Day 1:基础语法闪电战(8小时)
核心目标
掌握Python核心语法结构,能独立编写简单脚本
学习路径
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环境搭建(1小时)
- 安装Python 3.11+版本(推荐Anaconda套装)
- 配置VSCode/PyCharm开发环境(安装Python扩展)
- 验证环境:
print("Hello Python!")
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数据类型速记(2小时)
# 必会数据类型 num = 10 # 整数 price = 9.99 # 浮点数 name = "Alice" # 字符串 is_student = True # 布尔值 scores = [85,92,78] # 列表 person = {"name":"Bob","age":25} # 字典
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控制流实战(3小时)
- 条件判断:
if-elif-else
嵌套处理成绩分级 - 循环结构:
for
遍历课表,while
实现倒计时
# 成绩评级系统(含异常处理) try: score = float(input("输入成绩:")) print("A" if score>=90 else "B" if score>=80 else "C") except: print("输入错误!")
- 条件判断:
-
函数初探(2小时)
- 掌握
def
定义函数、参数传递、返回值 - 实践计算器函数:
add()/subtract()
等
- 掌握
避坑指南
- 缩进错误用VSCode自动格式化(Ctrl+Shift+I)
- 列表操作避免
for i in list: list.remove(i)
陷阱
Day 2:逻辑结构与数据处理(10小时)
核心目标
掌握复杂逻辑实现和数据处理能力
学习路径
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高级数据结构(3小时)
# 列表推导式 squares = [x**2 for x in range(10)] # 字典操作 student = {"name":"John","courses":["Math","Physics"]} student["age"] = 20 # 动态添加键值对
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文件操作(2小时)
- 读写CSV/Excel文件(用
pandas
库)
import pandas as pd df = pd.read_excel("data.xlsx") df.to_csv("output.csv", index=False)
- 读写CSV/Excel文件(用
-
模块化编程(3小时)
- 导入标准库:
os
,datetime
,json
- 自定义模块开发:创建
utils.py
存放工具函数
- 导入标准库:
-
数据处理实战(2小时)
- 学生成绩分析器(计算平均分/最高分)
scores = [85,92,78,90] print(f"平均分:{sum(scores)/len(scores):.1f}")
效率技巧
- 用QPython手机编辑器随时练习
- GitHub搜索
student-manager
等高校项目逆向学习
Day 3:项目实战与工程化(12小时)
核心目标
完成完整项目开发,掌握部署能力
学习路径
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Web开发速成(4小时)
- Flask框架搭建简易博客
from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def home(): return "Welcome to My Blog!" if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
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自动化工具开发(5小时)
- Excel数据清洗脚本(去重/格式转换)
- 网页爬虫(用
requests
+BeautifulSoup
)
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工程化部署(3小时)
- 使用
pyinstaller
打包成exe - GitHub发布项目(编写README.md)
- 使用
避坑指南
- 遇到依赖冲突用虚拟环境:
python -m venv myenv
- 用
try-except
捕获网络请求异常
关键学习策略
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代码逆向法
- 在GitHub搜索
student-manager
等高校项目 - 直接运行成品→倒推实现逻辑
- 在GitHub搜索
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错题攻防战
- 用ChatGPT生成高频错误题库(如可变默认参数陷阱)
- 建立
errors.md
网页记录报错关键词与解决方案
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记忆强化术
场景 代码范式 文件读取 with open("data.txt") as f:
API调用 requests.get(url).json()
后续提升路线
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数据科学方向
- 学习
pandas
数据处理 →matplotlib
可视化 →scikit-learn
机器学习
- 学习
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Web开发方向
- 掌握Django框架 → 数据库交互 → RESTful API开发
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自动化方向
- 深入
os
模块 → 多线程处理 → 自动化测试框架
- 深入
注意事项
- 每天保证4小时编码实践(比看书效率高3倍)
- 优先掌握
pandas
和requests
这两个万能库 - 遇到问题先查官方网页 → Stack Overflow → GitHub Issues
通过这套方案,三天可达到:
✅ 独立开发数据处理脚本
✅ 搭建基础Web应用
✅ 完成简单自动化任务
✅ 理解Python工程化流程
终极建议:完成三天学习后,立即参与Kaggle入门竞赛或接单Freelancer简单项目(如Excel数据处理),实战巩固技能。