将零碎的知识点体系化真的很重要，我把 Python 基础的所有要点都放在一张思维脑图（Xmind 做的）里了。不得不说思维导图真是体系化知识的好工具。
整个 Python 基础内容可被结构化成六点：
编程概论
数据
流程
函数
对象和类
高级特征
从下面动图可看出每个点的更多细节。
按上面这种方式来划分构建体系是有原因的，下面我来一一把它们串联起来。
编程概论：学习任何一种编程语言，我们都需要了解一些概论。类比计算机语言和人类语言，学习语言首先要了解其词汇和语法，再开始讲故事。
了解完概论就可以了解所有编程语言中最重要的一环，数据。
数据：数据的重要性不需要多讲，在 Python 中数据可分两大类：
元素型：整数、浮点、布尔、None
容器型：字符串、元组、列表、字典、集合
数据会被命名成变量，变量（词）之间会发现联系（句子），当你试着「用词造句讲故事」的时候，你实际创建了一个流程，而流程需要控制。
流程：类比三种演绎故事的形式，代码也可以按顺序写、按条件写（if）、重复写（while, for），这些都叫做流程控制，当然在运行不出错的时候。如果出错了需要异常处理（try, except）。因此流程控制可细分
当你想重复使用一组语句时，你需要考虑函数。
函数：Python 定义函数有两种方式：
用 def 定义普通函数
用 lambda 定义匿名函数
Python 把函数当成「一等公民」，即可把函数当成变量使用，进而可以定义高阶函数（普通函数和匿名函数都属于低阶函数）：
介绍完数据和函数后，我们可得出
如果只处理数据，将其存储在列表，字典或其他数据中
如果只处理行为，而没有存储数据，则使用函数更合适
如果同时要处理到数据和行为呢？考虑对象和类。
对象和类：对象是既具有数据又具有行为的实例，而类是对象的描述。变量和函数
是零散的，而对象将它们集合起来，
字段和方法统称为类的属性（attributes）。
基于对象编程叫做「面向对象编程」，里面的知识点包括：实例变量、类变量、实例方法、类方法、静态方法、继承、多态、魔法方法、属性装饰器等。
高级特征：这是都是些锦上添花的东西，包括格式化字符串、正则表达式、解析表达式、生成器、迭代器和装饰器等等。一句话来总结这些知识点：
格式化字符串：f-string，用法 f' {v1} {v2} ... {vn} .'
正则表达式：r-string，用法 re.function(pattern, text)
解析表达式：列表、字典、集合解析式，用 [], {}, ()
生成器：生成器是迭代器，但反之不是
迭代器：
iter(可迭代对象) --> 迭代器
迭代器是可迭代对象
装饰器：用 @decorator_function
现在我已经把整套 Python 基础知识的体系建出来了，当然每个知识点还有很多细节要去深挖。学习一个新事物时，我痴迷于去体系化其要点，去对比和类比其性质、这样知识点会越来越明晰。
最后来做个投票调查：
