一、Python基础

环境搭建

- 推荐使用Anaconda发行版，包含pandas、numpy等常用库

- 基础语法学习可通过官方文档或菜鸟教程

数据结构与算法

- 列表、字典、元组等基础数据结构

- 排序、搜索等经典算法实现

二、自动化办公与数据处理

Excel操作

- 使用`openpyxl`读取/写入Excel文件，示例代码展示数据遍历与筛选

- 数据清洗与格式化技巧

CSV与数据库操作

- `pandas`的`read_csv`函数快速导入数据

- 使用`pymysql`连接MySQL数据库并执行SQL查询

三、代码规范与工具

代码美化

- 使用`YAPF`自动格式化代码，支持多种风格（如Google、Facebook）

- `Cursor`工具生成函数文档（Docstring）

版本控制

- `git`基础操作与分支管理

- GitHub/GitLab等平台的使用指南

四、实战项目

Web开发基础

- 使用`Flask`或`Django`搭建Web应用

- HTML/CSS基础与模板引擎使用

数据分析与可视化

- `matplotlib`绘制图表，`seaborn`进行高级可视化

- `pandas`数据透视表与分组操作

五、进阶主题

性能优化

- 使用`cProfile`进行代码性能分析

- 多线程/多进程与异步编程

机器学习入门

- `scikit-learn`库基础，包含分类、回归等算法

- 数据预处理与模型评估流程

学习建议：

实践为主：

通过LeetCode、HackerRank等平台巩固基础

项目驱动：选择实际问题（如数据分析、自动化任务）进行实践

持续学习：关注官方文档与社区资源，定期更新知识体系

以上内容可根据需求选择深入学习，建议从Python基础开始，逐步扩展到自动化、数据分析或Web开发等领域。