第一部分：核心基础（语法与工具）

目标：掌握 Python 的基本语法规则、数据处理方式和开发工具

核心内容：

1. 环境搭建

   • 安装Python 3.x版本（推荐3.10+）
   • 配置开发工具（如PyCharm、VS Code或Jupyter Notebook）
   • 学习命令行操作和pip包管理工具

2. 基础语法

   • 数据类型：数值、字符串、布尔值、列表、元组、字典、集合
   • 控制流：条件语句（if-else）、循环（for/while）
   • 运算符（算术、逻辑、比较、成员运算符等）

3. 函数与模块

   • 函数定义（def）、参数（位置参数、关键字参数、默认参数）、自定义说明文档
   • 模块与包：python常用内置模块, 导入包和模块方法，自定义模块 

4. 基础数据结构操作

   • 了解数据容器（列表，元组，集合，字典），对数据容器的基础操作（增删改查）
   • 简单的文件操作（open() 读写文本文件）。
   • 简单debug

第二阶段：进阶编程

深入理解高级特性
核心内容：

1. 面向对象编程（OOP）

   • 类与对象、
   • 三大特性：封装、继承、多态、魔法方法（如__init__、__str__）。

2. 设计模式

   • 创建型模式：优化“对象创建”设计
   • 结构型模式：优化“类/对象组合方式”
   • 行为型模式：优化“对象通信和协作”

3. Python高级语法

   • 生成器、装饰器、闭包、上下文管理器（with）。

4. 并发与网络编程

   • 多线程（threading）、多进程（multiprocessing）并发执行。
   • 网络编程，通过接口函数使用TCP、UDP进行通信，使主机之间相互通信

5. 正则表达式匹配

   • re模块，基础匹配
   • 元字符匹配

第三阶段：选择开发方向, 项目实战

目标：根据兴趣选择细分方向，项目实战
核心内容：

1. Web开发方向

   • 框架：学习Django（全栈）或Flask（轻量级）。
   • 数据库：MySQL/PostgreSQL集成，使用Django ORM或SQLAlchemy。
   • 项目：构建个人博客、电商平台。

2. 爬虫与自动化

   • 工具：requests、BeautifulSoup、Selenium。
   • 项目：实现邮箱爬虫、金融数据采集、反爬策略分析。

3. 数据分析与可视化

   • 工具链：NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib（可视化）。
   • 项目：清洗公开数据集（如Kaggle），生成分析报告

4. 人工智能与机器学习

   • 基础数学：线性代数、概率统计。
   • 库：Scikit-learn（机器学习）、TensorFlow/PyTorch（深度学习）。
   • 项目：图像分类、文本情感分析。