一、环境搭建

1. 安装Python

   • 推荐去 Python官网 下载最新版。
   • 安装后可在命令行输入 python --version 检查是否安装成功。

2. IDE推荐

   • 初学者可用 IDLE、VS Code、PyCharm。

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二、语法基础

1. Hello World

   print("Hello, world!")
   

2. 变量和数据类型

   name = "Alice"     # 字符串
   age = 18           # 整数
   height = 1.75      # 浮点数
   is_student = True  # 布尔值
   

3. 注释

   # 这是单行注释
   """
   这是多行注释
   """
   

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三、常用数据类型

1. 字符串

   s = "Hello"
   print(s.upper())  # 转大写
   

2. 列表

   lst = [1, 2, 3]
   lst.append(4)
   print(lst)
   

3. 元组

   tup = (1, 2, 3)
   print(tup[0])
   

4. 字典

   d = {"name": "Tom", "age": 20}
   print(d["name"])
   

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四、流程控制

1. 条件语句

   if age > 18:
       print("成年人")
   elif age == 18:
       print("刚成年")
   else:
       print("未成年")
   

2. 循环语句

   for i in range(5):
       print(i)
   
   while age < 20:
       age += 1
       print(age)
   

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五、函数定义

def greet(name):
    print("Hello,", name)

greet("Bob")

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六、模块和包

1. 导入模块

   import math
   print(math.sqrt(16))
   

2. 自定义模块
   新建一个 my_module.py 文件：

   def say_hi():
       print("Hi!")
   

   在主程序中导入：

   import my_module
   my_module.say_hi()
   

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七、文件操作

with open("test.txt", "w") as f:
    f.write("Hello, file!")

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八、异常处理

try:
    x = 1 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("不能除以0")
finally:
    print("结束")

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九、常用第三方库

• requests：HTTP请求
• numpy：科学计算
• pandas：数据分析
• matplotlib：绘图

安装方法（命令行）：

pip install requests numpy pandas matplotlib

十、面向对象编程（OOP）

Python是一门支持面向对象的语言，掌握OOP能让你的代码更易扩展和维护。

类与对象示例：

class Animal:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def speak(self):
        print(f"{self.name} makes a sound.")

class Dog(Animal):
    def speak(self):
        print(f"{self.name} says woof!")

dog = Dog("Buddy")
dog.speak()  # 输出：Buddy says woof!

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十一、装饰器与生成器

装饰器可以对函数进行增强，常用于日志、权限控制等场景。

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Before function")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("After function")
        return result
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

生成器可以实现惰性计算，节省内存。

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

for num in fibonacci(10):
    print(num)

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十二、文件与数据处理

• 处理CSV文件

  import csv
  with open('data.csv', newline='') as f:
      reader = csv.reader(f)
      for row in reader:
          print(row)
  

• JSON数据读写

  import json
  data = {'name': 'Tom', 'age': 20}
  with open('data.json', 'w') as f:
      json.dump(data, f)
  

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十三、异常和日志管理

• 自定义异常

  class MyError(Exception):
      pass
  
  try:
      raise MyError("Something went wrong!")
  except MyError as e:
      print(e)
  

• 日志记录

  import logging
  logging.basicConfig(level=logging.INFO)
  logging.info("This is an info message.")
  

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十四、常用标准库与第三方库

• 标准库： os、sys、datetime、collections、re（正则表达式）
• 第三方库： requests（网络）、pandas（数据分析）、matplotlib（可视化）、flask/django（Web开发）

举例：网络请求

import requests
response = requests.get('https://api.github.com')
print(response.status_code)
print(response.json())

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十五、单元测试

编写测试用例保证代码质量。

import unittest

def add(a, b):
    return a + b

class TestAdd(unittest.TestCase):
    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(2, 3), 5)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

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十六、包管理与虚拟环境

• 虚拟环境

  python -m venv venv
  source venv/bin/activate  # Linux/macOS
  venv\Scripts\activate     # Windows
  

• 依赖管理
  使用 requirements.txt 文件

  pip freeze > requirements.txt
  pip install -r requirements.txt
  

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十七、并发与异步编程

• 多线程、多进程

  import threading
  
  def worker():
      print("Worker")
  
  t = threading.Thread(target=worker)
  t.start()
  t.join()
  

• 异步编程

  import asyncio
  
  async def main():
      print("Hello")
      await asyncio.sleep(1)
      print("World")
  
  asyncio.run(main())
  

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十八、Web开发与自动化

• Web开发
  Flask、Django等框架

  from flask import Flask
  app = Flask(__name__)
  
  @app.route('/')
  def hello():
      return "Hello, Flask!"
  
  if __name__ == '__main__':
      app.run()
  

• 自动化脚本
  Selenium、PyAutoGUI等库

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十九、代码风格与最佳实践

• 遵循 PEP8 代码规范
• 合理命名、模块化、注释
• 使用类型注解（Type Hint）

def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

二十. 网络编程基础

网络编程的核心是“数据在网络上传输”，主要涉及客户端和服务器两端的通信。Python标准库 socket 提供了底层网络通信的能力，第三方库如 requests、aiohttp 提供了更高级的HTTP操作。

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二十一. socket模块基础

21.1 什么是socket?

socket是“套接字”，是网络通信的端点。通过socket可以实现TCP、UDP等协议的数据收发。

21.2 TCP通信示例

服务端代码（server.py）

import socket

# 创建socket对象，指定协议类型
server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.bind(('127.0.0.1', 8888))  # 绑定地址和端口
server.listen(1)                  # 开始监听

print("服务器启动，等待连接...")
conn, addr = server.accept()      # 等待客户端连接
print(f"连接来自：{addr}")

data = conn.recv(1024)            # 接收数据
print("收到数据：", data.decode())
conn.send(b'Hello, Client!')      # 发送数据

conn.close()
server.close()

客户端代码（client.py）

import socket

client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1', 8888))  # 连接服务器

client.send(b'Hello, Server!')       # 发送数据
data = client.recv(1024)             # 接收数据
print("收到服务器回复：", data.decode())

client.close()

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21.3 UDP通信示例

服务端

import socket

server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
server.bind(('127.0.0.1', 9999))
print("UDP服务器已启动")

while True:
    data, addr = server.recvfrom(1024)
    print(f"收到来自{addr}的数据：{data.decode()}")
    server.sendto(b'Hello UDP Client!', addr)

客户端

import socket

client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
client.sendto(b'Hello UDP Server!', ('127.0.0.1', 9999))
data, addr = client.recvfrom(1024)
print("收到服务器回复：", data.decode())

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二十二. requests库进行HTTP通信

requests 是最常用的HTTP客户端库，适合爬虫、API调用等场景。

22.1 GET请求

import requests

response = requests.get('https://api.github.com')
print(response.status_code)
print(response.text)

22.2 POST请求

import requests

data = {'key': 'value'}
response = requests.post('https://httpbin.org/post', data=data)
print(response.json())

22.3 文件下载

import requests

url = 'https://www.example.com/image.jpg'
resp = requests.get(url)
with open('image.jpg', 'wb') as f:
    f.write(resp.content)

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二十三. 简单多线程服务器

服务端可以用多线程同时处理多个客户端连接。

import socket
import threading

def handle_client(conn, addr):
    print(f"连接来自：{addr}")
    conn.send(b'Hello from server!')
    conn.close()

server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.bind(('127.0.0.1', 8080))
server.listen(5)
print("多线程服务器启动...")

while True:
    conn, addr = server.accept()
    t = threading.Thread(target=handle_client, args=(conn, addr))
    t.start()

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二十四. 网络异常处理

网络编程常见异常如超时、连接失败等，要用try-except捕获：

import socket

try:
    client = socket.socket()
    client.connect(('127.0.0.1', 12345))
except socket.error as e:
    print("连接失败：", e)

二十五. 什么是异步网络编程？

传统的网络通信通常是同步阻塞的：比如发送请求后必须等到响应才能继续执行后续代码。异步编程则允许在等待网络响应时，CPU去处理其他任务，实现高并发、提升资源利用率，尤其适合I/O密集型（如网络、磁盘操作）场景。

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二十六. Python异步编程核心：asyncio

Python 3.4+ 标准库引入了 asyncio，它支持协程（coroutine）、事件循环（event loop）等异步机制。
协程是可以暂停和恢复执行的函数，async 定义，await 用于挂起等待。

26.1 基本语法

import asyncio

async def hello():
    print("Hello ...")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟I/O等待
    print("... World!")

# 启动事件循环
asyncio.run(hello())

26.2 并发执行多个协程

import asyncio

async def task(name, delay):
    print(f"Task {name} start")
    await asyncio.sleep(delay)
    print(f"Task {name} end")

async def main():
    await asyncio.gather(
        task('A', 2),
        task('B', 1),
        task('C', 3)
    )

asyncio.run(main())

输出顺序会体现并发特性。

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二十八. asyncio实现异步网络通信

28.1 异步TCP服务器

import asyncio

async def handle_client(reader, writer):
    addr = writer.get_extra_info('peername')
    print(f"连接来自：{addr}")
    data = await reader.read(100)
    message = data.decode()
    print(f"收到：{message}")
    writer.write(b"Hello, Client!")
    await writer.drain()
    writer.close()

async def main():
    server = await asyncio.start_server(handle_client, '127.0.0.1', 8888)
    async with server:
        await server.serve_forever()

asyncio.run(main())

18.2 异步TCP客户端

import asyncio

async def tcp_client():
    reader, writer = await asyncio.open_connection('127.0.0.1', 8888)
    writer.write(b'Hello, Server!')
    await writer.drain()
    data = await reader.read(100)
    print(f"收到服务器回复：{data.decode()}")
    writer.close()

asyncio.run(tcp_client())

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二十九. aiohttp：异步HTTP客户端与服务器

aiohttp 是基于 asyncio 的异步HTTP库，适合高并发爬虫、API调用、Web服务等。

29.1 aiohttp异步HTTP客户端

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as resp:
            text = await resp.text()
            print(f"响应长度：{len(text)}")

asyncio.run(fetch('https://www.example.com'))

29.2 aiohttp异步HTTP服务器

from aiohttp import web

async def handle(request):
    return web.Response(text="Hello, aiohttp!")

app = web.Application()
app.add_routes([web.get('/', handle)])

if __name__ == '__main__':
    web.run_app(app, port=8080)

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三十. 实际应用场景

• 高并发爬虫：同时抓取成百上千网页
• 即时聊天/推送服务：如IM、WebSocket
• 高性能API服务器：处理大量并发请求
• 实时数据采集：如物联网设备数据上传

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三十一. 注意事项与进阶

• 异步编程适合I/O密集型，不适合CPU密集型（如大规模运算）。
• 第三方库需支持异步（如数据库驱动、HTTP库等）。
• 常用asyncio工具：asyncio.gather、asyncio.create_task、asyncio.wait。
• 异常处理：协程内部建议使用try-except捕获异常。

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三十二. 综合案例：异步并发爬取网页

import aiohttp
import asyncio

urls = [
    'https://www.example.com',
    'https://www.python.org',
    'https://www.openai.com',
    # 其他网址
]

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as resp:
            print(f"{url}: {resp.status}")

async def main():
    tasks = [fetch(url) for url in urls]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

上述代码会并发请求所有网址，大大提升效率。

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