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课程大纲

引言

  • Python哲学与原则

  • 面向工程师的Python与面向软件开发者的Python之差异

  • 针对技术与自动化应用的Python特性概览

  • 超越编码:将Python作为工程思维工具

理解工程领域的Python

  • 技术环境中Python脚本的生命周期

  • Python如何与自动化、数据处理及工业工作流程相结合

  • Python与工业系统:可能性与局限性

入门准备

  • 搭建开发环境

  • 独立安装Python

  • 通过命令行使用Python

  • 在本地服务器上安装Python

  • 在云端安装Python(可选情境)

  • 安装并使用Python IDE(如VS Code、PyCharm)


工程师必备的Python基础

  • Python语法、变量、数据类型与运算符

  • 条件语句、循环及基本控制流

  • 函数与模块化思维

  • 列表、字典及基础数据结构

  • 工程逻辑模式:阈值、规则、参数及决策脚本

数据处理与自动化实务

  • 读写基础文件

  • CSV数据处理及基础技术数据加工

  • 基础调试思维与错误处理

  • 自动化重复性工程任务

应用微型项目

  • 构建简单的技术计算、数据处理或自动化脚本

  • 实践练习:机器性能分析或KPI报告生成

总结与后续步骤

  • 核心概念回顾

  • 进一步学习的资源

  • 在工程环境中应用Python的下一步计划

要求

  • 具备基本计算机使用能力与逻辑推理能力
  • 拥有技术或工程环境经验(可选)
  • 编程经验:无需先前基础

适合人群

  • 工程师与自动化专业人士
  • 技术人员及求职的技术岗位候选人
  • 工程类学生(Bac+2至Bac+5阶段)
  • 希望在工业场景中应用Python的IT专业人员
  • 希望学习Python以用于实际应用的任何有技术背景的人士
 24 小时

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