python课程学什么

python课程学的内容如下：

1.基本语法

了解Python的基本语法，包括变量、数据类型、运算符、条件语句、循环结构等。

2.函数和模块

学习如何定义和调用函数，以及如何使用Python的模块来组织代码。

3.文件操作

学习Python的文件操作功能，包括读写文件、处理文本和CSV等格式文件。

4.面向对象编程

理解Python的面向对象编程特性，学习如何定义类和对象，并进行面向对象的程序设计。

5.异常处理

学习如何处理异常，使程序在出错时可以优雅地处理错误情况。

6.标准库

熟悉Python的标准库，包括常用的模块和功能，如math、datetime、random等。

7.数据结构和算法

掌握Python中常用的数据结构，如列表、字典、集合等，并学习常见的算法。我爱编程网

8.Web开发

了解Python在Web开发中的应用，学习使用Web框架如Django、Flask等搭建网站。

9.数据处理和分析

学习Python在数据处理和分析领域的应用，如NumPy、Pandas等库的使用。

10.网络编程

了解Python的网络编程功能，学习使用socket模块进行网络通信。

11.并发编程

学习Python的多线程和多进程编程，实现并发执行的程序。

扩展资料：

Python由荷兰国家数学与计算机科学研究中心的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

python编程学来做什么?

1 WEB开发

在国内，豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言，知乎的整个架构也是基于Python语言，这使得web开发这块在国内发展的很不错。

尽管目前Python并不是做Web开发的首选，但一直都占有不可忽视的一席。Python中有各类Web框架，无论是简单而可以自由搭配的微框架还是全功能的大型MVC框架都一应俱全，这在需要敏捷开发的Web项目中也是十分具有优势的。广泛使用(或曾经广泛使用)Python提供的大型Web服务包括知乎、豆瓣、Dropbox等网站。加之Python本身的“胶水”特性，很容易实现在需要大规模性能级计算时整合其它语言，同时保留Web开发时的轻便快捷。

除此之外，Python中还有大量“开箱即用”的模块，用于与各种其它网站的对接等相关功能。如果希望开发个微信公众号相关功能，wechat-sdk/weixin-python等包，能够使你几乎完全不用管文档中提及的各种服务器交互细节，专注于功能实现即能完成开发。

目前，国内的Python web开发主要有两个技术栈：

(1)Django

Django是一个高级的敏捷web开发框架，如果学会了，撸一个网站很快。当然如果纯粹比撸网站的速度，基于ruby的Ruby on rails显然更快，但是Django有一个优势就是性能优秀，更适合国内网站的应用场景。国外的著名图片社区Pinterest早期也是基于Django开发的，承受了用户快速增长的冲击。所以说如果你想快速开发一个网站，还能兼顾APP客户端的API调用需求，Django是可以信赖的。

(2)Flask

相对于Django，Flask则是一个轻量级的web框架，Flask的最大的优势是性能优越，适合配合手机客户端开发后台API服务。国内基于Flask的Restful API服务这快很火，也是需求最大的。知名的比如百度、网易、小米、陌陌等等很多公司都有基于Flask的应用部署。当然，如果你想做一个传统的web网站，还是建议使用Django，Flask的优势是后端、API，不适合构建全功能网站。

2 网络爬虫

网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了。

Python在这个方面有许多工具上的积累，无论是用于模拟HTTP请求的Requests、用于HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用于自动化分布式爬取任务的Scrapy，还是用于最简化数据库访问的各种ORM，都使得Python成为数据爬取的首选语言之一。特别是，爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常容易整合。目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。

3 人工智能与机器学习

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢?

因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

4 数据分析处理

数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑。这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。

5 服务器运维及其它小工具

Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。Python中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在这基础上，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。

更有意思的是，Python社区的开发者们还制作了诸如itchat这样的开发工具包，你大可以用微信来管理服务器或是各种服务的运行。想想看，一个微信机器人，能够在出现异常时，又或者每天固定时刻汇报服务器或是程序运行情况，甚至包含用matplotlib/seaborn绘制的图表，一目了然，而你对它发上简简单单一句话，即可完成对服务器的调整。

6 桌面程序

Python也可以用于桌面软件开发(如sublime text等)，甚至移动端开发(参看kivy)。Python简洁方便，各种工具包齐全的环境，能大幅度减少开发者的负担。著名的UI框架QT有Python语言的实现版本PyQT。Python简单易用的特性加上QT的优雅，可以很轻松的开发界面复杂的桌面程序，并且能轻松实现跨平台特性。

7 多媒体应用

可以用Python里面的PIL、Piddle、ReportLab 等模块对图象、声音、视频、动画等进行处理，还可以用Python生成动态图表和统计分析图表。另外，还可以利用PyOpenGl模块非常快速有效的编写出三维场景。

Python程序设计主要学习Python语言的基础语法、数据类型、流程控制、函数、模块、文件操作等基本概念和技巧。

Python程序设计的基本内容包括以下几个方面：

1、Python简介：了解Python的起源、设计目标、设计哲学、优缺点以及面向对象编程的基本概念。

2、变量与数据类型：学习如何使用变量以及Python中的数据类型(如整数、浮点数、字符串、布尔值等)。

3、运算符与表达式：掌握Python中的算术运算符、赋值运算符、关系运算符和逻辑运算符，以及运算符的优先级。

4、流程控制：学习如何使用条件判断(if-else语句)和循环结构(while循环、for循环)进行程序控制。

5、函数：了解如何定义和调用函数，以及如何使用函数的参数和返回值。

6、模块与包：学习如何导入和使用模块，以及如何使用标准库函数。

7、文件操作：掌握如何打开、关闭、读取和写入文件，以及如何处理文件异常。

8、字符串操作：学习如何使用Python处理字符串，包括字符串的切片、拼接、查找、替换等操作。

9、列表、元组和字典：了解Python中的列表、元组和字典数据类型，以及它们的基本操作方法。

10、面向对象编程：学习Python的面向对象编程概念，包括类、对象、继承、多态等。

11、异常处理：了解Python中的异常处理机制，以及如何使用try-except语句进行异常处理。

Python程序设计的介绍

一、简单易学：Python的语法清晰简洁，对于初学者来说，Python是一个很好的开始学习编程的语言。

二、强大的标准库和丰富的第三方库：Python有一个强大的标准库，提供了许多用于各种任务的实用模块和函数，如文件I/O、网络编程、数据库交互等。此外，Python的第三方库非常丰富，包括科学计算库如NumPy和Pandas，网页开发框架如Django和Flask，以及机器学习库如TensorFlow和scikit-learn。