一、编程语言基础

语法与数据结构

掌握变量、运算符、控制流程（if-else、循环）等基础语法，学习数组、链表、栈、队列等数据结构。

函数与模块

学习如何定义函数、模块化设计，了解标准库中的`math`、`string`、`time`等基础模块。

二、核心工具与库

NumPy

用于高性能数值计算，提供多维数组和数学函数，是数据分析和科学计算的基础。

Pandas

专注于数据处理与分析，支持数据清洗、转换、可视化，常与NumPy结合使用。

Matplotlib

用于绘制折线图、柱状图等，帮助进行数据可视化与结果展示。

Flask/Django

Flask：

轻量级Web开发框架，适合快速搭建Web应用。

Django：功能全面，适合构建复杂网站和API。

三、进阶领域（可选）

TensorFlow/Keras

机器学习框架，用于构建神经网络、深度学习模型。

数据库操作

学习SQL语言，掌握SQLite、MySQL等数据库的连接与操作。

网络编程

通过`socket`或`requests`模块实现网络通信与数据传输。

四、开发工具与实践

集成开发环境（IDE）

Python：PyCharm、VS Code。

其他语言：Eclipse（Java）、IntelliJ IDEA（多语言）。

版本控制系统

掌握Git基础，用于代码管理、协作开发。

调试与测试

学习使用调试工具（如pdb），掌握单元测试框架（如unittest）。

五、系统级知识（可选）

操作系统基础

了解进程管理、文件系统等概念，熟悉常用命令（如`os`模块）。

软件工程规范

学习需求分析、设计模式、代码规范等开发流程。

学习建议

以Python为起点，结合基础模块（如NumPy、Pandas）和Web开发框架（如Flask）进行实践。- 随着兴趣拓展到机器学习（TensorFlow）或数据分析领域。- 建立代码规范，使用版本控制系统（如Git）管理项目。