예: Heroku, GitHub 페이지)
• 프로젝트 발표: 모범 사례

Python 학습을 위한 리소스:

1. 무료로 Python 배우기
2. Kaggel Python 강좌
3. CodeAacdmy 고급 Python 강좌
4. 공식 Python DOC

제안사항이 있거나 제가 놓친 부분이 있으면 댓글을 남겨주세요! 즐거운 코딩하세요!

위 내용은 초보자부터 전문가까지: 놓칠 수 없는 중요한 Python 학습 주제!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!