Python Fundamentals

Python 基础

概述

本技能涵盖 Python 编程的基础要素，包括语法、数据类型、控制结构、函数、面向对象编程和标准库。

学习目标

• 遵循 PEP 8 指南，编写整洁且符合 Python 风格的代码
• 掌握所有 Python 数据结构（列表、元组、字典、集合）
• 理解并实现面向对象编程概念
• 有效地使用 Python 标准库
• 使用 pip/venv 管理虚拟环境和包

核心主题

1. Python 语法与数据类型

• 变量和命名约定
• 数值类型（int、float、complex）
• 字符串和字符串方法
• 布尔逻辑和 None
• 类型提示（PEP 484）
• F 字符串和格式化

代码示例：

# Type hints and f-strings
def greet_user(name: str, age: int) -> str:
    return f"Hello {name}, you are {age} years old!"

# Using the function
message = greet_user("Alice", 30)
print(message)  # Hello Alice, you are 30 years old!

2. 控制流与函数

• 条件语句（if/elif/else）
• 循环（for、while）
• 列表/字典/集合推导式
• 函数参数和实参
• Lambda 函数
• 装饰器基础

代码示例：

# List comprehension with conditional
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_squares = [x**2 for x in numbers if x % 2 == 0]
print(even_squares)  # [4, 16, 36, 64, 100]

# Decorator example
def timing_decorator(func):
    import time
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"{func.__name__} took {end - start:.4f} seconds")
        return result
    return wrapper

@timing_decorator
def slow_function():
    import time
    time.sleep(1)
    return "Done!"

3. 面向对象编程

• 类和实例
• 继承和组合
• 多态和鸭子类型
• 封装（公有/私有）
• 魔术方法（init、str、repr 等）
• 抽象基类

代码示例：

from abc import ABC, abstractmethod

class Vehicle(ABC):
    def __init__(self, brand: str, model: str):
        self.brand = brand
        self.model = model

    @abstractmethod
    def start_engine(self) -> str:
        pass

    def __str__(self) -> str:
        return f"{self.brand} {self.model}"

class Car(Vehicle):
    def __init__(self, brand: str, model: str, doors: int):
        super().__init__(brand, model)
        self.doors = doors

    def start_engine(self) -> str:
        return f"{self} engine started with {self.doors} doors"

# Usage
car = Car("Toyota", "Camry", 4)
print(car.start_engine())  # Toyota Camry engine started with 4 doors

4. 标准库

• 文件操作（open、read、write）
• 使用 pathlib 处理路径
• 使用 datetime 进行日期/时间操作
• collections（Counter、defaultdict、namedtuple）
• itertools 和 functools
• json 和 csv 模块

代码示例：

from pathlib import Path
from datetime import datetime, timedelta
from collections import Counter
import json

# Path operations
data_dir = Path("data")
data_dir.mkdir(exist_ok=True)

config_file = data_dir / "config.json"
config = {"app_name": "MyApp", "version": "1.0.0"}

# Write JSON
with open(config_file, "w") as f:
    json.dump(config, f, indent=2)

# Read JSON
with open(config_file, "r") as f:
    loaded_config = json.load(f)

# Date operations
today = datetime.now()
next_week = today + timedelta(days=7)
formatted = today.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

# Counter for frequency analysis
words = ["apple", "banana", "apple", "cherry", "banana", "apple"]
word_count = Counter(words)
print(word_count.most_common(2))  # [('apple', 3), ('banana', 2)]

动手实践

项目 1：文件管理工具

构建一个按扩展名整理文件的命令行工具。

要求：

• 接受目录路径作为输入
• 递归扫描文件
• 按扩展名对文件分组
• 将文件移至整理后的文件夹
• 生成汇总报告

关键技能： pathlib、文件 I/O、os 模块

项目 2：联系人管理器（面向对象编程）

使用面向对象原则创建联系人管理系统。

要求：

• 包含姓名、电子邮箱和电话的 Contact 类
• 用于管理联系人的 ContactBook 类
• CRUD 操作（创建、读取、更新、删除）
• 搜索和筛选功能
• 将数据持久化到 JSON 文件

关键技能： 面向对象编程、JSON 序列化、数据结构

项目 3：文本分析器

分析文本文件中的统计信息和模式。

要求：

• 词频分析
• 字符计数（含空格/不含空格）
• 平均词长
• 最常见的词（排除停用词）
• 将结果导出为 CSV

关键技能： 字符串处理、collections.Counter、CSV

评估标准

• 编写符合 PEP 8 规范的 Python 代码
• 针对不同场景使用合适的数据结构
• 遵循正确的面向对象编程原则实现类
• 有效利用标准库模块
• 管理虚拟环境和依赖项
• 正确处理异常
• 编写清晰的文档字符串和注释

资源

官方文档

• Python.org - Python 官方文档
• PEP 8 - Python 风格指南
• Python 教程 - 官方教程

学习平台

• Real Python - 全面的教程
• Python for Everybody - 免费课程
• Automate the Boring Stuff - 实用 Python

工具

• VS Code - 推荐的编辑器
• PyCharm - 专业 IDE
• pylint - 代码检查工具
• black - 代码格式化工具

后续步骤

掌握 Python 基础后，继续学习：

• Django 框架 - 构建 Web 应用
• Pandas 数据分析 - 处理数据
• Pytest 测试 - 编写全面的测试
• Asyncio 编程 - 异步 Python