本教程针对产品经理，涵盖Python的核心知识，侧重于爬虫技术、数据分析与人工智能（AI）工具应用，帮助产品经理快速掌握Python，以便在实际工作中实现数据驱动决策。

第一部分：Python基础入门

1.1 Python简介

  • 什么是Python？
  • Python在爬虫、数据分析和AI中的应用
  • 安装Python环境（Python 3.x版本）
  • 配置IDE：推荐使用Jupyter Notebook、PyCharm或VSCode

1.2 Python语法基础

  • 变量与数据类型：
    • 字符串
    • 数字
    • 布尔值
    • 列表
    • 元组
    • 字典
    • 集合
  • 控制结构：
    • if条件语句
    • for/while循环
  • 函数与模块：
    • 自定义函数
    • 导入标准库与第三方库
  • 异常处理：try-except语句
  • 文件操作：读取与写入文件

1.3 Python工具与库

  • pip：Python包管理工具
  • 常用库简介：
    • numpy：数值计算
    • pandas：数据处理
    • matplotlib/seaborn：数据可视化

第二部分：爬虫技术入门与实践

2.1 爬虫基础概念

  • 爬虫是什么？
  • HTTP基础知识：
    • 请求（Request）
    • 响应（Response）
  • 常见的HTTP方法：GET、POST
  • HTML基础：标签结构与XPath/CSS选择器

2.2 爬虫实战工具与库

  • requests库：发送HTTP请求，获取网页内容
  • BeautifulSoup：解析HTML内容
  • XPath与lxml：高效解析HTML/XML
  • Selenium：模拟浏览器行为，实现动态网页数据抓取

2.3 爬虫实战项目

项目一：简单爬虫

  • 目标：爬取豆瓣电影Top 250
  • 技术点：requests + BeautifulSoup

项目二：数据提取与保存

  • 目标：爬取某电商平台商品价格与评论
  • 技术点：requests + lxml + pandas
  • 数据保存：导出到CSV/Excel

项目三：动态页面爬取

  • 目标：抓取招聘网站的职位信息
  • 技术点：Selenium

第三部分：数据分析与可视化

3.1 数据分析基础

  • 数据分析的流程：
    • 获取数据
    • 数据清洗
    • 数据分析
    • 数据可视化
  • pandas库：
    • DataFrame与Series的基本操作
    • 数据筛选、排序、分组与合并
    • 缺失值处理与数据清洗

3.2 数据可视化

  • matplotlib与seaborn：
    • 折线图、柱状图、散点图、饼图
    • 热力图与趋势分析
    • 实战案例：电商销售数据可视化分析

3.3 数据分析实战项目

项目一：销售数据分析

  • 目标：分析销售趋势与区域表现
  • 技术点：pandas + matplotlib/seaborn

项目二：用户行为分析

  • 目标：通过用户访问数据，分析用户活跃度与留存率
  • 技术点：pandas

第四部分：AI工具与机器学习入门

4.1 AI与机器学习概念

  • 什么是人工智能？什么是机器学习？
  • AI技术在产品中的应用：
    • 推荐系统
    • 自然语言处理
    • 用户画像等

4.2 AI开发库与工具

  • scikit-learn：经典机器学习库
  • openai与transformers库：使用最新AI工具实现智能产品功能

4.3 AI实战项目

项目一：用户分类与推荐

  • 目标：基于用户行为，构建简单推荐系统
  • 技术点：scikit-learn + pandas

项目二：文本情感分析

  • 目标：分析用户评论的情感倾向
  • 技术点：transformers库（如BERT模型）

项目三：自动化生成用户报告

  • 目标：使用GPT模型生成个性化用户分析报告
  • 技术点：openai库

第五部分：综合实战项目与工具

5.1 数据驱动产品决策实战

爬取行业竞品数据 -> 数据分析 -> 数据可视化 -> 形成报告

5.2 自动化任务脚本

自动化爬取数据、生成日报与邮件发送

5.3 AI产品原型搭建

使用Python与AI工具快速验证AI产品原型

学习资源与工具

学习平台

  • 慕课网
  • B站Python教程
  • Kaggle数据分析实战
  • 文档资源：
    • Python官方文档
    • Pandas与Scikit-learn文档

实用工具

  • Jupyter Notebook：交互式数据分析
  • VSCode/PyCharm：高效开发环境
  • Postman：API测试工具

练习与项目资源

  • Kaggle：数据集与分析项目
  • GitHub：开源爬虫与AI项目案例

学习路径总结

  1. 基础入门：熟练掌握Python基本语法与数据结构
  2. 爬虫实践：掌握爬虫技术，能抓取并处理网页数据
  3. 数据分析：使用pandas与可视化库分析与展示数据
  4. AI工具：学习机器学习与AI工具库，应用于产品实践
  5. 综合实战：通过项目驱动学习，解决实际业务问题

备注：本教程旨在通过实际项目与案例驱动学习，帮助产品经理将Python应用到日常工作中，提升数据分析与AI产品应用能力。