一套面向青少年与初学者的 Python 编程课程资料，包含 1.0 与 2.0 两个版本，按 L1 入门、L2 海龟画图、L3 高级、L4 大数据与爬虫、L5 数据科学、L6 人工智能六个阶段递进，配套 PPT、教案、示例代码与体验课。
资源概览
- 总目录数：272 个；总文件数：1171 个
- 内容领域：Python 编程教学（入门 → 图形化 → 高级 → 爬虫与大数据 → 数据科学 → 人工智能）
- 适用场景：中小学信息科技 / 编程兴趣班 / 培训机构教学、教师备课、学生自学与课后练习
- 版本构成：
python1.0（含视频课与完整代码）与python2.0（以 PPT + 教案为主，含 PDF 版教案），另有独立的 Python 汉化安装包与体验课
核心关键词
- 学科/主题：Python 编程、海龟画图（turtle）、函数与面向对象、爬虫、正则表达式、数据科学、人工智能
- 课程阶段：L1 Python 入门、L2 海龟画图、L3 Python 高级、L4 大数据与爬虫、L5 数据科学、L6 人工智能、Python 体验课
- 技术栈：Tkinter、Requests、BeautifulSoup4、lxml、XPath、JSON、NumPy、Matplotlib、Pandas、scikit-learn、TensorFlow、词云、OCR、语音识别、语音合成、自然语言处理
- 教学物料：PPT 课件、教案（docx / pdf）、示例代码（.py）、视频课（.mp4）、Notebook（.ipynb）、课后作业、数据集（.csv / .xlsx / .sql）
- 标签：双版本、六阶段、青少年编程、教学配套、案例实战、图形化入门
详细说明
Python 汉化安装包及教程：提供 Python 3.8.3 64 位安装包、IDLE 汉化模块（idlelib 完整源码）以及一份安装说明 PPT，用于搭建中文开发环境。
python1.0：完整教学版本，含视频课与全部示例代码。
L1_python入门：20 讲，从认识 Python、变量、条件判断、循环、列表、字典、字符串、二进制到编程数学，每讲配 PPT、教案、视频与课后作业。L2_turtle海龟画图：20 讲，从画圆、太极图、铜钱、春联、五星红旗、奥运五环到风车、表情包与三套案例模拟，全部配可运行代码。L3-Python高级：20 讲，覆盖函数、参数、返回值、高阶函数、递归、内置与非内置模块、类与对象、继承、多态、文件操作、异常、Tkinter 绘图与 GUI 设计。L4 大综合数据课程：20 讲，从 HTML/CSS 网页基础、网络通信、爬虫入门，到 Requests、session/cookie、JSON、正则、XPath、lxml、BeautifulSoup4，最后以短文学网、音乐平台、英雄数据爬取等实战收尾，另附修改版课件。L5_数据科学：20 讲，涵盖数据分析工具、NumPy、Matplotlib、Pandas 五讲、scikit-learn 建模、词云，以及疫情主题的玫瑰图、词云图、中国数据地图等可视化案例。L6_人工智能：20 讲，从人工智能概述、机器学习、深度学习、神经网络，到 TensorFlow 进阶、IO 操作、可视化，再到人脸识别、通用图像识别、定制化图像分类、文字识别、语音识别与合成、自然语言处理、推荐算法、新闻文本分类；另附老版本 L6 课件。Python体验课：4 讲趣味体验课，以"黑客警告—战前准备—发射导弹—最后的胜利"为主线，配游戏化代码。
python2.0：精简教学版本，每讲以 PPT + 教案（docx 与 pdf 双格式）为主，覆盖 L1-L6 六个阶段与体验课 2.0，结构与 1.0 对应，便于教师直接备课使用。
目录结构
└── python/
├── Python汉化安装包及教程(1)/
│ ├── IDLE汉化/
│ │ └── idlelib/
│ │ ├── config.py (38.9KB)
│ │ ├── editor.py (66.8KB)
│ │ ├── pyshell.py (57.0KB)
│ │ └── …等 50+ 个文件（含 Icons、idle_test 等子目录）
│ ├── python-3.8.3-amd64.exe (26.5MB)
│ └── python安装说明.pptx (5.9MB)
├── python1.0/
│ ├── L1_python入门/
│ │ ├── 01-认识Python/ (教案、PPT、视频、课后作业)
│ │ ├── 02-Python快速入门/
│ │ ├── 03-变量/
│ │ ├── 04-变量的类型/
│ │ ├── 05-if条件语句/
│ │ ├── 06-if进阶/
│ │ ├── 07-while循环/
│ │ ├── 08-while拓展/
│ │ ├── 09-循环嵌套/
│ │ ├── 10-Python综合应用/
│ │ ├── 11-排列小星星/
│ │ ├── 12-初识列表/
│ │ ├── 13-列表的使用/
│ │ ├── 14-元组与集合/
│ │ ├── 15-神奇的字典/
│ │ ├── 16-再遇字符串/
│ │ ├── 17-公共语法/
│ │ ├── 18-轻松搞定二进制/
│ │ ├── 19-编程数学/
│ │ └── 20-各种各样的"数"/
│ ├── L2_turtle海龟画图/
│ │ ├── 01_turtle的魅力/
│ │ ├── 02_彩色的8/
│ │ ├── 03_太极阴阳鱼图/
│ │ ├── 04_铜钱古币/
│ │ ├── 05_春联/
│ │ ├── 06_新年贺卡/
│ │ ├── 07_五星红旗/
│ │ ├── 08_奥运五环/
│ │ ├── 09_多彩多边形/
│ │ ├── 10_多彩同心圆/
│ │ ├── 11_花蟒蛇/
│ │ ├── 12_三叶风车/
│ │ ├── 13_多叶风车/
│ │ ├── 14_彩色风车/
│ │ ├── 15_半圆风车/
│ │ ├── 16_开场倒计时/
│ │ ├── 17_精彩表情包/
│ │ ├── 18_案例模拟一/
│ │ ├── 19_案例考题二/
│ │ └── 20_案例考题三/
│ ├── L3-Python高级/
│ │ ├── 01-函数的基础/
│ │ ├── 02-函数的创建/
│ │ ├── 03-函数进阶-参数/
│ │ ├── 04-函数进阶-变量与返回值/
│ │ ├── 05-高阶函数/
│ │ ├── 06-函数拓展/
│ │ ├── 07-python内置模块/
│ │ ├── 08-python非内置模块/
│ │ ├── 09-类与对象(一)/
│ │ ├── 10-类与对象（二）/
│ │ ├── 11-继承/
│ │ ├── 12-导入类/
│ │ ├── 13-多态/
│ │ ├── 14-python文件操作(一)/
│ │ ├── 15-python文件操作(二)/
│ │ ├── 16-异常/
│ │ ├── 17-Tkinter绘图/
│ │ ├── 18-Tkinter动画/
│ │ ├── 19-GUI图形设计（一）/
│ │ └── 20-GUI图形设计（二）/
│ ├── L4 大综合数据课程/
│ │ ├── 01_什么是"网页"/
│ │ ├── 02_神奇的CSS/
│ │ ├── 03_网页的布局/
│ │ ├── 04_网络服务/
│ │ ├── 05_认识爬虫/
│ │ ├── 06_Requests模块/
│ │ ├── 07-Requests深入探索/
│ │ ├── 08-session与cookie/
│ │ ├── 09-数据提取之json/
│ │ ├── 10-初学正则表达式/
│ │ ├── 11-正则表达式进阶/
│ │ ├── 12_数据提取之正则/
│ │ ├── 13_数据提取之xpath/
│ │ ├── 14_数据提取之lxml/
│ │ ├── 15_lxml的进阶使用/
│ │ ├── 16_数据提取之beautifulsoup4/
│ │ ├── 17_实战：短文学网/
│ │ ├── 18_实战：音乐平台/
│ │ ├── 19_爬虫课程拓展/
│ │ ├── 20_实战：英雄数据爬取/
│ │ └── 修改版/
│ ├── L5_数据科学/
│ │ ├── 1-python数据分析/
│ │ ├── 2-python数据分析工具/
│ │ ├── 3-NumPy数组与矩阵/
│ │ ├── 4-NumPy通用函数与运算/
│ │ ├── 5-Matplotlib数据可视化（一）/
│ │ ├── 6-Matplotlib数据可视化（二）/
│ │ ├── 7-Matplotlib数据可视化（三）/
│ │ ├── 8-pandas基础（一）/
│ │ ├── 9-pandas基础（二）/
│ │ ├── 10-pandas基础（三）/
│ │ ├── 11-pandas基础（四）/
│ │ ├── 12-pandas基础（五）/
│ │ ├── 13-scikit-learn构建模型/
│ │ ├── 14_词云/
│ │ ├── 15_绚丽的词云/
│ │ ├── 16_新冠疫情海外数据爬取/
│ │ ├── 17_疫情之南丁格尔玫瑰图/
│ │ ├── 18_疫情之词云图/
│ │ ├── 19_疫情之中国数据地图一/
│ │ └── 20_疫情之中国数据地图二/
│ ├── L6_人工智能/
│ │ ├── 01_认识人工智能/
│ │ ├── 02_机器学习/
│ │ ├── 03_深度学习/
│ │ ├── 04_神经网络入门/
│ │ ├── 05_tensorflow进阶（一）/
│ │ ├── 06_tensorflow进阶（二）/
│ │ ├── 07_tensorflow进阶（三）/
│ │ ├── 08_tensorflowIO操作/
│ │ ├── 09_tensorflow可视化/
│ │ ├── 10_人工智能平台/
│ │ ├── 11_人脸识别检测/
│ │ ├── 12_通用图像识别/
│ │ ├── 13_定制化图像分类/
│ │ ├── 14_通用文字识别/
│ │ ├── 15_自定义文字识别/
│ │ ├── 16_语音识别/
│ │ ├── 17_语音合成/
│ │ ├── 18_自然语言处理/
│ │ ├── 19_推荐算法/
│ │ ├── 20_基于tensorflow新闻文本分类/
│ │ └── 老版本L6/
│ └── Python体验课/
│ ├── 01-来自黑客的警告/
│ ├── 02-战前的准备/
│ ├── 03-发射吉玛导弹/
│ └── 04-最后的胜利/
└── python2.0/
├── L1_python入门/ (20 讲，PPT + 教案 docx/pdf)
├── L2_海龟画图/ (20 讲)
├── L3_python高级/ (20 讲)
├── L4_玩转大数据/ (20 讲 + 测试数据)
├── L5_数据科学/ (20 讲)
├── L6_人工智能/ (20 讲)
└── Python体验课2.0/ (4 讲)