学python应按“能跑→能写→能优化”递进：先配置环境、运行小程序掌握基础语法与IO；再通过函数封装和模块管理提升代码组织能力；接着用面向对象建模复杂状态并结合异常处理增强健壮性；最后以实战项目反推并填补知识盲区。
学Python别一上来就啃《流畅的Python》，先搭好知识骨架，后面填内容才不散架。核心是按“能跑→能写→能优化”递进，每一步都对应明确目标和可验证成果。
基础语法与运行环境：让代码动起来
这是所有后续学习的地基。重点不是背语法，而是建立“输入→执行→输出”的直觉。安装Python（推荐3.10+）、配置vs code或pycharm、学会用print()和input()完成交互，再写一个能计算BMI或猜数字的小程序——只要它能真正运行并给出正确结果，这阶段就算过关。
- 变量命名规则、数据类型（int/Float/str/bool/list/dict）必须动手改值观察变化
- 条件语句（if/elif/else）和循环（for/while）要配合真实场景练习，比如遍历列表筛选偶数、用while实现简易登录重试
- 避免陷入“缩进空格还是Tab”的争论，统一用4个空格，编辑器设好自动转换即可
函数与模块：开始组织代码逻辑
单文件脚本超过50行就开始难维护。这时必须引入函数封装重复逻辑，用模块管理不同功能。先写几个带参数、有返回值的函数（如计算折扣价、格式化日期），再把它们拆到单独.py文件中，用import调用——你会立刻感受到结构清晰带来的效率提升。
- 理解形参和实参的区别，重点练默认参数和*args/**kwargs的实用场景（比如日志函数支持任意字段）
- 标准库模块优先学os（路径操作）、json（数据交换）、datetime（时间处理），每个模块写1个解决实际问题的脚本
- 不要急着学pip装第三方包，先把sys.path和模块搜索路径搞明白，避免“明明装了却import失败”
面向对象与异常处理：应对真实项目复杂度
当程序需要管理多个相关状态（比如学生信息+成绩+课程），类就不再是可选项。从定义简单类开始（如class Car:），逐步加入属性、方法、__init__初始化，再过渡到继承（如ElectricCar(Car)）。同时必须同步掌握异常处理——不是为了炫技，而是让程序在用户输错、文件缺失、网络超时等情况下不直接崩溃。
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- 用try/except/else/finally组合处理具体错误类型（FileNotFoundError、ValueError），而不是笼统的except:
- 类的私有属性（双下划线）和@Property装饰器先理解用途，不必强求立即使用
- 写一个小型图书管理系统：用类管理书籍，用异常处理防止删除不存在的书，用json模块持久化数据
实战驱动：用项目反推知识缺口
学到这里，选一个200行以内的小项目动手做，比如命令行待办清单、天气查询脚本、简易爬虫抓取豆瓣Top250书名。过程中卡住的地方，就是你真正的知识盲区——查文档、看报错、调试变量，比被动听课记得牢十倍。