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课程

Python,一步一步学

一条以图为先的学习路径,带你从第一个 Python 程序走向可靠、可用于生产环境的工具。

模块
6 模块
课
24 课
预计时长
预计 24 小时
适合
适合: 希望获得通俗易懂的讲解、可运行的示例,并打下牢固 Python 基础的零基础初学者。
从第 1 课开始

先看懂思路,再动手运行

《Python,一步一步学》是一条以图为先的学习路线,带你从一行代码开始,逐步构建一个小巧而可靠的应用程序。它不要求你具备任何编程经验。每一章都从一个简单的视觉故事开始,再把这个故事转化为可运行的 Python,最后以三个小任务和一份检查清单收尾。

图片让最初的概念容易理解和记住;代码则确保它经得起实际检验。课程从 Python 的标准库开始,让你先看清这门语言正在做什么,然后再添加第三方包。只有在相关基础已经清晰呈现之后,后续模块才会介绍项目结构、测试、打包、并发和性能。

课程的组织方式

六个模块组成一条连续的学习路径:

  1. Python 基础建立贯穿后续所有内容的执行模型、值模型和控制流模型。
  2. 数据与集合为你提供组织真实信息所需的基本词汇。
  3. 构建可靠的程序把实验转变为能够验证输入并保存数据的程序。
  4. 使用对象建模在你熟悉函数和集合之后,才引入面向对象工具。
  5. 专业 Python加入惰性处理、资源管理、测试、诊断和打包。
  6. 高级 Python讲解运行时行为、并发、异步 I/O,以及基于证据的优化。

各章应当按顺序完成。全部 24 章均已发布,而且每一章都直接链接到上一课和下一课,因此你无需离开本课程,就能沿着完整路线一路学习。

每一章都使用同一个小循环

观察图片,用自己的话说出其中的思路,然后运行完整示例。修改一个值,预测结果,再次运行。把每一章的项目保存在各自独立的文件中。使用三个任务进行练习,并把最后的检查清单当作一次真正的测试;如果其中某一项还不清楚,就回到能够说明它的最小示例。

不需要任何特殊的编辑器。一个终端、一个纯文本编辑器和一个现代 Python 3 安装环境就足够了。介绍打包的章节会先创建一个隔离的虚拟环境,然后再把任何内容安装到本地项目中。

课程进度

课程大纲

已发布 24/24 课

Python 基础

学习 Python 如何运行、值如何表示,以及程序如何作出判断。

  1. 01 认识 Python:教会一个小助手 通过一个简单的图画故事,编写、运行、修改并修复你的第一个交互式程序。 已发布
  2. 02 值、变量与类型 学习使用名称、核心值类型、类型转换、算术运算和格式化输出。 已发布
  3. 03 作出判断并重复工作 使用条件、布尔逻辑、for 循环和 while 循环控制程序。 已发布
  4. 04 函数:把步骤变成可复用的工具 使用参数、返回值和清晰的约定,把重复工作封装成函数。 已发布

数据与集合

使用 Python 必不可少的内置集合来组织文本和值的分组。

  1. 05 字符串与文本处理 在不忽视 Unicode 的前提下,对文本进行切片、搜索、规范化和格式化。 已发布
  2. 06 列表、元组与序列思维 存储有序数据,并理解标识、别名、可变性、复制、解包和序列操作。 已发布
  3. 07 字典与集合 使用可哈希键建立查找关系、统计出现次数、检查成员关系并删除重复项。 已发布
  4. 08 迭代与推导式 使用 enumerate、zip、sorted 和易读的推导式转换集合。 已发布

构建可靠的程序

从小脚本迈向结构清晰、经过验证且能够持久保存数据的程序。

  1. 09 函数设计、作用域与调用模式 设计职责明确的函数,并理解函数作为值、默认值、关键字参数、作用域、闭包和副作用。 已发布
  2. 10 异常与输入验证 检测无效状态、从预料之中的失败中恢复,并报告有用的错误信息。 已发布
  3. 11 模块、包与虚拟环境 将代码拆分到多个模块中、控制导入,并隔离项目依赖。 已发布
  4. 12 文件、路径、CSV 与 JSON 使用 pathlib、with、标准库上下文管理器、CSV 和 JSON,安全地读写本地数据。 已发布

使用对象建模

使用对象表示领域概念,同时让设计保持明确且易于维护。

  1. 13 类与对象 通过实例、方法和定义清晰的初始化过程,将状态与行为结合起来。 已发布
  2. 14 组合、继承与多态 优先选择组合,并使用共享接口保持对象系统的灵活性。 已发布
  3. 15 数据类与枚举 创建简洁的数据模型,并用有名称的选项替代含义模糊的魔法值。 已发布
  4. 16 类型提示与协议 使用注解、联合类型、泛型和结构化接口记录预期。 已发布

专业 Python

掌握用于构建可测试、可观测、可分发软件的语言工具。

  1. 17 迭代器与生成器 以惰性方式处理数据流,并理解 Python 的 for 循环背后的协议。 已发布
  2. 18 装饰器与上下文管理器 编写装饰器和自定义上下文管理器,以包装行为并安全地管理资源。 已发布
  3. 19 测试、调试与日志记录 验证行为、调查故障,并留下有用的运行证据。 已发布
  4. 20 构建命令行包 将一组模块转变为带有稳定接口的可安装命令。 已发布

高级 Python

理解 Python 的运行时模型,并为并发和高效工作选择合适的工具。

  1. 21 Python 数据模型 为表示、比较、哈希、容器和迭代实现特殊方法。 已发布
  2. 22 线程、进程与并行工作 为 I/O 密集型和 CPU 密集型任务匹配安全的并发原语。 已发布
  3. 23 使用 asyncio 进行异步 I/O 在不阻塞事件循环的情况下协调协程、任务、超时和取消操作。 已发布
  4. 24 测量、优化与交付 分析真正的性能瓶颈,并交付一个经过测试的 AI 阅读摘要命令行应用程序。 已发布