《Python程序设计》教学大纲(理论+实践)

1、Python课程代码：课程名称：Python程序设计开课学期：学分/学时：课程类型：适用专业/开课对象：先修课程：开课单位：团队负责人：责任教授：核准院长：执笔人：一、课程的性质、目的与任务Python程序设计是软件工程专业中的一门非常实用的课程，该课程从据类型与基本计算、控制语句和函数、数据结构、文件读写、类和对象这几部分 与可视化、机器学习等Python项目的开发方法。助学生更好的系统性学习Python，做到理论与实践相结合，方法与应用相结合。本课程除要求学生掌握Python语言的运用，更重要的是要求学生拥有分析问题、础。二、教学内容及教学基本要求1. Python的入门知识（2学时）发环

2、境和PyCharm的特点和使用；了解JupyterNotebook的获取和使用；了解包管理器pip的基本概念和使用；掌握Python的编写规范和自动代码调整的方法。2. 数据类型和基本计算（2学时）按位取反、异或运算和复合赋值运算符；了解运算符的优先级顺序；3. 控制语句和函数（2学时）了解Python程序中代码块的概念；掌握Python中if选择结构的用法；掌握Python中while、for循环结构的用法及其相互转换；掌握break、continue与pass握函数嵌套和使用轮子的方法；4. 数据结构（2学时）作方法；掌握字符串的概念和相关操作，包括转义字符的含义、字符串的表示、输入、运算

3、、格式化、内建方法、访问和遍历；5. 文件读写（2学时）6. 类和对象（2学时）的区别；了解类的定义方法，包括类名、属性的声明和类的访问；了解类的三种方法，即静态方法、类方法和实例方法；7. Python GUI开发（4学时）了解GUI编程的基本概念，包括窗口与组件的概念和事件驱动与回调机制；了解Tkinter的主要组件的构建方法，包括标签、框架、按钮、输入框、单选按钮方法；8. Python 网络爬虫（4学时）了解HTTP、HTML、JavaScript的概念；了解Requests的概念；掌握使用Requests编写爬虫程序的方法；了解其他常见的网页解析工具，包括爬虫机制；9. Python

4、 Web开发（4学时）框架基础，掌握使用Django创建项目和模型、生成管理界面、构建前端页面的方法；10.Python 数据分析与可视化（4学时）这两种库；11.Python 机器学习（4学时）经网络的概念和深度神经网络的基本组件；12. 实验（16学时）教学说明及教学基本要求见Python程序设计实验教学大纲。三、教学方法授教学法为辅，并结合讨论（提问）式教学，以及结合课外学习的教学方法。1本课程概念较多，因此教学形式以讲授方式为主。本课程拟采用多媒体PPT的教学方法，增加课堂信息，浅显通俗地对概念、定义和原理进行解释，增加教容。2对课程中关键性概念、设计思想方面的问题可辅以课堂讨论的形式

5、。四、课内外教学环节及基本要求课外学习要求：1做好课前预习，预习时以教材为主，了解相关的概念、定义、原理。预习中认真思考，以便带着问题主动地听课。2课后要复习，有余力的学生复习时还应阅读参考资料，认真整理课堂听课笔记。3要求学生课外自主学习，学生课外阅读的参考资料以本大纲所列参考资料为主。五、考核内容及方式本课程成绩由平时成绩和期末考核成绩组合而成，课程成绩以百分制计算，分配比例如下：1平时成绩占30%，主要考查作业的完成程度，理论课和实验课的出勤率，实验课的考试结果。其中作业占10%，实验占15%，出勤率占5%。题、正确/错误题、填空题、简答题，以及应用题。六、持续改进本课程根据学生作业、课

6、堂讨论、平时考核情况和学生、教学督导等反馈，及时对教学中不足之处进行改进，并在下一轮课程教学中改进。七、建议教材及参考资料Python教学内容及教学基本要求1.使用Tkinter进行GUI编程 (3学时)学习并掌握GUI编程中的事件驱动和回调机制；了解Tkinter的组件；了解使用GUI制作游戏的基本步骤和模式；了解如何利用Tkinter库进行窗口化程序的编写；了解三连棋游戏和音乐播放器的完整编程过程；2.网络爬虫程序的编写 (3学时)了解requests的使用方法；了解BeautifulSoup分析网站数据的用法；了解模网站和豆瓣电影的爬虫的完整编程过程；3. 案例：使用Flask框架实现简单的网站登录注册 (2学时)样式的方法；4. 案例：使用Django搭建学生信息管理网站 (2学时)了解创建项目的流程和方法；了解后端接口的RESTful风格和后端接收参数生信息管理网站的完整编程过程；5. 案例：新生数据分析与可视化 (2学时)了解使用Pandas对数据进行预处理的方法；掌握使用Matplotlib库进行画图的方法；掌握使用Pandas库进行画图的方法；6. 案例：Python表格处理分析 (2学时)入图表；了解包含大量数据的表格数据可视化的整体流程；7. 案例：基于逻辑回归的乳腺癌识别（1学时）了解