嘿夥伴們！如果您開始學習 Python，這是一個不錯的選擇！我發現了一些很酷的統計數據，在尋找好的教學大綱時，我注意到一些主題經常出現。因此，我製作了一個適合初學者的 Python 教學大綱，涵蓋了所有關鍵概念。希望你喜歡！ 1. Python簡介 什麼是Python？ 安裝Python 運行 Python 腳本 Python IDE（整合開發環境） 基本語法：註解、縮排和變數 Python 資料型態：字串、整數、浮點數、布林值 基本輸入與輸出 Python 的互動模式與 REPL 使用 Jupyter Notebook 了解 Python Shell 基本故障排除：常見錯誤和修復 2.控制流程 條件語句：if、else、elif 比較與邏輯運算子 循環： for 迴圈 while 迴圈 循環控制語句：break、continue、pass 列表與字典推導式 巢狀循環 在循環中使用 enumerate() 用於迭代的 zip() 函數 循環中的錯誤處理 3.功能 用 def 定義函數 參數與參數 傳回值 變數範圍：本地與全域 Lambda 函數 遞迴 預設參數和關鍵字參數 可變長度參數（*args 和 `kwargs`）** 高階函數 裝飾器（基本介紹） 4.資料結構 列表： 索引、切片與方法（追加、插入、刪除等） 元組： 不變性和用例 字典： 鍵值對、方法（取得、鍵、值等） 套裝： 集合運算（並集、交集、差集） 巢狀資料結構 列表、元組、集合、字典 了解集合模組：Counter、defaultdict、OrderedDict 資料結構效能注意事項 5.物件導向程式設計（OOP） 類別和物件 屬性與方法 self 關鍵字 建構子 (__init__) 繼承 單一繼承與多重繼承 多態性 封裝與抽象 特殊方法：str、repr、len等 類別與實例變數 類別方法與靜態方法 組合與繼承 抽象基底 (ABC) 6.錯誤處理 錯誤類型：語法、邏輯、執行時間 try、 except、finally 區塊 透過 raise 引發異常 自訂異常類別 使用斷言進行調試 使用日誌記錄模組記錄錯誤 建立用於錯誤處理的上下文管理器 錯誤處理的最佳實務 7.文件處理 開啟檔案：open()、read()、write() 讀取與寫入檔案 檔案模式（r、w、a、b） 使用檔案路徑 使用 with 自動關閉檔案 讀取與寫入 CSV 檔案 使用 JSON 檔案 檔案迭代器 透過緩衝讀取/寫入處理大檔案 8.模組和套件 導入模組：導入、來自...導入 Python 標準函式庫（例如數學、隨機、日期時間） 建立並使用自訂模組 透過 pip 使用第三方包 虛擬環境 瞭解 __init__.py 檔案 建立自己的軟體包 使用requirements.txt進行依賴管理 探索 sys 和 os 模組 9.與圖書館合作 NumPy（用於陣列操作） Pandas（用於數據分析和操作） Matplotlib 和 Seaborn（用於資料視覺化） 請求（用於處理 HTTP 請求） JSON 處理 使用 SciPy 進行科學計算 使用 SQLAlchemy 進行資料庫互動 使用 Beautiful Soup 和 Scrapy 進行網頁抓取 用於機器學習的 TensorFlow 和 Keras 簡介 10。高級主題 列表與字典推導式（進階用法） 生成器和yield關鍵字 裝飾器和@decorator_name 上下文管理器 正規表示式（Regex） 使用unittest進行單元測試 元類別及其用例 非同步程式設計（async/await） 執行緒與多處理 Python 的 functools 模組（例如 lru_cache、partial） 描述符和屬性裝飾器 型別提示與註解 進階錯誤處理與自訂異常 11。使用 API 什麼是 API？ 使用 Python 使用 API 身份驗證（基本、OAuth） 從 API 解析 JSON 使用 requests 函式庫進行 API 呼叫 使用 REST 與 SOAP API 處理 API 速率限制 使用 Flask 或 FastAPI 建立您自己的 API 12。數據科學簡介 使用 Pandas 進行資料操作的基礎知識 使用 Matplotlib/Seaborn 進行資料視覺化 Python 中的基本統計量 Scikit-learn 機器學習簡介（選購） 探索性資料分析 (EDA) 特徵工程與選擇 資料清理技術 了解過擬合與欠擬合 13。最終項目 開發一個整合不同概念的Python專案： 資料分析、網頁抓取或簡單遊戲 專案規劃與文件 使用 Git 進行版本控制 部署選項（例如 Heroku、GitHub Pages） 展示您的專案：最佳實踐 學習 Python 的資源： 免費學Python Kaggel Python 課程 CodeAacadmy 進階 Python 課程 官方 Python 文件 如果您有任何建議或我遺漏了什麼，請發表評論！快樂編碼！
