零基础学 Python（新版）

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介绍

近些年，Python 在深度学习、机器学习等领域得到了广泛使用，一跃成为人工智能时代的“网红”语言。无论你将来从事 Web 相关开发，还是搞人工智能方面的研究，掌握 Python 对你都大有好处。

可能你之前学过尹会生老师的《零基础学 Python》，但这门课距离 2018 年的发布，已经过去好几年了，Python 的版本一直在升级，相比之前发生了很大的变化。所以为了让这门课程更好地为你服务，老师又重新整理了课程的内容，进行了一次大的升级迭代。相比于 2018 版，新版课程内容更新 60% 以上，视频全部重新制作。那么新版课程有哪些亮点和变化呢？

1. 课程的内容会更加贴近使用者

Python 作为一门实用的编程语言，它的使用对象和学习对象已经从一开始的专业程序员，逐渐覆盖到了数据分析从业者、AI 从业者，运营、行政、HR 和大学生。

对于非科班出身的同学来说，第一道门槛并不是使用什么样的设计模式和算法更高效。而是怎样把问题转换成代码？出现了错误怎样调试和改正？哪些技术值得花费时间掌握？

所以，在课程中老师会用贴近生活的例子和代码，帮你解决这类问题，比如：

• 怎样通过 IDE 的动态调试功能，快速定位 Bug？
• 怎样应用面向对象编程，设计一个合理的类和对象？
• 怎样把在超市购物结账的经历和多线程结合起来理解？

手把手地教你把需求、问题转化成代码，让整个过程变得轻松易懂。

2. 升级版的课程会覆盖更全面的 Python 新特性

Python 作为最流行的编程语言，每 12 个月就会发布一个新版本，除了进行安全和性能方面的升级外，还有大量的实用特性，比如：

• Python 3.10 引入了 match 语句，你就不用再编写冗长的 if、elif、elif、…、else 语句；
• Python 3.9 增加了更新运 算符 (|=) ，扩充了字典数据类型的合并方法；
• Python 3.8 增加了 F-strings 表达式，为字符串中的变量赋值带来了更友好的代码可读性。

这些新特性老师都会一一展示在课程里，并且教你如何高效地使用它们。掌握了之后，在新版本的 Python 中，你会编写出更优雅和高效的代码。

3. 多案例实战，学以致用

在新的课程中，我们会以实战为主。因为 Python 主要应用在数据分析、AI、智能硬件领域，所以在项目实战这块，老师设计了数据分析、自动化办公、Web 后端开发、计算机视觉、物联网等五大项目，带你全方位地使用 Python。

目录

课程介绍：这次我们都做了哪些升级？
内容综述：明确学习目的
01｜如何配置 Python 开发环境？
02 | 常用 IDE：如何提高开发效率？
03 | 如何站在官方文档的肩膀上自己造轮子”？
04 | 怎样运行你的第一行代码？
05 | 怎样使用 Gitee 管理你的代码？
06 | 学习编程有问题？去这里找答案！
07｜跨越门槛：Python 开发环境总结及实现原理
08 | 修炼基本功：浅析输入输出
09 | 变量：如何让计算机临时存储数据？
10｜字符串（上）：Python 是如何处理单词的？
11｜字符串（下）：Python 是如何处理单词的？
12｜存储数字应该采用哪种数据类型？
13｜何时使用数，何时使用字符串？
14｜注释：如何写程序的说明书？
15｜小试牛刀：如何制作简单计算器？
16｜变量命名规范：如何编写优雅的程序？
17｜告别新手村：Python 编程基础知识
18｜内置数据类型包括哪几种？
19｜列表如何处理同类数据？
20｜常见常新：列表的常见操作
21｜元组：如何处理一次性数据？
22｜常见常新：集合的常见操作
23｜字典：如何处理映射类型的数据？
24｜常见常新：字典的常见操作（上）
25｜常见常新：字典的常见操作（下）
26｜小试牛刀：如何利用类型转换实现手机通讯录？（上）
27｜小试牛刀：如何利用类型转换实现手机通讯录？（下）
28｜常见的内置数据类型都何时使用？
29｜避坑指南：内置数据类型的常见错误
30｜内置数据类型参考：如何使用官方文档与帮助？
31｜再回首：内置数据类型”单元小结
32｜if 语句：数据流程出现分支时，怎样编写程序？
33｜match 语句：如何通过 match 关键字来处理程序的分支逻辑？
34｜while 循环：需要多次重复执行某段程序时，怎么做？
35｜for 循环：如何遍历一个对象里的所有元素？
36｜语句嵌套：如何处理多重循环的问题？
37｜小试牛刀：如何设计一个飞机大战的程序？
38｜避坑指南：判断和循环中的常见错误
39｜再回首：判断循环”单元小结
40｜输入：如何接收用户通过键盘输入的数据？
41｜格式化输出：如何将执行结果通过屏幕输出？
42｜F-strings：如何通过定义好的格式进行输出？
43 | 常见常新：文件的打开
44｜文件编码：如何解决不同操作系统的文件乱码问题？
45｜常见常新：文件的读写
46｜常见常新：文件的关闭
47｜小试牛刀：如何使用 Python 合并多个文件？
48｜再回首：输入输出与文件操作”单元小结
49｜函数的定义：如何优雅地反复引用同一段代码？
50｜函数的参数：怎样实现函数与外部数据通信？
51｜函数的参数：当函数操作对象不固定时怎么处理？
52｜函数的返回值：如何得到函数的执行结果？
53｜小试牛刀：如何利用函数实现电商购物车功能？
54｜避坑指南：列表作为参数传递出错了怎么办？
55｜高阶函数：函数对象与函数调用的用法区别
56｜装饰器：函数嵌套的定义与调用的区别
57｜再回首：函数”单元小结
58｜编程思想不同会导致怎样的代码差异？
59｜类与实例：如何使用面向对象的思想编写程序？
60｜类的继承：如何解决代码重用的问题？
61｜类的装饰器：如何改变类方法的功能？
62｜小试牛刀：如何开发自动咖啡机？
63｜避坑指南：类的常见错误
64｜init 方法：如何为对象传递参数？
65｜再回首：类”单元小结
66 | 模块的导入：如何使用其他人编写好的代码功能？
67 | 标准库：Python 默认提供的便捷功能有哪些？
68 | 自定义模块：如何编写一个完整功能？
69 | 第三方模块的使用：如何使用其他人编写的代码？
70 | 小试牛刀：如何使用 Python 为函数求导？
71｜再回首：模块与标准库”单元小结
72｜初识异常：异常的产生与分类
73｜异常捕获：出现异常时，如何利用程序进行处理？
74｜自定义异常捕获：如何定义业务异常？
75｜避坑指南：编写捕获异常程序时经常出现的问题
76｜再回首：异常处理”单元小结
77｜扩展数据类型：怎样使用更复杂的数据类型？
78｜魔术方法：怎样通过类构造自己需要的数据类型？
79｜怎样将 Python 和 C++ 结合起来混合编程？
80｜怎样将已有算法改造成符合项目的特定算法？
81｜设计模式：怎样合理组合多个函数和类？
82｜Redis 数据库：怎样使用 NoSQL 数据库？
83｜关系型数据库：怎样使用关系型数据库？
84｜计算资源充足时，如何通过并行设计提高效率？
85｜多进程间如何通信？
86｜再回首：高级数据类型与算法”单元小结
87｜理论盘点：数据分析的流程及对应的 Python 库
88｜理论盘点：数据采集的方法与 HTTP 协议
89｜理论盘点：任务的并行执行原理
90｜理论盘点：非规范化数据处理的基础与正则表达式
91｜如何获取网页上的数据并存储到文件？
92｜小试牛刀：如何将数据进行图形化展示？
93｜再回首：数据分析”单元小结
94｜理论盘点：文件类型与对应的 Python 函数库
95｜如何批量读取 Excel 文件？
96｜如何实现数据的批量格式转换？
97｜如何扩展数据类型？
98｜再回首：办公自动化”单元小结
99｜理论盘点：Web 客户端与服务端
100｜理论盘点：MVC 模型是什么？
101｜如何使用Django搭建简单的Web服务器？
102｜如何使用Django-admin实现文章上传？
103｜如何使用Django实现文章发布？
104｜再回首：Web开发”单元小结
105｜理论盘点：人脸识别的一般步骤
106｜理论盘点：人脸识别常用的 Python 库有哪些？
107｜怎样通过 OpenCV 采集视频信号？
108｜如何训练人脸模型？
109｜怎样设计人脸识别系统？
110｜再回首：计算机视觉”单元小结
111｜聚焦异同：物联网与互联网有啥不一样？
112｜理论盘点：基础但不简单的 TCP 协议
113｜理论盘点：物模型与模组
114｜如何为 ESP32 安装 MicroPython?
115｜怎样通过 MQTT 协议构建消息队列？
116｜小试牛刀：在 OLED 屏幕和手机远程同时显示室内温度
117｜再回首：物联网”单元小结
118｜结束语：人生苦短，我用Pyhon
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