学习 Python 编程：新手必看

欢迎来到奇妙的编程世界！如果你正在考虑踏入这个领域，或者已经开始探索，那么选择 Python 无疑是一个明智的决定。Python 以其简洁易读的语法和强大的功能，迅速成为全球最受欢迎的编程语言之一，尤其对新手友好。

这篇文章将带你全面了解 Python 编程的学习路径，从为什么要学 Python，到如何开始，再到掌握基础知识和进阶方向。这是一篇为你准备的“新手必看”指南，希望能为你开启愉快的编程之旅。

为什么要选择 Python？
- 易学性与可读性
- 广泛的应用领域
- 强大的社区支持与丰富的库
- 良好的职业前景
Python 是什么？
- 解释型语言
- 高级语言
- 动态类型语言
- 面向对象
踏出第一步：安装与环境配置
- 下载 Python
- 安装过程详解
- 选择你的编程工具：文本编辑器 vs IDE
- 编写你的第一个 Python 程序
Python 编程基础：构建你的编程思维
- 注释：代码的说明书
- 变量与数据类型
  - 数字 (int, float, complex)
  - 字符串 (str)
  - 布尔值 (bool)
  - 空值 (None)
  - 类型转换
- 运算符：执行计算和逻辑操作
  - 算术运算符
  - 比较运算符
  - 逻辑运算符
  - 赋值运算符
  - 成员运算符
  - 身份运算符
- 基本数据结构：组织你的数据
  - 列表 (list)
  - 元组 (tuple)
  - 字典 (dict)
  - 集合 (set)
- 控制流程：让你的代码动起来
  - 条件判断 (if, elif, else)
  - 循环 (for, while)
  - 中断与跳过 (break, continue)
- 缩进：Python 的语法灵魂
函数：提高效率的利器
- 定义函数
- 调用函数
- 函数参数与返回值
- 内置函数
模块与包：代码复用与组织
- 导入模块
- Python 标准库
- 安装第三方库 (pip)
面向对象编程初探
- 类与对象的基本概念
- 定义类
- 创建对象
- 属性与方法
实践是最好的老师：写点小代码
- 简单的命令行程序 (e.g., 计算器，猜数字游戏)
- 文件读写
丰富的生态系统：Python 的应用领域与相关库简介
- Web 开发 (Django, Flask)
- 数据科学与机器学习 (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- 自动化脚本
- 网络编程
- 游戏开发 (Pygame)
持续学习的资源与方法
- 官方文档
- 在线课程平台 (Coursera, edX, Udemy, Codecademy, Bilibili等)
- 书籍
- 编程练习平台 (LeetCode, HackerRank, Exercism)
- 参与社区与开源项目
学习过程中的建议与常见问题
- 保持好奇心，不怕犯错
- 多动手实践，少“眼高手低”
- 学会阅读报错信息
- 坚持下去

1. 为什么要选择 Python？

在编程语言百花齐放的今天，为什么 Python 能够脱颖而出，成为无数人心中的首选？

易学性与可读性

这是 Python 最为人称道的特点之一。Python 的语法简洁明了，非常接近自然语言（英语）。它强制使用缩进，这使得代码结构清晰，可读性极强。对于没有编程经验的新手来说，入门门槛非常低，可以更快地理解代码的逻辑，专注于解决问题而不是纠结于复杂的语法规则。

广泛的应用领域

Python 几乎无所不能。从网站开发（如 Django、Flask 框架）到数据分析、人工智能、机器学习（如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn），从自动化脚本到网络编程，从游戏开发到桌面应用，甚至科学计算和教育领域，Python 都扮演着重要角色。这意味着你学习 Python 后，有非常多的方向可以选择和探索。

强大的社区支持与丰富的库

Python 拥有庞大且活跃的全球开发者社区。这意味着你在学习或开发过程中遇到任何问题，都很容易在网上找到答案、教程或寻求帮助。此外，Python 的“轮子”非常多——即大量的第三方库（Library）。这些库是前人写好的、用于完成特定任务的代码集合。比如，你需要处理数据，有 Pandas；你需要进行科学计算，有 NumPy；你需要构建网站，有 Django 或 Flask。这些库极大地提高了开发效率，让你不必从零开始。

良好的职业前景

由于其广泛的应用和强大的功能，掌握 Python 技能的人才在就业市场上非常受欢迎。数据科学家、机器学习工程师、Web 开发者、自动化工程师等职位都对 Python 技能有很高要求。学习 Python，等于为你的职业生涯打开了多扇大门。

总而言之，易学、实用、生态繁荣、前景光明，这些都是选择 Python 的充分理由。

2. Python 是什么？

在深入学习之前，先简单了解一下 Python 的一些基本属性：

解释型语言 (Interpreted Language): 与 C++ 或 Java 等编译型语言不同，Python 代码在运行前不需要被编译成机器码。Python 解释器会逐行读取并执行代码。这使得开发过程更快，但也可能在运行时发现错误。
高级语言 (High-level Language): Python 抽象了许多计算机底层细节（如内存管理），让你能更专注于编写解决问题的逻辑代码，而不是处理硬件细节。
动态类型语言 (Dynamically Typed Language): 在 Python 中，你不需要提前声明变量的数据类型。变量的类型在运行时根据赋给它的值确定。这增加了灵活性，但也需要开发者注意类型问题。
面向对象 (Object-Oriented): Python 是一种支持面向对象编程 (OOP) 的语言。OOP 是一种编程范式，通过“对象”来组织代码，让程序更模块化、易于维护和扩展。虽然 Python 支持多种编程范式（如过程式、函数式），但面向对象是其核心特性之一。

3. 踏出第一步：安装与环境配置

千里之行，始于足下。学习 Python 的第一步是把它安装到你的电脑上。

下载 Python

访问 Python 官方网站：https://www.python.org/downloads/。

通常，你会看到两个主要版本：Python 2 和 Python 3。作为新手，请务必下载和学习 Python 3。Python 2 已经停止维护，且与 Python 3 有不兼容之处。选择最新的 Python 3 版本下载对应的安装包（根据你的操作系统，如 Windows、macOS、Linux）。

安装过程详解

Windows: 运行下载的 .exe 安装包。非常重要的一步是，在安装向导的首页，勾选 “Add Python to PATH” (将 Python 添加到环境变量)。 勾选后，你就可以在任何命令行窗口运行 Python 命令。然后选择 “Install Now” 进行默认安装，或选择 “Customize installation” 进行自定义。对于新手，默认安装通常就足够了。
macOS: 下载 .pkg 文件。运行安装包，按照提示一步步完成安装即可。macOS 系统通常自带 Python，但可能是旧版本，建议安装最新版 Python 3。
Linux: 大多数 Linux 发行版都预装了 Python。你可以通过在终端输入 python3 --version 来检查安装的 Python 3 版本。如果未安装或版本过旧，可以使用包管理器进行安装（如 sudo apt-get install python3 在 Debian/Ubuntu 上，或 sudo yum install python3 在 CentOS/RHEL 上）。

安装完成后，打开命令行终端（Windows: cmd 或 PowerShell, macOS/Linux: Terminal），输入 python3 --version，如果能正确显示安装的 Python 版本号，说明安装成功。输入 python3 进入 Python 交互式环境（REPL: Read-Eval-Print Loop）。

选择你的编程工具：文本编辑器 vs IDE

编写 Python 代码，你需要一个文本编辑器。

文本编辑器 (Text Editor): 简单、轻量，如 VS Code (Visual Studio Code)、Sublime Text、Atom、Notepad++ (Windows)。它们提供代码高亮、基本自动补全等功能。VS Code 是一个非常流行的选择，功能强大且有丰富的插件生态系统。
集成开发环境 (IDE – Integrated Development Environment): 功能更全面，除了代码编辑，还集成了代码调试、版本控制、代码检查、测试等功能。对于 Python 来说，PyCharm (Community Edition 免费) 是非常强大的 IDE。

对于新手，推荐从 VS Code 开始，安装 Python 扩展。 它既不像纯文本编辑器那样简陋，又不像功能齐全的 IDE 那样复杂，是一个很好的平衡点。随着你对编程越来越熟悉，可以尝试 PyCharm 等更专业的工具。

编写你的第一个 Python 程序

无论你选择哪种工具，现在来写下全世界程序员的经典第一步：

打开你的文本编辑器或 IDE。
新建一个文件。
输入以下代码：
python print("Hello, World!")
将文件保存为 hello.py (.py 是 Python 文件的标准扩展名)。
打开命令行终端，切换到你保存文件的目录。
输入命令运行你的程序：
bash python3 hello.py
你应该能在终端看到输出：Hello, World!

恭喜你！你已经成功运行了你的第一个 Python 程序。print() 是一个内置函数，用于将内容输出到控制台。

4. Python 编程基础：构建你的编程思维

编程不仅仅是学习语法，更是学习如何将问题分解、如何用计算机可以理解的方式表达逻辑。这一章将介绍 Python 最基础也是最重要的概念。

注释：代码的说明书

写代码时，用注释解释代码的作用非常重要，尤其是在代码复杂或多人协作时。

单行注释： 以 # 开头，直到行末。
python # 这是一个单行注释 print("Hello") # 这也是注释
多行注释： 通常用三个单引号 ''' 或三个双引号 """ 包围。
python ''' 这是一个多行注释 ''' """ 这是另一个多行注释 """

变量与数据类型

变量就像一个盒子，用来存储数据。在使用变量之前，你需要给它一个名字，并赋给它一个值。Python 是动态类型的，变量的类型由它当前存储的值决定。

“`python
name = “Alice” # 字符串 (str)
age = 30 # 整数 (int)
height = 1.75 # 浮点数 (float)
is_student = True # 布尔值 (bool)
data = None # 空值 (NoneType)

print(name)
print(age)
print(type(name)) # 使用 type() 函数查看变量类型
print(type(age))
“`

数字：
- int: 整数，如 -1, 0, 100
- float: 浮点数（小数），如 3.14, -0.5
- complex: 复数 (了解即可，不常用)
字符串 (str): 用单引号 ' 或双引号 " 括起来的文本。
python message = 'Hello, Python!' greeting = "Nice to meet you."
字符串可以进行拼接 (+)、重复 (*)、切片等操作。
布尔值 (bool): 只有两个值：True 和 False，常用于逻辑判断。
空值 (None): 特殊的常量，表示没有值。与 0、空字符串、空列表等不同。

运算符：执行计算和逻辑操作

算术运算符: + (加), - (减), * (乘), / (除), % (取模), ** (幂), // (整除)
python a = 10 b = 3 print(a + b) # 13 print(a / b) # 3.333... print(a // b) # 3 print(a % b) # 1 print(a ** b) # 1000
比较运算符: == (等于), != (不等于), > (大于), < (小于), >= (大于等于), <= (小于等于)。结果是布尔值。
python x = 5 y = 10 print(x == y) # False print(x < y) # True
逻辑运算符: and (与), or (或), not (非)。用于组合布尔表达式。
python is_sunny = True is_warm = False print(is_sunny and is_warm) # False print(is_sunny or is_warm) # True print(not is_warm) # True
赋值运算符: = (赋值), += (加等于), -= (减等于), *= (乘等于) 等。
python count = 0 count += 1 # 等同于 count = count + 1 print(count) # 1
成员运算符: in, not in。用于判断一个元素是否在序列（如列表、字符串、元组）中。
python my_list = [1, 2, 3] print(2 in my_list) # True print(4 not in my_list) # True
身份运算符: is, is not。用于判断两个变量是否引用同一个对象（内存地址）。通常 == 用于比较值，is 用于比较身份。
“`python
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [1, 2, 3]
list3 = list1

print(list1 == list2) # True (值相等)
print(list1 is list2) # False (不是同一个对象)
print(list1 is list3) # True (是同一个对象)
“`

基本数据结构：组织你的数据

除了基本的数据类型，Python 提供了一些内置的数据结构来存储和组织多个数据项。

列表 (list): 有序、可变（元素可以修改）、允许重复元素的集合。用方括号 [] 定义。
python fruits = ["apple", "banana", "cherry"] print(fruits[0]) # 访问元素：apple fruits.append("date") # 添加元素 print(fruits) fruits[0] = "avocado" # 修改元素 print(fruits)
元组 (tuple): 有序、不可变（创建后元素不能修改）、允许重复元素的集合。用圆括号 () 定义。
python coordinates = (10.0, 20.0) print(coordinates[0]) # coordinates[0] = 15.0 # 这会导致错误，因为元组是不可变的
元组常用于需要保护数据不被修改的场景。
字典 (dict): 无序（Python 3.7+ 实际上是有序的）、可变、由键-值对 (key: value) 组成的集合。键必须是唯一的且不可变（如字符串、数字、元组），值可以是任何类型。用花括号 {} 定义。
python person = {"name": "Bob", "age": 25, "city": "New York"} print(person["name"]) # 访问值：Bob person["age"] = 26 # 修改值 person["job"] = "Engineer" # 添加键值对 print(person)
集合 (set): 无序、可变、元素唯一的集合。用于去重或进行集合运算（交集、并集、差集）。用花括号 {} 定义（空集合必须用 set() 定义）。
python numbers = {1, 2, 3, 3, 4} print(numbers) # 输出: {1, 2, 3, 4} (自动去重) numbers.add(5) numbers.remove(1) print(numbers)

控制流程：让你的代码动起来

程序不仅仅是执行一系列指令，还需要根据条件做出不同的决定，或者重复执行某些任务。

条件判断 (if, elif, else): 根据条件执行不同的代码块。
“`python
score = 85

if score >= 90:
print(“优秀”)
elif score >= 75: # elif 是 else if 的缩写
print(“良好”)
elif score >= 60:
print(“及格”)
else: # 所有条件都不满足时执行
print(“不及格”)
`` **注意：** Python 使用缩进来表示代码块的归属关系，而不是大括号{}`。
循环 (for, while): 重复执行一段代码。
- for 循环：常用于遍历序列（如列表、元组、字符串、字典、集合）或迭代固定次数。
  “`python
  fruits = [“apple”, “banana”, “cherry”]
  for fruit in fruits: # 遍历列表
  print(fruit)
  
  使用 range() 函数迭代数字
  
  for i in range(5): # 从0到4 (不包含5)
  print(i)
  
  for j in range(2, 10, 2): # 从2开始，到10之前，步长为2
  print(j) # 输出 2, 4, 6, 8
  * `while` 循环：当条件为真时重复执行。python
  count = 0
  while count < 5:
  print(count)
  count += 1 # 务必记得更新条件，否则会无限循环！
  “`
中断与跳过 (break, continue):
- break: 终止当前循环。
  python for i in range(10): if i == 5: break # 当 i 是 5 时，停止循环 print(i) # 输出 0, 1, 2, 3, 4
- continue: 跳过当前循环的剩余部分，进入下一次循环。
  python for i in range(10): if i % 2 == 0: # 如果是偶数 continue # 跳过当前迭代，不执行下面的 print print(i) # 只输出奇数 1, 3, 5, 7, 9

缩进：Python 的语法灵魂

在 Python 中，缩进不是为了好看，它是语法的一部分！ 同一个代码块（如 if 语句体、循环体、函数体等）必须使用相同的缩进级别。通常使用 4 个空格作为一个缩进级别。混合使用空格和 Tab 键可能会导致错误。大多数代码编辑器和 IDE 会自动处理缩进。

“`python

正确的缩进

if True:
print(“这是 if 块内的代码”)
print(“这行和上面一行在同一个块内”)
else:
print(“这是 else 块内的代码”)

print(“这是 if-else 块外部的代码”) # 与 if/else 对齐
“`

5. 函数：提高效率的利器

函数是一段封装了特定功能的代码块，可以重复使用。定义函数可以减少代码重复，提高程序的可读性和可维护性。

“`python

定义一个函数

def greet(name):
“””
这是一个函数的文档字符串 (Docstring)，解释函数的功能。
这个函数用于向指定的人打招呼。
“””
print(f”Hello, {name}!”) # 使用 f-string 格式化字符串

调用函数

greet(“Alice”)
greet(“Bob”)

定义带有返回值的函数

def add(a, b):
return a + b # 返回相加的结果

result = add(5, 3)
print(result) # 输出 8
“`

使用 def 关键字定义函数，后跟函数名、圆括号 () 和冒号 :.
函数体必须缩进。
return 语句用于指定函数的返回值。如果没有 return 语句，函数默认返回 None。
函数参数在圆括号中指定，可以有多个。

6. 模块与包：代码复用与组织

随着程序越来越大，你需要将代码分割到不同的文件中，这就是模块（Module）。一个 .py 文件就是一个模块。包（Package）是一种组织模块的方式，通常是一个包含多个模块和子包的目录。

导入模块

使用 import 语句导入模块。

“`python
import math # 导入整个 math 模块

print(math.sqrt(16)) # 使用 math 模块中的 sqrt 函数

导入模块并取别名

import random as rnd
print(rnd.randint(1, 10)) # 生成 1 到 10 的随机整数

从模块中导入特定的功能

from datetime import date
today = date.today()
print(today)

导入模块中的所有功能 (不推荐，可能引起命名冲突)

from math import *

print(sqrt(25))

“`

Python 标准库

Python 自带了大量的标准库，无需安装即可直接导入使用，涵盖了文件操作、网络通信、数学计算、日期时间处理等各种功能。学习并利用标准库能极大地提高开发效率。

安装第三方库 (pip)

Python 之所以强大，很大程度上是因为其丰富的第三方库生态系统。这些库由社区开发，用于完成特定领域的任务。使用 pip 工具来安装和管理第三方库。pip 通常随 Python 一起安装。

打开命令行终端，输入命令：

bash pip install package_name # 安装指定的库 pip install package_name==version # 安装指定版本的库 pip uninstall package_name # 卸载库 pip list # 列出已安装的库

例如，安装著名的科学计算库 NumPy：

bash pip install numpy

7. 面向对象编程初探

面向对象编程 (OOP) 是一种重要的编程思想，它将数据和操作数据的方法封装在一起，形成“对象”。

类 (Class): 抽象的模板或蓝图，定义了一类对象的共同属性（数据）和行为（方法）。
对象 (Object): 类的一个具体实例。

“`python

定义一个简单的 Dog 类

class Dog:
# 类属性，所有 Dog 对象共享
species = “Canis familiaris”

# 构造方法，创建对象时自动调用
def __init__(self, name, breed):
    # 实例属性，每个 Dog 对象独有
    self.name = name
    self.breed = breed

# 实例方法，对象可以执行的行为
def bark(self):
    print(f"{self.name} says Woof!")

def description(self):
    return f"{self.name} is a {self.breed}."

创建 Dog 对象 (实例化)

my_dog = Dog(“Buddy”, “Golden Retriever”)
your_dog = Dog(“Lucy”, “Labrador”)

访问对象的属性

print(my_dog.name) # 输出: Buddy
print(your_dog.breed) # 输出: Labrador
print(my_dog.species) # 输出: Canis familiaris

调用对象的方法

my_dog.bark() # 输出: Buddy says Woof!
print(your_dog.description()) # 输出: Lucy is a Labrador.
“`

OOP 概念较多（继承、多态、封装等），对于初学者来说，先理解类和对象的基本概念，知道如何定义类和创建对象即可。随着学习深入，你会逐渐掌握 OOP 的精髓。

8. 实践是最好的老师：写点小代码

光看不练假把式。学习编程最有效的方法就是不断地写代码。从简单的小程序开始，逐步挑战更复杂的任务。

可以尝试的小项目：

简单的命令行计算器： 接收用户输入的两个数字和一个运算符，然后输出结果。
猜数字游戏： 程序随机生成一个数字，让用户猜测，根据猜测结果给出提示（太大、太小），直到猜对为止，统计猜测次数。
联系人管理： 使用字典或列表存储联系人信息（姓名、电话等），实现添加、查询、删除联系人等功能。可以考虑将数据保存到文件中。
简易文本分析器： 读取一个文本文件，统计单词数量、特定单词出现的频率等。

在编写这些程序时，你会遇到各种问题，这正是学习和成长的过程。学会搜索、调试、解决问题，这是程序员必备的技能。

9. 丰富的生态系统：Python 的应用领域与相关库简介

Python 如此受欢迎，得益于其强大的生态系统。了解这些方向可以帮助你规划未来的学习路径。

Web 开发： 构建网站和 Web 应用。
- 框架: Django (全功能重量级), Flask (轻量级微框架)。
- 库: Requests (处理 HTTP 请求), BeautifulSoup (解析 HTML/XML)。
数据科学与机器学习： 处理数据、进行统计分析、构建智能模型。
- 核心库: NumPy (数值计算), Pandas (数据分析与处理), Matplotlib/Seaborn (数据可视化)。
- 机器学习/深度学习: Scikit-learn (经典机器学习算法), TensorFlow/PyTorch (深度学习框架)。
自动化脚本： 自动化日常重复性任务。
- 文件操作、系统管理、定时任务等，大量依赖 Python 标准库。
- Selenium (Web 自动化测试/爬虫)。
网络编程： 构建网络应用或进行网络通信。
- Python 标准库中的 socket 模块。
游戏开发：
- Pygame (2D 游戏库)。

当你掌握了 Python 基础后，可以选择一个感兴趣的领域深入学习相关的库和框架。

10. 持续学习的资源与方法

编程是一个需要持续学习的领域。幸运的是，有海量的资源可供利用。

官方文档： Python 官方文档是权威的学习资源，虽然有时对新手来说有点晦涩，但它是查找详细信息和最新特性的最佳去处。 (https://docs.python.org/)
在线课程平台： Coursera, edX, Udemy, Codecademy, Bilibili, 慕课网等都有大量高质量的 Python 课程，从入门到精通，涵盖各种应用领域。根据自己的学习风格选择合适的课程。
书籍： 经典的书籍提供了系统性的知识体系。例如《Python 编程从入门到实践》、《流畅的 Python》等。
编程练习平台： LeetCode, HackerRank, Exercism, CodeWars 等网站提供了大量的编程题目，通过解决实际问题来巩固知识和提高编程能力。
参与社区与开源项目： 加入 Python 相关的论坛、Discord 群组、GitHub 等平台，与其他开发者交流，阅读别人的代码，甚至参与贡献开源项目，这是提高编程水平和拓展视野的绝佳方式。
构建自己的项目： 学习知识点后，尝试用它们解决一个实际的小问题或实现一个想法。项目驱动是最高效的学习方式之一。

11. 学习过程中的建议与常见问题

保持好奇心，不怕犯错： 编程就是不断尝试、犯错、调试、再尝试的过程。错误是学习的一部分，不要害怕它们。
多动手实践，少“眼高手低”： 看再多教程，不亲手写代码，永远学不会。每个概念、每个例子，都应该自己敲一遍，改一改，看看效果。
学会阅读报错信息： Python 的报错信息通常会告诉你错误类型和发生在哪里。尝试理解这些信息，它是你最好的调试助手。看不懂可以复制粘贴到搜索引擎里搜索。
坚持下去： 学习编程需要时间和毅力。遇到困难时不要轻易放弃，休息一下，换个思路，或者向他人求助。
理解基本原理，不要死记硬背： 语法是工具，理解背后的逻辑和思想更重要。
学会搜索： 当你遇到问题时，99% 的可能性是别人也遇到过。熟练使用搜索引擎（Google, Bing, Stack Overflow 等）是程序员的必备技能。搜索时尽量用英文关键词，能找到更权威和更全面的信息。

结语

学习 Python 编程是一段充满挑战但也极具回报的旅程。作为一门强大而灵活的语言，Python 将为你打开通往众多令人兴奋的领域的大门。

请记住，最重要的是开始，并坚持下去。从安装 Python，写下第一行 print 语句，到理解变量、循环、函数，再到探索更广阔的应用领域，每一步都是你的成长。

祝你在 Python 的世界里探索愉快，编写出属于你自己的精彩代码！现在，就从安装 Python 开始你的旅程吧！

学习 Python 编程：新手必看

目录

1. 为什么要选择 Python？

易学性与可读性

广泛的应用领域

强大的社区支持与丰富的库

良好的职业前景

2. Python 是什么？

3. 踏出第一步：安装与环境配置

下载 Python

安装过程详解

选择你的编程工具：文本编辑器 vs IDE

编写你的第一个 Python 程序

4. Python 编程基础：构建你的编程思维

注释：代码的说明书

变量与数据类型

运算符：执行计算和逻辑操作

基本数据结构：组织你的数据

控制流程：让你的代码动起来

使用 range() 函数迭代数字

缩进：Python 的语法灵魂

正确的缩进

5. 函数：提高效率的利器

定义一个函数

调用函数

定义带有返回值的函数

6. 模块与包：代码复用与组织

导入模块

导入模块并取别名

从模块中导入特定的功能

导入模块中的所有功能 (不推荐，可能引起命名冲突)

from math import *

print(sqrt(25))

Python 标准库

安装第三方库 (pip)

7. 面向对象编程初探

定义一个简单的 Dog 类

创建 Dog 对象 (实例化)

访问对象的属性

调用对象的方法

8. 实践是最好的老师：写点小代码

9. 丰富的生态系统：Python 的应用领域与相关库简介

10. 持续学习的资源与方法

11. 学习过程中的建议与常见问题

结语

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