python開發庫出入登記

Ⅰ python常用的標准庫以及第三方庫有哪些

Python常用的標准庫有http庫。第三方庫有scrapy，pillow和wxPython.以下有介紹：

1. Requests.Kenneth Reitz寫的最富盛名的http庫，每個Python程序員都應該有它。

2. Scrapy.如果你從事爬蟲相關的工作，那麼這個庫也是必不可少的。用過它之後你就不會再想用別的同類庫了。

3. wxPython.Python的一個GUI（圖形用戶界面）工具。我主要用它替代tkinter。

4. Pillow.它是PIL的一個友好分支。對於用戶比PIL更加友好，對於任何在圖形領域工作的人是必備的庫。

Ⅱ Python如何進行GUI桌面開發有哪些不錯的庫可以推薦

Python進行GUI開發的庫其實很多，下面我簡單介紹幾個不錯橋和的庫，感興趣的朋友可以自己嘗試一下，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：

tkinter

這個就不用多說了，python自帶的GUI開發標准庫，對於開發小型簡單的應用來說，完全可以了，開源、跨平台，使用起來非常方便，下面我簡單測試一下，主要代碼如下：

點擊運行程序，效果如下，一個窗口一個Label標簽：

easygui

這個是基於tkinter的一個窗口GUI庫，可以快速創建窗口對話框，包括常見的登陸對話框、注冊對話框等，下面我簡單介紹一下這個庫的安裝和使用：

1.首先，安裝easygui，這個直接在cmd窗口輸入安裝命令「pipinstalleasygui」就行，如下：

2.安裝完成後，我們就可以直接編寫代碼進行測試了，主要代碼如下，非常簡單：

點擊運行這個程序，效果如下：

kivy

這是一個跨平台的GUI應用程序開發庫，可以用來開發安卓、蘋果應用，一套程序，可以處處運行，下面我簡單介紹一下這個庫的安裝和使用：

1.首先，安裝kivy，這個直接按官方教程安裝就行，如下：

2.安裝完成後，就可以直接編寫代碼進行測試了，主要代碼如下，非常簡單：

點擊運行程序，效果如下，這里你可以將其打包為手機應用，安裝到手機上：

wxpython

這也是一個免費、跨平台的PythonGUI開發庫，相比較前面的tkinter來說，功能更為強大，控制項也更多，下面我簡單介紹一下這個庫的安裝和使用：

1.首先，安裝wxpython，這個也直接在cmd窗口輸入命令「pipinstallwxpython」就行，如下：

2.安裝完成後，我們就可以直接編寫相關代碼進行測試了，主要代讓枯碼如下，非常簡單，一個簡單的文本編輯器：

點擊運行這個程序，效果如下：

pyqt

這個Qt的一個Python介面庫，藉助於Qt強大的用戶界面，Python也可以快速開發出GUI程序，組件更多，也更方便，只要你有一定的Qt基礎，很快就能掌握這個庫的使用，下面我簡單介紹一下這個庫的安裝和使用：

1.首先，安裝pyqt，這個直接在cmd窗口輸入安裝命令「pipinstallpyqt5」就行，如下，安裝需要稍微等待一會兒：

2.安裝完成後，我們就可以直接編寫代碼進行測試了，如下，一個簡坦消洞單的計算器：

點擊運行這個程序，效果如下：

至此，我們就介紹完了這5個PythonGUI庫。總的來說，這5個庫使用起來都非常不錯，如果你的應用界面比較簡單，功能要求不高，可以選擇tkinter和easygui，如果界面比較復雜，功能要求比較復雜，可以考慮使用wxpython或pyqt，當然，你也可以使用其他GUI庫，像pygame等，根據實際項目需求而定，網上也有相關資料和教程，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。

Ⅲ Python 包管理工具

  Python之所以受歡迎不光是因為它簡單易學，更重要的是它有成千上萬的寶藏庫。這些庫相當於是已經集成好的工具，只要安裝就能在Python里使用。它們可以處理各式各樣的問題，無需你再造輪子，而且隨著社區的不斷更新維護，有些庫越來越強大，幾乎能媲美企業級應用。那麼這些工具庫怎麼下載安裝呢？它們被放在一個統一的「倉庫」里，名叫PyPi（Python Package Index），所有的庫安裝都是從這里調度。有了倉庫之後，還需要有管理員，pip就是這樣一個角色。

  pip 是 Python 中的標准庫管理器，這意味著它是一個工具，用它可以來管理 Python 標准庫中其他的包，允許你安裝和管理不屬於 Python 標准庫的其它軟體包，其提供了對 Python 包的查找、下載、安裝、卸載等功能。總的來說，pip的Python第三方庫的大管家，搞懂它，會讓你省很多事。從Python 3 >= Python 3.4 、Python2 >= Python2.7.9 版本開始，pip默認包含在Python的安裝程序中，在安裝Python時將會自動被安裝，省事方便。

  Python 的安裝器中自帶了 pip，所以你可以直接使用它，除非你安裝的是更早版本的 Python。你可以通過以下命令來判斷是否已安裝：

如果你的 Python 環境沒有安裝 pip，則可以使用以下方法來手動安裝。pip 安裝文件下載: pypi.org/project/pip…

pip提供的命令不多，但是都很實用

  pip命令默認使用的是國外的pypi鏡像（pypi.python.org)，安裝慢不說，有時甚至會導致出現超時等網路問題，有時候為了安裝一個包，失敗重試安裝好幾次都不一定成功。所以，使用國內的pypi鏡像，亦即 切換 pip 源 ，這樣速度上更有保證，不失為一種加速pip安裝第三方包的好方法。常用的鏡像站有阿里雲、清華大學等。其中清華大學開源軟體鏡像站是每 5 分鍾同步一次的，比較推薦使用。阿里雲鏡像站的速度也非常快，這也是我現在在使用的。

  切換切換 pip 源可以是臨時性的，也可以設置為默認。臨時性的，就是在安裝包時，通過pip命令的 -i 選項指定鏡像源即可。例如，臨時使用阿里雲鏡像站作為 pip 源，可以是這樣安裝：

  如果每次安裝時都想要通過鏡像源來安裝，上面的辦法不免有些麻煩。我們可以修改pip的配置文件，將鏡像源寫入到 pip 配置文件中。 對於linux系統 ，修改 ~/.pip/pip.conf 文件 (沒有就創建一個文件夾及文件，文件夾要加「.」，表示是隱藏文件夾)：

然後在文件中保存如下內容：

   對於windows系統 ，在C:Users文件夾下的用戶目錄（例如如果當前用戶是Administrator則是C:UsersAdministrator）下創建pip文件夾，然後再在此文件夾下創建pip.ini文件，在文件中寫入一下內容：

  配置完成後再通過 pip config list 查看pip配置。

  我們經常會遇到這樣的開發需求，比如你手頭有多個開發項目，其中項目A要求用python3.7，項目B需要用python3.6，有要求項目A和項目B依賴包相互獨立，互不幹擾。為了滿足這樣的開發需求，我們需要在自己的電腦上安裝多個Python版本，並且項目之間進行環境隔離。因此，我們要想運行這些項目，在工作電腦上就要安裝不同版本的Python。 pyenv 是Python版本管理工具，通過系統修改環境變數來實現Python不同版本的切換，利用它可以在同一台電腦上安裝多個版本的Python，設置目錄級別的Python，還能創建和管理vitual python enviroments。而且所有的設置都是用戶級別的操作，不需要sudo命令。

  首先安裝pyenv，如果你是Mac電腦，那麼推薦使用Homebrew來安裝。

要想升級pyenv，則可以執行：

pyenv安裝完成後，需要將$HOME/.pyenv/bin添加到PATH變數前面，這一步非常關鍵。

也可以採用手動安裝的方式，將pyenv檢出到你想安裝的目錄。

  添加環境變數，將PYENV_ROOT 指向 pyenv 檢出的根目錄，並向 $PATH 添加 $PYENV_ROOT/bin 以提供訪問 pyenv命令的路徑。這里的 shell 配置文件（~/.bash_profile）依不同系統而需作修改，如果使用 Zsh 則需要相應的配置 ~/.zshrc
在使用 pyenv 之後使用 pip 安裝的第三方模塊會自動安裝到當前使用 python 版本下，不會和系統模塊產生沖突。使用 pip 安裝模塊之後，如果沒有生效，記得使用 pyenv rehash 來更新。

安裝完pyenv，可以安裝Python，首先查看可安裝的Python版本：pyenv install -l，接下來開始安裝Python

執行命令 pyenv versions 查看安裝結果。

可以看到，已經成功安裝了Python，安裝的位置在 /Users/dllwh/.pyenv。

可以看到，3.9.9 前面有一個星號，說明成功切換到了 3.9.9 版本，可以執行一下python來驗證。

  Pipenv 是 Python 官方推薦的包管理工具，它綜合了 virtualenv、pip 和 pyenv 三者的功能，你可以使用 pipenv 這一個工具來安裝、卸載、跟蹤和記錄依賴性，並創建、使用和組織你的虛擬環境。

如果你是Mac電腦，那麼推薦使用Homebrew來安裝和升級pipenv：

也可以通過pip來安裝和升級pipenv：

進入到項目目錄中，通過下面的指令為項目創建虛擬環境。

  上面的操作，給pipenv_demo這個項目初始化了一個 Python 3.9.9 的虛擬環境，並在項目錄下生成一個項目依賴包文件 Pipefile。如果系統中沒有 3.9.8 版本的Python，pipenv 會調用 pyenv 來安裝對應的 Python 的版本。默認地，虛擬環境會創建在 ~/.local/share/virtualenvs目錄裡面。我們也可以通過 pipenv --venv查看項目的虛擬環境目錄。可以通過 pipenv --rm 刪除虛擬環境。
如果想更改虛擬環境的目錄，可以在 .bashrc 或 .bash_profile 中，設置環境變數WORKON_HOME，指定虛擬環境的目錄所在位置，比如想將虛擬環境放到~/.venvs目錄，則可以執行下面的命令。

如果希望在項目目錄下創建虛擬環境目錄（.venv），需要在 .bashrc 或 .bash_profile 中配置環境變數PIPENV_VENV_IN_PROJECT：

  pipenv使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 來管理依賴包，並且在使用pipenv添加或刪除包時，自動維護 Pipfile 文件，同時生成 Pipfile.lock 來鎖定安裝包的版本和依賴信息。相比pip需要手動維護requirements.txt 中的安裝包和版本，具有很大的進步。

  為項目安裝依賴包到虛擬環境中，使每個項目擁有相互獨立的依賴包，是非常不錯的Python的開發實踐。安裝依賴包到虛擬環境中的方法：

執行完上面的命令後，檢查一下是否安裝成功：

  觀察項目的根目錄下，又多了一個 Pipfile.lock 文件。這兩個文件記錄了此項目的依賴包，這兩個文件的區別是 Pipfile 中安裝的包不包含包的具體版本號，而Pipfile.lock 是包含包的具體的版本號的。如果不想產生 Pipfile.lock 文件，在安裝依賴包的時候，加上 –skip-lock 選項即可。
在使用pipenv的時候，常常會安裝過程比較慢，這個是因為pipenv創建的 Pipfile 中默認的Pypi源是python官方的 pypi.python.org/simple。我們國內…

  為了避免每次都要指定–pypi-mirror，我一般會在創建好Pipfile以後，將文件中 source 塊下的 url 欄位，設置為國內的 pypi 源，我推薦的是清華的Pypi源或者阿里源，具體設置如下：

如果是要刪除虛擬環境中的第三方包，執行：

用git管理項目時候，要把Pipfile和Pipfile.lock加入版本跟蹤。這樣clone了這個項目的同學，只需要執行：

就可以安裝所有的Pipfile中 [packages]部分列出來的包了，並且自動為項目在自己電腦上創建了虛擬環境。

上面的方法都是安裝Pipfile中列出來的第三方包的最新版本，如果是想安裝Pipfile.lock中固定版本的第三方依賴包，需要執行：

如果項目之前使用requirements.txt來管理依賴的，那麼使用pipenv安裝所有依賴可以採用類似pip的方法：

  虛擬環境創建好了之後，就可以在裡面進行開發了。如果在命令行下開發，則在項目目錄下執行 pipenv shell ，就進入到了虛擬環境中，在這個環境中，已經包含安裝過的所有依賴包了，接下來就可以利用這些依賴包進行開發工作了。如果是用Pycharm進行開發，就更簡單了，直接用Pycharm打開項目即可。可以從Pycharm中的左側導航欄裡面看到External Libraries顯示的是虛擬環境中的Python解釋器了。
在虛擬環境中執行開發好的程序，有兩種方式，一種是前面提到的先執行pipenv shell進入到虛擬環境後，再執行python程序；另一種方式，則是執行pyenv run，比如在虛擬環境中執行基於pytest框架編寫的測試用例，只需要執行下面的命令即可：

作者：獨淚了無痕
鏈接：https://juejin.cn/post/7063699409703272485

Ⅳ python常用到哪些庫

Python作為一個設計優秀的程序語言，現在已廣泛應用於各種領域，依靠其強大的第三方類庫，Python在各個領域都能發揮巨大的作用。
下面我們就來看一下python中常用到的庫：
數值計算庫：
1. NumPy
支持多維數組與矩陣運算，也針對數組運算提供大量的數學函數庫。通常與SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多種類的數值類型，其中定義的最重要的對象是稱為ndarray的n維數組類型，用於描述相同類型的元素集合，可以使用基於0的索引訪問集合中元素。
2. SciPy
在NumPy庫的基礎上增加了眾多的數學、科學及工程計算中常用的庫函數，如線性代數、常微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等，可進行插值處理、信號濾波，以及使用C語言加速計算。
3. Pandas
基於NumPy的一種工具，為解決數據分析任務而生。納入大量庫和一些標準的數據模型，提供高效地操作大型數據集所需的工具及大量的能快速便捷處理數據的函數和方法，為時間序列分析提供很好的支持，提供多種數據結構，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
數據可視化庫：
4. Matplotlib
第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常復雜。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
6. ggplot
基於R的一個作圖庫ggplot2，同時利用了源於《圖像語法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，並不適用於製作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復雜度。
7. Bokeh
跟ggplot一樣，Bokeh也基於《圖形語法》的概念。與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網路應用。
8. Plotly
可以通過Python notebook使用，與Bokeh一樣致力於交互圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
9. pygal
與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網路瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
10. geoplotlib
用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖。必須安裝Pyglet（一個面向對象編程介面）方可使用。
11. missingno
用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。
web開發庫：
12. Django
一個高級的Python Web框架，支持快速開發，提供從模板引擎到ORM所需的一切東西，使用該庫構建App時，必須遵循Django的方式。
13. Socket
一個套接字通訊底層庫，用於在伺服器和客戶端間建立TCP或UDP連接，通過連接發送請求與響應。
14. Flask
一個基於Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級框架（microframework），默認配備Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供選擇，適合用來編寫API服務（RESTful rervices）。
15. Twisted
一個使用Python實現的基於事件驅動的網路引擎框架，建立在deferred object之上，一個通過非同步架構實現的高性能的引擎，不適用於編寫常規的Web Apps，更適用於底層網路。
資料庫管理：

16. MySQL-python
又稱MySQLdb，是Python連接MySQL最流行的一個驅動，很多框架也基於此庫進行開發。只支持Python 2.x，且安裝時有許多前置條件。由於該庫基於C語言開發，在Windows平台上的安裝非常不友好，經常出現失敗的情況，現在基本不推薦使用，取代品為衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同時支持Python 3.x，是Django ORM的依賴工具，可使用原生SQL來操作資料庫，安裝方式與MySQLdb一致。
18. PyMySQL
純Python實現的驅動，速度比MySQLdb慢，最大的特點為安裝方式簡潔，同時也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一種既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python對象與資料庫關系表的一種映射關系，可有效提高寫代碼的速度，同時兼容多種資料庫系統，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代價為性能上的一些損失。
自動化運維：
20. jumpsever跳板機
一種由Python編寫的開源跳板機（堡壘機）系統，實現了跳板機的基本功能，包含認證、授權和審計，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap編寫，界面美觀，自動收集硬體信息，支持錄像回放、命令搜索、實時監控、批量上傳下載等功能，基於SSH協議進行管理，客戶端無須安裝agent。主要用於解決可視化安全管理，因完全開源，容易再次開發。
21. Mage分布式監控系統
一種用Python開發的自動化監控系統，可監控常用系統服務、應用、網路設備，可在一台主機上監控多個不同服務，不同服務的監控間隔可以不同，同一個服務在不同主機上的監控間隔、報警閾值可以不同，並提供數據可視化界面。
22. Mage的CMDB
一種用Python開發的硬體管理系統，包含採集硬體數據、API、頁面管理3部分功能，主要用於自動化管理筆記本、路由器等常見設備的日常使用。由伺服器的客戶端採集硬體數據，將硬體信息發送至API，API負責將獲取的數據保存至資料庫中，後台管理程序負責對伺服器信息進行配置和展示。
23. 任務調度系統
一種由Python開發的任務調度系統，主要用於自動化地將一個服務進程分布到其他多個機器的多個進程中，一個服務進程可作為調度者依靠網路通信完成這一工作。
24. Python運維流程系統
一種使用Python語言編寫的調度和監控工作流的平台，內部用於創建、監控和調整數據管道。允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流，包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等諸多跨多部門的用例。
GUI編程：
25. Tkinter
一個Python的標准GUI庫，可以快速地創建GUI應用程序，可以在大多數的UNIX平台下使用，同樣可以應用在Windows和Macintosh系統中，Tkinter 8.0的後續版本可以實現本地窗口風格，並良好地運行在絕大多數平台中。
26. wxPython
一款開源軟體跨平台GUI庫wxWidgets的Python封裝和Python模塊，是Python語言的一套優秀的GUI圖形庫，允許程序員很方便地創建完整的、功能健全的GUI用戶界面。
27. PyQt
一個創建GUI應用程序的工具庫，是Python編程語言和Qt的成功融合，可以運行在所有主要操作系統上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt採用雙許可證，開發人員可以選擇GPL和商業許可，從PyQt的版本4開始，GPL許可證可用於所有支持的平台。
28. PySide
一個跨平台的應用程式框架Qt的Python綁定版本，提供與PyQt類似的功能，並相容API，但與PyQt不同處為其使用LGPL授權。
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Ⅳ Python基礎編程——標准庫之fileinput與time模塊

在前一節我們介紹了標准庫的sys模塊和os模塊，本節將介紹標准庫的fileinput模塊和time模塊。

fileinput模塊能夠讓我們輕松地迭代一系列文本文件中的行。

fileinput模塊中一些重要的函數，也是我們在實際開發中需要經常用到的，具體如下表所示：

fileinput.input()： fileinput模塊中最重要的函數，它返回一個可在for循環中進行迭代的對象。

fileinput. filename()： 返回當前文件（即正在處理的行所屬的文件）的文件名。

fileinput. lineno()： 返回當前行的編號。

fileinput. filelineno()： 返回當前行在當前文件中的行號。

fileinput. isfirstline()： 在當前行為當前文件中的第一行時返回True，否則返回False。

fileinput. isstdin()：在當前文件為sys.stdin時返回True，否則返回False。

fileinput. nextfile()：關閉當前文件並跳到下一個文件，且計數時忽略跳過的行。

fileinput. close()：關閉整個文件鏈並結束迭代。

上面關於介紹的fileinput模塊中的函數的實例用法如下my_fileinput.py程序所示：

time模塊包含用於獲取當前時間、操作時間和日期、從字元串中讀取日期、將日期格式化為字元串的函數。日期可表示為實數，也可表示為包含9個整數的元組。例如，元組(2021, 6, 8, 22, 13, 56, 1, 21, 0)表示2021年6月8日22時13分56秒。日期元組中各欄位含義如下表所示：

秒的取值范圍為0~61，這考慮到了閏一秒和閏兩秒的情況。夏令時數字是一個布爾值（True或False），但如果你使用-1，那麼mktime［將時間元組轉換為時間戳（從新紀元開始後的秒數）的函數］可能得到正確的值。

模塊time中有一些重要的函數，也是我們在實際開發中需要經常用到的，具體如下表所示：

time.asctime()： 將當前的時間轉換成字元串形式，如果不想使用當前時間，也可以傳遞一個時間元組作為參數。如果要使用更復雜的時間格式化，可以使用strftime()函數。

time.localtime()： 將一個實數轉換成時間元組（這里是本地時間），如果要轉換成國際標准時間，應該使用time.gmtime()函數。需要注意這里的實數是一個從新紀元開始後的秒數，世界新紀元指的是 1970年1月1日0時0分0秒，如果是本地新紀元的話，需要加上本地的時區時間。

time.mktime()： 將時間元組轉換成從新紀元開始後的描述，這與time.local()函數功能相反。

time.sleep()： 讓解釋器等待指定的秒數，即程序暫停指定的秒數。

time.strftime()： 將時間元組按照指定的格式轉換成字元串格式。常用的格式符有：%Y表示年，%m表示月，%d表示日，%H表示時，%M表示分，%S表示秒。更多格式符可參考官方標准文檔。

上面關於介紹的time模塊中的函數的實例用法如下my_time.py程序所示：

注意：另外還有兩個較新的關於時間的模塊：datetime和timeit，大家可執行查閱相關文檔。

本節主要介紹了以下內容：

如果有需要文中小程序的可以私信我喲！

歡迎大家轉發、評論！

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Ⅵ python--標准庫與擴展庫的導入與使用

python標准庫和擴展庫中的對象必須先導入才能使用，導入方如如下：

1、import 模塊名 [as 別名]

使用這種方式將模塊導入後，使用時須以『模塊名.對象名』的形式進行訪問。

使用方法：

>>> import math

>>> math.gcd(56,64)       #計算最大公約數

8

2、from 模塊名 import 對象名 [as 別名]

使用這種方式僅導入明確指定的對象，且 此方式可減少查詢次數，提高訪問速度

使用方法：

>>> from random import sample

>>> sample(range(100),10)         #指定范圍內選擇不重復元素

[33, 77, 12, 36, 56, 66, 27, 76, 52, 16]

3、from 模塊名 import *

使用此方式可以一次導入模塊中的所有對象，直接使用模塊中的所有對象而不需要再使用模塊名作為前綴，但一般不推薦使用。

使用方法：

>>> from math import *

>>> sqrt(9)      #求平方根

3

Ⅶ python基礎教程

python基礎教程：

階段一：Python開發基礎：Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

階段二：Python高級編程和資料庫開發：Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。

階段三：前端開發：Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。

階段四：WEB框架開發：Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

階段五：爬蟲開發：Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。

階段六：全棧項目實戰：Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

階段七：數據分析：Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。

階段八：人工智慧：Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識別、無人機開發、無人駕駛等。