在海门，Python 正成为 “职场加分、技能变现” 的热门选择 —— 某电商企业用 Python 自动化处理订单，效率提升 60%，急需会 Python 的员工，月薪 8000 起；家纺企业用 Python 分析销售数据，定位 “爆款产品”，月销售额提升 35%；普通上班族兼职做 “数据处理、自动化脚本开发”，月入超主业。但很多人想学 Python 却怕 “没编程基础”“看不懂代码”“学了不会用”，海门上元教育的 Python 培训，以 “零基础友好 + 场景化教学 + 实战项目” 为核心，结合海门本地需求（电商、家纺、制造业数据处理），让零基础学员 2 个月入门，4 个月独立做项目，轻松掌握 “能赚钱的编程技能”。
Python 课程拒绝 “纯理论教学”，从 “基础语法” 到 “实战应用”，全程用 “海门真实场景案例”，确保 “学的就是能用的”。
一、基础阶段：从 “0” 到 “1”，轻松入门 Python
基础阶段帮学员 “打破编程恐惧”，用 “通俗语言 + 趣味案例” 讲解 “基础语法”，确保 “零基础也能听懂”：
Python 入门（20 课时）：教 “环境搭建 + 基础语法”，从 “简单的代码” 学起：
环境搭建：手把手教 “安装 Python（3.9 版本，适配多数企业）、PyCharm（编程软件）”，帮学员 “解决安装报错、环境变量配置” 等问题 —— 比如 Windows 系统安装时，勾选 “Add Python to PATH”，避免后续 “找不到 Python”；Mac 系统通过 “终端” 验证安装是否成功（输入 python3 --version，显示版本号即成功）。
基础语法：用 “生活案例” 讲 “变量、数据类型、条件语句、循环语句”—— 比如 “变量” 像 “快递盒”，用来装 “数字、文字” 等数据（如 name="海门家纺"，price=199，代表 “海门家纺产品价格 199 元”）；“条件语句” 像 “判断天气穿衣服”（if 温度 > 25℃：穿短袖；else：穿长袖），对应代码 “if temperature >25: print ("穿短袖") else: print ("穿长袖")”；“循环语句” 像 “重复打包家纺产品”（for i in range (10)：打包 10 件产品），对应代码 “for i in range (10): print ("打包第",i+1,"件产品")”。每节课后让学员 “写 1-2 段简单代码”，老师逐人检查，纠正 “语法错误（如漏写冒号、缩进错误）”。学员小李（零基础），次写代码 “漏写冒号”，老师用 “中文句子要加句号” 类比，让他快速记住 “条件语句、循环语句后要加冒号”。
函数与模块（15 课时）：教 “代码复用 + 常用模块”，提升编程效率：
函数：教 “自定义函数”，比如写一个 “计算家纺产品折扣价” 的函数：def discount_price (original_price, discount): return original_price * discount（输入原价和折扣，返回折扣价），调用函数时输入 “discount_price (300, 0.8)”，就能快速算出 “300 元产品打 8 折后的价格 240 元”。教 “函数参数、返回值”，避免 “代码重复编写”。
常用模块：教 “Python 自带模块”（如 math、random、datetime）和 “第三方模块”（如 pandas、matplotlib）—— 用 math 模块计算 “海门圆形花坛面积”（import math; r=5; area=math.pi*r**2）；用 random 模块生成 “员工抽奖号码”（import random; print (random.randint (1,100))）；用 datetime 模块计算 “距离春节还有多少天”，让学员感受 “Python 的实用性”。针对 “模块安装”，教 “用 pip 命令安装”（如 pip install pandas），帮学员解决 “安装失败” 问题（如网络差就换国内镜像源）。
二、进阶阶段：场景化实战，学了就能用
进阶阶段聚焦 “海门学员高频应用场景”，教 “数据处理、自动化、可视化”，让 Python “解决实际问题”：
数据处理（25 课时）：用 “pandas” 处理 “表格数据”，对接 “电商、家纺企业需求”：
数据读取与清洗：教 “读取 Excel/CSV 文件”（如读取 “海门家纺销售数据.xlsx”），处理 “缺失值、重复值、错误值”—— 比如数据中 “销售额” 列有缺失值，用 “平均值填充”（df [' 销售额 '].fillna (df [' 销售额 '].mean (), inplace=True)）；有重复的 “订单号”，用 “去重”（df.drop_duplicates (subset=[' 订单号 '], inplace=True)）；“价格” 列有 “1000 元” 这样的文本，用 “提取数字”（df [' 价格 ']=df [' 价格 '].str.extract ('(\d+)').astype (float)）。学员小王（电商运营），之前处理 “5000 条订单数据” 要 2 小时，学完 pandas 后，用代码 10 分钟就能完成，还避免了 “手动计算错误”。
数据筛选与分析：教 “按条件筛选数据、分组统计”—— 比如从 “家纺销售数据” 中筛选 “销售额 > 5000 元的订单”（df [df [' 销售额 ']>5000]）；按 “产品类别” 统计 “总销售额”（df.groupby (' 产品类别 ')[' 销售额 '].sum ()）；按 “月份” 分析 “销售趋势”（df.groupby (' 月份 ')[' 订单量 '].mean ()）。用 “海门真实数据” 练习，比如 “2024 年海门某家纺店月度销售数据”，学员通过分析，能快速得出 “四件套是爆款产品，10 月销售额” 等结论，为企业决策提供依据。
自动化办公（20 课时）：教 “Python 自动化处理 Excel、Word、邮件”，帮 “行政、财务、运营” 提升效率：
Excel 自动化：教 “自动生成报表、批量修改数据”—— 比如 “每月自动生成海门家纺库存报表”，用 openpyxl 模块 “读取库存数据→计算缺货产品→生成报表→保存文件”，代码运行后，无需手动操作，1 分钟就能完成；“批量修改 Excel 文件名”（如给 “订单 1.xlsx”“订单 2.xlsx” 统一改为 “202409_订单 1.xlsx”），用 os 模块实现，避免 “手动修改几十上百个文件”。学员李姐（财务），之前每月做 “工资表” 要手动核对数据，学完自动化后，用代码 “自动计算个税、生成工资条”，效率提升 80%。
邮件自动化：教 “自动发送邮件 + 附件”—— 比如 “每周一向海门客户发送产品报价单”，用 smtplib 模块 “登录邮箱→编写邮件内容→添加报价单附件→发送给多个客户”，代码中可设置 “定时发送”（如每周一早上 9 点），无需 “手动写邮件、贴附件”。学员张哥（家纺外贸），之前发报价邮件要 1 小时 / 客户，学完后用代码批量发送，10 分钟搞定 20 个客户，还避免 “漏发、错发”。
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