职称：副教授
单位：四川大学锦城学院
部门：计算机与软件学院
职位：副教授
Python程序设计
主讲教师：徐舒,严张凌,何山,王佩瑶,肖业清
教师团队：共2位
- 严张凌
- 何山
| 学校： | 成都锦城学院 |
| 开课院系： | 计算机与软件学院 |
| 专业大类： | 计算机科学 |
| 开课专业： | 人工智能，大数据，计算机科学、软件工程 |
| 课程英文名称： | Python Programming |
| 课程编号： | B02000030 |
| 学分： | 3 |
| 课时： | 48 |
课程介绍
《Python程序设计》是计算机科学与技术、软件工程、大数据、人工智能等相关专业中的一门专项基础课程，它在专业人才培养体系中占有举足轻重的地位。本课程旨在培养学生掌握Python语言的基础知识和编程技能，为后续的高级课程和应用开发打下坚实的基础。通过本课程的学习，学生将能够运用Python语言解决实际问题，提高编程实践能力和创新能力。 本课程主要围绕Python语言的基础语法、面向对象编程、常用模块与库、文件操作、异常处理等内容展开。课程不涉及深入的底层原理、系统级编程或特定领域的专业应用，这些内容将在后继的高级课程和专业课程中进行深入探讨。 前序课程：《程序设计基础》、《数据结构与算法》、《算法分析与设计》 《程序设计基础》为学生提供了编程的基本概念和初步技能，为学习Python语言打下了基础。 《数据结构与算法》和《算法分析与设计》则进一步培养了学生的逻辑思维能力和问题解决能力，为Python编程中的数据处理和算法实现提供了理论支持。 后继课程：《大数据与人工智能应用》、《Python数据分析》、《机器学习》、《深度强化学习》 《Python程序设计》为学生打下的Python编程基础将直接服务于后继的《Python数据分析》等课程，使学生在数据处理和分析方面更加得心应手。 同时，本课程培养的编程实践能力也将为学生在《机器学习》和《深度强化学习》等课程中实现算法和模型提供有力的工具支持。
教师团队
课程章节
5
8
6
教学方法
问题导向法：通过提出一些问题对学生所学过的内容或知识进行回顾或考察。主要通过课前5-10分钟随机抽问或讨论课中的随机与非随机抽问的形式进行。2、项目驱动法：通过以几个小程序使用学生对所学的内容和常见的问题能进行综合灵活使用。主要通过小组的形式进行项目实践
教学手段：
1、课前测验：对上次课程内容进行提问、笔试或在线测验。
2、翻转课堂：对课程中的一些重点或难点问题进行深入的探究。主要通过课前学生自主学习或实验，上课时进行团队报告或自由讨论的形式实施。
参考教材
教材
《Python语言程序设计基础》第2版，嵩天，礼欣，黄天羽 著，高等教育出版社，2017年2月，ISBN：978-7-04-047170-0
推荐书目
1. 《Python编程与应用实践》，冯伟森，王建，杨宁著，四川大学出版社, 2019年。推荐理由：Python基础知识较为全面，包含几个实用案例，适合新手自学。
2. 《Python基础教程》第3版，[挪威]芒努斯.利.海特兰德 著，袁国忠 译，人民邮电出版社，2018年2月。推荐理由:对Python基础进行了详细的讲解，适合想要系统地学习Python巩固基础的同学。。
3. 《流畅的Python》，[巴西]Luciano Ramalho著，安道，吴珂 译，人民邮电出版社，2017年6月。推荐理由：难度略高，能让读者深入理解Pyhton的许多设计原理和特点, 而不只是停留在框架使用上面，适合想要了解Python内部原理的同学。
4. 《Python金融实战》[美] 严玉星著，张少军译，人民邮电出版社，2017年7月。推荐理由：包含Python中的常用库numpy，SciPy, matplotlib和pandas等，即可用在金融计算中，也可为人工智能计算作好准备。
5. 《Python编程快速上手让繁琐工作自动化》[美] Al Sweigart（斯维加特） 著，王海鹏译 2016年7月。推荐理由：把Python应用到具体工作中，适合于想要寻找快速解决方案的人。
6. 《像计算机科学家一样思考Python》 Alle B Downey. 赵普明 (译)，人民邮电出版社,2013年8月。推荐理由：注重培养计算思维，有助于同学写出高质量的程序代码。
教学资源
| 课程章节 | | 文件类型 | | 修改时间 | | 大小 | | 备注 | |
| 1.1 教学大纲 |
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2024-06-19 | 338.39KB | ||
| 1.2 教案 |
文档
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2024-02-29 | 12.72MB | ||
| 2.1 Python的发展与特点 |
文档
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| 2.2 Python程序的运行方式 |
视频
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2024-02-27 | 10.24MB | ||
| 3.1 Conda虚拟环境 |
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视频
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| 3.2 VSCode的安装与配置 |
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| 4.1 实例精讲1：温度转换 |
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文档
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| 5.1 Python调试方法 |
附件
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| 5.2 VSCode断点与调试工具栏 |
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| 6.1 翻转任务单 |
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| 6.2 翻转视频：turtle库基本概念 |
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视频
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| 6.3 翻转视频：turtle库常用函数 |
视频
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视频
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| 6.5 翻转测验(课前自测) |
作业
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| 6.6 挑战编程1: 五角星绘制 |
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| 6.7 实例精讲2：Python蟒蛇绘制 |
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| 6.8.1 小海龟到底在哪里？ |
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| 6.8.2 实例3：彩虹框 |
附件
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附件
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| 6.8.3 实例4：教小学生认识多边形 |
附件
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附件
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| 6.9 编程训练4：彩色艺术图 |
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| 7.1 基本数据类型 |
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| 7.2 编程训练 |
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| 8.1 翻转任务单 |
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| 8.2 翻转视频 |
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| 8.5.1 挑战编程2的两种解题思路 |
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| 8.6.1 标准算法思路 |
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| 9.1 字符串的方法 |
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| 9.2 字符串的格式化 |
视频
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| 9.3 实例5：文本进度条的实现 |
视频
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视频
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视频
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视频
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| 9.4 拓展：进度条tdqm库 |
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| 10.1 翻转任务单 |
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| 10.2 翻转视频 |
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视频
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| 10.3 实例精讲6：BMI身体指数的计算 |
视频
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视频
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视频
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| 11.1 翻转任务单 |
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| 11.2 翻转视频 |
视频
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视频
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| 11.3 编程练习 |
视频
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视频
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视频
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| 12.1 异常处理分支结构 |
视频
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| 12.2 拓展: Random随机库用法 |
视频
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| 13.1 翻转任务单 |
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| 13.2 翻转视频 |
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| 14.1 实例8:七段数码管绘制 |
视频
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| 14.1.1 实例讲解 |
视频
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| 14.1.2 改进实例 |
视频
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| 14.2.1 解题思路 |
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| 14.3 拓展: PyInstaller库的使用 |
视频
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视频
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| 15.1 翻转任务单 |
文档
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| 15.2 翻转视频 |
视频
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视频
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视频
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| 15.4 序列类型 |
视频
.mp4
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| 15.4.1 有序：列表 |
文档
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2024-02-27 | 302.48KB | ||
| 15.4.2 有序：元组 |
文档
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|
2024-02-27 | 210.94KB | ||
| 15.4.3 序列典型应用场景 |
视频
.mp4
|
2024-02-27 | 8.94MB | ||
| 15.5 无序：集合 |
文档
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|
2024-02-27 | 239.57KB | ||
| 15.5.1 集合典型应用场景 |
视频
.mp4
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2024-02-27 | 7.61MB | ||
| 16.1.1 问题分析 |
视频
.mp4
|
2024-02-27 | 5.70MB | ||
| 16.1.2 解决方案 |
视频
.mp4
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2024-02-27 | 17.91MB | ||
| 16.1.3 拓展 |
视频
.mp4
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2024-02-27 | 5.85MB | ||
| 17.1 jieba库 |
视频
.mp4
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2024-02-27 | 6.24MB | ||
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视频
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2024-02-27 | 10.61MB | |||
| 17.2 实例：词频统计 |
视频
.mp4
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视频
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视频
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视频
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| 18.1 无序：字典 |
文档
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| 18.1.1 字典基本特性分析 |
视频
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视频
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视频
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| 18.2 序列高级特性 |
文档
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| 20.1 翻转任务单 |
文档
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| 20.2 课件 输入与输出 |
文档
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| 20.2.1 视频 文件操作详解 |
视频
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视频
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视频
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视频
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| 21.1 课程翻转课堂教学任务单 |
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| 21.2 视频 文件数据的处理 |
视频
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2024-05-21 | 4.90MB | ||
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文档
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视频
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视频
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| 21.3 视频 自动轨迹绘制 |
视频
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文档
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视频
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视频
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| 22.1 PIL库的使用 |
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| 23.1 翻转任务单 |
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| 24.1 二维数据与CSV基础 |
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| 25.1 拓展 词云库wordcloud |
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| 25.2 实例9: 报告词云 |
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视频
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| 26.1 Python生态概述 |
视频
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| 26.2 从数据处理到人工智能 |
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视频
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视频
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视频
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| 26.3 实例16 霍兰德人格分析图 |
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视频
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| 26.4 从Web解析到网络空间 |
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| 26.5 从人机交互到艺术设计 |
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视频
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| 26.6 实例17 玫瑰花绘制 |
视频
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2024-02-27 | 3.12MB | ||
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