一、Python基礎語法

1. 變量與數據類型

   • 變量命名規則

   • 基本類型：int,?float,?str,?bool,?None

   • 復合類型：list,?tuple,?dict,?set

   • 類型轉換與檢查（type(),?isinstance()）

2. 運算符

   • 算術運算符：+,?-,?*,?/,?//,?%,?**

   • 比較運算符：==,?!=,?>,?<,?>=,?<=

   • 邏輯運算符：and,?or,?not

   • 賦值運算符：=,?+=,?-=等

3. 流程控制

   • 條件語句：if-elif-else

   • 循環語句：for、while?+?break/continue/else

   • 三元表達式：x if condition else y

4. 輸入與輸出

   • print()格式化輸出（f-string,?format()）

   • input()用戶輸入

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二、函數與模塊

1. 函數基礎

   • 定義與調用：def func():

   • 參數傳遞：位置參數、默認參數、關鍵字參數、可變參數（*args,?**kwargs）

   • 返回值：return?vs?None

2. 作用域與閉包

   • 局部變量 vs 全局變量（global）

   • 閉包與嵌套函數

3. Lambda表達式

   • 匿名函數：lambda x: x*2

4. 模塊與包

   • 導入模塊：import,?from...import

   • 標準庫模塊：math,?random,?datetime,?os,?sys等

   • 自定義模塊與包結構

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三、數據結構與算法

1. 內置數據結構

   • 列表（list）：切片、推導式、常用方法（append,?sort,?reverse等）

   • 元組（tuple）：不可變特性

   • 字典（dict）：鍵值對操作、遍歷

   • 集合（set）：去重、集合運算（union,?intersection）

2. 高級數據結構

   • collections模塊：defaultdict,?Counter,?namedtuple

   • 堆（heapq）

   • 雙向隊列（deque）

3. 算法基礎

   • 排序：sorted(),?list.sort()

   • 查找：線性搜索、二分搜索

   • 遞歸與迭代

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四、面向對象編程（OOP）

1. 類與對象

   • 定義類：class MyClass:

   • 實例化與構造函數：__init__()

   • 實例屬性 vs 類屬性

2. 三大特性

   • 封裝：私有屬性（_var,?__var）

   • 繼承：class Child(Parent):、super()

   • 多態：方法重寫

3. 魔術方法

   • __str__,?__repr__

   • __len__,?__getitem__

   • __add__,?__eq__等運算符重載

4. 高級特性

   • 類裝飾器：@classmethod,?@staticmethod

   • 抽象基類（abc模塊）

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五、文件與異常處理

1. 文件操作

   • 打開文件：open()?+?with語句

   • 讀寫模式：r,?w,?a,?b（二進制）

   • 讀寫方法：read(),?write(),?readlines()

2. 異常處理

   • try-except-else-finally

   • 常見異常類型：ValueError,?TypeError,?FileNotFoundError

   • 自定義異常：繼承Exception

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六、Python高級特性

1. 生成器與迭代器

   • 生成器函數：yield

   • 迭代器協議：__iter__,?__next__

2. 裝飾器

   • 函數裝飾器：@decorator

   • 帶參數的裝飾器

3. 上下文管理器

   • with語句的實現（__enter__,?__exit__）

4. 并發與并行

   • 多線程：threading模塊

   • 多進程：multiprocessing模塊

   • 異步編程：asyncio（協程）

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七、常用標準庫與第三方庫

1. 標準庫

   • sys：系統相關

   • os：操作系統交互

   • re：正則表達式

   • json/pickle：序列化

   • logging：日志記錄

2. 第三方庫

   • 數據分析：numpy,?pandas

   • 可視化：matplotlib,?seaborn

   • Web開發：flask,?django

   • 爬蟲：requests,?scrapy

   • 機器學習：scikit-learn,?tensorflow

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八、項目開發與工具

1. 開發環境

   • IDE：PyCharm、VS Code

   • Jupyter Notebook

2. 虛擬環境

   • venv、conda環境管理

3. 代碼規范

   • PEP8規范

   • 文檔字符串（Docstring）

4. 調試與測試

   • 調試工具：pdb

   • 單元測試：unittest,?pytest

5. 版本控制

   • Git基礎命令

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九、實戰方向建議

1. Web開發

   • 框架：Django（全棧）、Flask（輕量）

   • REST API：FastAPI

2. 數據分析/科學計算

   • 工具鏈：pandas?+?numpy?+?matplotlib

3. 自動化腳本

   • 文件處理、爬蟲、定時任務

4. 機器學習/AI

   • 庫：scikit-learn、PyTorch

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通過這個框架，你可以逐步深入學習每個模塊，結合實際項目鞏固知識。建議從基礎語法和函數開始，再逐步過渡到OOP和高級特性，最后結合領域方向（如Web或數據分析）深入實踐。