碼上行動：用ChatGPT學會Python編程 巧用ChatGPT快速搞定Python

第1章 快速上手ChatGPT
1.1 ChatGPT的自我介紹
1.1.1 ChatGPT是什么
1.1.2 ChatGPT的原理
1.1.3 如何使用ChatGPT
1.1.4 ChatGPT的應用場景
1.2 用ChatGPT學Python
1.2.1 講解知識點
1.2.2 編寫代碼示例
1.2.3 調試debug
1.2.4 生成測試數據
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第2章 搭建Python開發(fā)環(huán)境
2.1 ChatGPT講解知識點——Python快速入門
2.1.1 Python語言簡介
2.1.2 為什么學Python
2.1.3 Python的應用場景
2.2 Python環(huán)境搭建
2.2.1 下載Python
2.2.2 安裝Python
2.2.3 在IDLE中寫代碼
2.3 ChatGPT答疑解惑
2.3.1 Python代碼編輯器
2.3.2 如何選擇Python的版本
2.3.3 學習Python的建議
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第3章 輸入與輸出
3.1 ChatGPT 講解知識點——Python基礎概念
3.1.1 代碼文件
3.1.2 代碼注釋
3.1.3 代碼縮進
3.1.4 控制臺
3.1.5 環(huán)境變量
3.2 輸入輸出
3.2.1 print輸出
3.2.2 input輸入
3.2.3 ChatGPT演示代碼——向用戶打招呼
3.3 ChatGPT答疑解惑
3.3.1 運行Python代碼的方式
3.3.2 為什么要寫注釋
3.3.3 Python學習的階段
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第4章 變量與數據類型
4.1 ChatGPT講解知識點——變量
4.1.1 什么是變量
4.1.2 變量的命名規(guī)范
4.2 變量的使用
4.2.1 創(chuàng)建變量
4.2.2 修改變量
4.2.3 ChatGPT演示代碼——計算周長和面積
4.3 ChatGPT講解知識點——數據類型
4.3.1 什么是數據類型
4.3.2 Python中的數據類型
4.4 Python基本數據類型
4.4.1 int整數型
4.4.2 float浮點型
4.4.3 bool布爾型
4.4.4 str字符串型
4.4.5 ChatGPT講解知識點——空值
4.4.6 ChatGPT演示代碼——字符串格式化
4.4.7 ChatGPT演示代碼——類型轉換
4.5 ChatGPT答疑解惑
4.5.1 變量命名風格
4.5.2 數據類型的選擇
4.5.3 變量的存儲方式
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第5章 運算
5.1 ChatGPT講解知識點——運算符
5.1.1 Python中的運算符
5.1.2 運算符的優(yōu)先級
5.2 算術運算符
5.2.1 加
5.2.2 減
5.2.3 乘
5.2.4 除
5.2.5 整除
5.2.6 取模
5.2.7 冪運算
5.3 賦值運算符
5.4 比較運算符
5.5 邏輯運算符
5.5.1 與
5.5.2 或
5.5.3 非
5.5.4 邏輯運算優(yōu)先級
5.5.5 非布爾值的邏輯運算
5.6 位運算符
5.7 成員運算符
5.8 身份運算符
5.9 ChatGPT演示代碼——計算BMI
5.10 ChatGPT答疑解惑
5.10.1 比較字符串
5.10.2 浮點數的誤差
5.10.3 編程對于數學能力的要求
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第6章 控制流
6.1 ChatGPT講解知識點——控制流
6.1.1 什么是控制流
6.1.2 Python的控制流
6.2 條件判斷
6.2.1 if語句
6.2.2 else語句
6.2.3 elif語句
6.2.4 match...case語句
6.3 ChatGPT演示代碼——計算BMI升級版
6.4 循環(huán)
6.4.1 for循環(huán)
6.4.2 while循環(huán)
6.4.3 break語句
6.4.4 continue語句
6.5 控制流的嵌套
6.5.1 判斷語句嵌套
6.5.2 循環(huán)語句嵌套
6.5.3 判斷與循環(huán)嵌套
6.6 ChatGPT演示代碼——猜數字游戲
6.7 ChatGPT答疑解惑
6.7.1 跳出嵌套循環(huán)
6.7.2 for和while的選擇
6.7.3 定位程序錯誤
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第7章 函數
7.1 ChatGPT講解知識點——函數
7.1.1 什么是函數
7.1.2 函數的參數
7.1.3 函數的返回值
7.2 函數的使用
7.2.1 調用函數
7.2.2 定義函數
7.3 函數的參數
7.3.1 ChatGPT講解知識點——形參和實參
7.3.2 函數的默認參數
7.4 ChatGPT講解知識點——匿名函數
7.5 變量的作用域
7.5.1 局部作用域
7.5.2 全局作用域
7.6 ChatGPT演示代碼——繪制字符方陣
7.7 ChatGPT答疑解惑
7.7.1 Python內置函數
7.7.2 遞歸函數
7.7.3 快速了解函數用法
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第8章 列表
8.1 ChatGPT講解知識點——列表
8.1.1 什么是列表
8.1.2 列表有哪些方法
8.2 列表的常用操作
8.2.1 創(chuàng)建列表
8.2.2 獲取列表元素
8.2.3 修改列表元素
8.2.4 增加列表元素
8.2.5 刪除列表元素
8.2.6 列表切片
8.2.7 列表排序
8.2.8 其他列表操作
8.3 ChatGPT講解知識點——列表解析式
8.4 ChatGPT講解知識點——字符串與列表
8.5 ChatGPT演示代碼——購物清單
8.6 ChatGPT答疑解惑
8.6.1 帶索引遍歷列表
8.6.2 根據條件刪除列表元素
8.6.3 如何掌握類型的方法
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第9章 字典
9.1 ChatGPT講解知識點——字典
9.1.1 什么是字典
9.1.2 字典有哪些方法
9.2 字典的常用操作
9.2.1 創(chuàng)建字典
9.2.2 獲取字典值
9.2.3 遍歷字典
9.2.4 修改字典值
9.2.5 增加字典鍵值對
9.2.6 刪除字典鍵值對
9.3 ChatGPT講解知識點——del語句
9.4 ChatGPT講解知識點——其他復合數據類型
9.4.1 元組
9.4.2 集合
9.5 ChatGPT演示代碼——小說中的詞頻統(tǒng)計
9.6 ChatGPT答疑解惑
9.6.1 列表和字典的使用場景
9.6.2 列表和字典的拷貝
9.6.3 如何提升編程能力
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第10章 模塊
10.1 ChatGPT講解知識點——模塊
10.1.1 Python的模塊
10.1.2 導入模塊
10.1.3 安裝模塊
10.2 用ChatGPT學Python標準庫
10.2.1 math模塊
10.2.2 os模塊
10.2.3 random模塊
10.2.4 turtle模塊
10.2.5 tkinter模塊
10.3 用ChatGPT學第三方模塊
10.3.1 pandas模塊
10.3.2 pygame模塊
10.4 ChatGPT演示代碼——繪制愛心圖案
10.5 ChatGPT演示代碼——一元二次方程計算器
10.6 ChatGPT答疑解惑
10.6.1 加速pip安裝
10.6.2 第三方模塊推薦
10.6.3 閱讀開源代碼
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第11章 文件操作
11.1 ChatGPT講解知識點——文件讀寫
11.1.1 讀文件
11.1.2 寫文件
11.1.3 文件打開模式
11.1.4 文件路徑
11.1.5 異常處理
11.2 用ChatGPT學其他類型文件的讀寫
11.2.1 讀寫Excel文件
11.2.2 讀寫CSV文件
11.2.3 讀寫Word文件
11.2.4 讀寫圖片文件
11.3 文件系統(tǒng)操作
11.3.1 復制文件
11.3.2 重命名文件
11.3.3 刪除文件
11.4 ChatGPT演示代碼——批量文件搜索器
11.5 ChatGPT答疑解惑
11.5.1 文件指針
11.5.2 異常處理與條件判斷的選擇
11.5.3 如何保持學習編程的動力
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第12章 網絡爬蟲
12.1 ChatGPT講解知識點——網絡爬蟲
12.1.1 網絡爬蟲
12.1.2 HTTP請求
12.1.3 Python發(fā)送HTTP請求
12.2 用ChatGPT學網頁前端基礎知識
12.2.1 HTML
12.2.2 CSS
12.2.3 JavaScript
12.2.4 GET和POST
12.2.5 Cookie和Session
12.3 requests模塊
12.3.1 get
12.3.2 json
12.3.3 post
12.3.4 Session
12.4 bs4 模塊
12.4.1 按標簽名獲取元素
12.4.2 按屬性獲取元素
12.4.3 按層級獲取元素
12.5 ChatGPT演示代碼——下載Bing每日一圖
12.6 ChatGPT答疑解惑
12.6.1 爬蟲模塊推薦
12.6.2 應對反爬
12.6.3 通過項目學習
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第13章 面向對象
13.1 ChatGPT講解知識點——面向對象
13.1.1 面向對象的基本概念
13.1.2 面向對象的優(yōu)點
13.2 Python中的面向對象
13.2.1 類
13.2.2 對象
13.2.3 屬性
13.2.4 方法
13.2.5 繼承
13.2.6 多態(tài)
13.3 ChatGPT演示代碼——MOBA游戲角色設計
13.4 ChatGPT答疑解惑
13.4.1 多繼承
13.4.2 面向對象更復雜
13.4.3 Python入門標準
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第14章 利用ChatGPT輔助開發(fā)
14.1 ChatGPT講解知識點——數據分析
14.1.1 數據分析基本概念
14.1.2 數據分析的流程
14.1.3 Python數據分析的常用模塊
14.2 ChatGPT開發(fā)實例——學生成績排名及分布
14.2.1 獲取數據
14.2.2 存儲數據
14.2.3 讀取數據
14.2.4 清洗數據
14.2.5 數據處理
14.2.6 數據可視化
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第15章 在程序中接入ChatGPT
15.1 OpenAI API
15.1.1 申請API key
15.1.2 通過SDK接入
15.1.3 通過命令行調用
15.1.4 通過網絡請求API
15.2 ChatGPT接入實例——智能問答小工具
15.3 為ChatGPT提供知識庫
15.3.1 提示工程
15.3.2 微調模型
15.3.3 詞嵌入
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