第1步：搭建环境与初识Python（1-2天）

• 1.1 安装环境
• 安装Python解释器（官网下载）
• 配置开发工具：VS Code/PyCharm（推荐初学者用Thonny）
• 1.2 第一个程序
• 打印print("Hello World!")
• 理解代码执行流程
• 1.3 基础交互
• 使用input()获取用户输入
• 变量赋值与简单运算（如name = input("姓名：")）

目标：成功运行程序，理解变量与基础交互。

1第2步：掌握核心数据类型（3-5天）

• 2.1 数字与字符串
• 整数int、浮点数float
• 字符串操作：拼接+、切片[2:5]、方法.upper()/.split()
• 2.2 布尔与空值
• bool类型（True/False）
• None的含义
• 2.3 类型转换
• int("123")、str(100)、float("3.14")

目标：熟练操作数字/字符串，理解类型转换逻辑。

第3步：程序逻辑控制（5-7天）

• 3.1 条件分支
• if/elif/else结构
• 条件组合：and/or/not
• 3.2 循环结构
• for循环遍历列表/字符串
• while循环与退出条件
• 3.3 代码风格
• 缩进规则（Python生命线！）
• 注释规范（#与'''）

目标：能编写带分支和循环的程序（如简易计算器）。

第4步：深入数据结构（7-10天）

• 4.1 列表（List）
• 增删改查：append()/pop()/切片
• 列表推导式 [x*2 for x in range(5)]
• 4.2 元组（Tuple）
• 不可变性特性
• 用于多返回值：return (name, age)
• 4.3 字典（Dict）
• 键值对操作：dict["key"] = value
• 遍历键值：for k,v in dict.items()
• 4.4 集合（Set）
• 去重与集合运算：&交集/|并集

目标：根据场景灵活选择数据结构（如用字典存储学生信息）。

第5步：函数化编程（7-10天）

• 5.1 函数定义
• def创建函数，return返回值
• 参数传递：位置参数、默认参数
• 5.2 作用域规则
• 局部变量 vs 全局变量（global慎用）
• 5.3 Lambda表达式
• 匿名函数：add = lambda a,b: a+b

目标：封装独立功能模块（如编写文件处理函数）。

第6步：文件与异常处理（3-5天）

• 6.1 文件操作
• 读写文本：open()+read()/write()
• with语句自动关闭文件
• 6.2 异常捕获
• try/except/finally结构
• 常见异常类型：FileNotFoundError/ValueError

目标：安全读写文件（如备份日志并处理异常）。

第7步：模块化开发（5-7天）

• 7.1 导入模块
• import math / from datetime import date
• 7.2 常用内置模块
• math：数学计算
• os：操作系统交互
• random：生成随机数
• 7.3 创建自定义模块
• 将函数保存在.py文件中导入

目标：利用模块构建项目（如用os遍历文件夹）。

第8步：面向对象编程（OOP）（10-14天）

• 8.1 类与对象
• 定义类：class Dog:
• 属性与方法：self.name / def bark(self)
• 8.2 核心特性
• 继承：class Cat(Animal):
• 封装：私有属性__secret
• 多态：同一方法不同表现
• 8.3 魔法方法
• __init__构造器 / __str__对象描述

目标：用OOP思想设计程序（如实现“图书馆管理系统”类）。

第9步：主流库实战（14-21天）

• 9.1 数据处理
• NumPy：数组操作
• Pandas：数据分析（DataFrame）
• 9.2 可视化
• Matplotlib：绘制折线图/柱状图
• 9.3 网络请求
• Requests：调用API获取数据
• 9.4 自动化
• openpyxl：操作Excel表格

目标：完成数据分析小项目（如爬取天气数据并可视化）。

第10步：选择方向深入（持续学习）

• 10.1 Web开发
• 框架：Flask（轻量）/ Django（全能）
• 前端基础：HTML/CSS + JavaScript
• 10.2 数据分析/AI
• Scikit-learn机器学习
• TensorFlow/PyTorch深度学习
• 10.3 自动化运维
• 脚本编写：文件批量处理/监控告警
• 10.4 爬虫工程师
• Scrapy框架 / 反爬策略

目标：在1-2个领域达到可求职水平。

关键学习原则

1. 30%学+70%练：每个知识点立即写代码验证
2. 项目驱动：每学完一个阶段完成小项目（如第二步写“通讯录管理”）
3. 善用资源：
4. 官方文档 > 碎片化教程
5. GitHub参考开源代码（如搜索python beginner projects）

示例学习路线图：

通过这十步系统学习，学员可逐步从零基础进阶至可参与实际开发的水平。

关键点：避免停留在理论，每个环节务必动手编码！