《Python程序设计》理论课程教学大纲.docx

《Python程序设计》课程是一门针对数据科学与大数据技术专业的本科必修课，旨在培养学生掌握Python编程语言的基础和实践技能，以及在大数据项目中的应用能力。课程内容涵盖Python的运行原理、开发环境、数据类型、流程控制、函数、面向对象编程和多线程多进程。 1. **Python运行原理与开发环境**： - 学生需要了解Python不同版本（如Python2与Python3）的差异，并能搭建和配置开发环境，重点在于理解Python3的关键特性。 - 教学中会通过理论讲解和实例演示，使学生理解Python的运行机制。 2. **数据类型与运算符**： - 学习Python的基本数据类型（如字符串、数值、布尔型、浮点型）以及特色数据类型（列表、字典、元组、集合、切片）。 - 重点掌握列表、字典、元组、集合的操作，如遍历、索引和切片，通过实际案例帮助学生熟练运用。 3. **流程控制与循环语句**： - 学习Python的流程控制结构，如if语句和for循环，以及continue和break的使用。 - 通过实践训练，强化学生对于循环遍历和条件控制的理解。 4. **函数与递归**： - 学习如何定义和调用Python函数，包括单返回值、多返回值和返回值封装。 - 通过实际编程练习，提高学生在实际问题中运用递归的能力。 5. **面向对象编程**： - 掌握Python的面向对象特性，包括类的声明、对象的创建、属性的使用、继承、封装和多态。 - 通过实际编程实例，帮助学生理解类的实例化、私有变量和类间共享变量的概念。 6. **多线程与多进程**： - 学习Python的多线程和多进程编程，理解其原理及限制，如GIL锁。 - 通过编写多线程或多进程程序，提升学生解决并发问题的能力。 课程采用理论与实践相结合的方式，通过课堂讲解、讨论课、作业等形式，确保学生不仅理解Python编程的基本概念，还能具备实际编程能力。考核方式将注重对学生编程思维、问题解决能力和Python知识掌握的全面考察。通过这门课程的学习，学生将具备使用Python进行数据预处理、数据分析和数据可视化的基础，为后续的专业课程打下坚实基础。