《面向中小学教师的Python编程入门》读书心得

莆田一中 黄如强

 一、阅读缘起

“老师，您让我们学Python，可您自己会写吗？”面对学生的追问，我这位“信息技术老兵”竟一时语塞。新课标把“数据与计算”列为必修，校领导要求下学期开出Python选修，我却陷入“会C语言、不会Python；会讲课、不会教学案例”的尴尬。于是把樊磊老师编著的《面向中小学教师的Python编程入门》（以下简称《入门》）抱回家，用两周时间“白天读、晚上敲”，边做书后习题边改教学案例，最终不仅敢在学生面前“live coding”，还整理出一套“教师够用、学生能懂、课堂可落地”的Python轻装方案。以下1700字，记录拆书笔记与课堂移植，供同行们“抄作业”。

 二、全书结构：一条“0→1→课程”的Teacher Roadmap

| 板块 | 章节 | 定位 | 教师价值 |

| 基础语法 | 1-4 | 零基础到函数 | 提供“最小必要知识”清单 |

| 教学模块 | 5-7 | turtle、matplotlib、pandas | 直接生成可视化、数据分析案例 |

| 高阶拓展 | 8-9 | 面向对象、异常调试 | 为学有余力者准备竞赛/社团 |

| 课程设计 | 10 | 项目式学习示例 | 给出完整单元教案与评价表 |

樊磊的“教师视角”贯穿始终：每章开头有“教学时间建议”，结尾附“学生易错点+追问话术”，正好解决“我会语法，但不会教”的痛点。

 三、精读摘抄与课堂移植

 （一）“最小必要知识”理念——45分钟只讲这5个概念

书中原话：“中小学教师不必等学生学完所有语法再动手，先给‘最小必要知识’，立刻进入创造。”

我提炼的“MinSet”：

1. 变量（数字、字符串、列表）

2. 输入输出

3. 分支if

4. 循环for

5. 函数def

课堂实践：

- 第1课就让学生用turtle画五星红旗，只用上面5个语法点；

- 把“模块导入”当成黑箱，说一句“from turtle import ”即可；

- 作业提交.py文件+截图，班级群瞬间刷屏，成就感爆棚。

读完这一章，我意识到“先跑起来再优化”同样适合课堂。

 （二）turtle即刻可视化——把“坐标系”请下数学课

书中案例：用turtle画“雪花分形”，复习角度、边长、递归。

教学移植：

1. 数学教师正好讲到“角平分线”，我联动信息课，让学生画“正六边形+星形”；

2. 把数学的“外角=360°/n”公式变成for循环参数；

3. 学生发现“n=7”出现非整数角，自然理解“无理数”近似取值。

课后数学老师说：“一节课把几何、循环、近似值全打包，Python成了最佳教具。”

 （三）matplotlib“一秒出图”——数据必修模块的救星

新课标要求“体验数据可视化”，但Excel步骤多、JavaScript门槛高。《入门》给出“两行代码”模板：

```python

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(x, y) ; plt.show()

课堂任务：

- 提供“2000-2022年中国高铁里程”csv（仅两列）；

- 学生用pandas读入→一行plot→保存图片；

- 分组讨论折线斜率与政策节点关系。

结果：40分钟完成“读数据→清洗→可视化→写结论”，比Excel减少50%操作链路，学生惊呼“Excel可以退休了”。

 （四）pandas“数据透视表”——信息教师也能讲“文科”

书中示例：统计《红楼梦》前80回与后40回“的、了、吗”频次，用数据验证作者争议。

我迁移到语文课：

1. 先让学生人工统计第1回“的”字出现次数；

2. 再运行Python，0.2秒得出120回全部频次；

3. 对比人工与机器，讨论“数字人文”方法论。

语文老师反馈：“终于给‘红学’插上了数据翅膀。”我也发现：信息技术课可以“反向服务”文科，跨学科从此有抓手。

 （五）“教学调试技巧”——把Error红色变成教学资源

樊磊专设“调试心理学”：别急着给答案，把报错信息投影，全班一起“侦探”。

课堂场景：

- 学生遇`SyntaxError: invalid character '，' (U+FF0C)`；

- 引导观察中英文逗号Unicode差异；

- 5分钟生成“易混符号自检表”，贴机房墙面；

- 后续作业SyntaxError下降70%。

我意识到：调试不是“障碍”，而是“思维显影剂”。

 四、工具箱：Python课堂的“4×5”轻量模型

| 环节 | 5分钟 | 15分钟 | 15分钟 | 10分钟 |

| 目标 | 情境导入 | 最小语法 | 即时项目 | 分享+调试 |

| 工具 | 生活GIF | 板书3行代码 | turtle/<br>matplotlib | 投影报错 |

| 产出 | 问题清单 | 语法卡片 | 可视化作品 | 调试日志 |

| 评价 | 口头问答 | 代码截图 | 创意+规范 | 自评+互评 |

只要紧扣“MinSet”，任何主题都能45分钟落地，教师备课压力<2小时。

 五、剩余困惑：仍踩的两个坑

1. “库安装”噩梦

学校机房系统还原，每节课前重装matplotlib、pandas耗时10分钟。解决方案：

- 改用在线Jupyter（Kaggle/百度AI Studio），学生账号即开即用；

- 把“pip install”留作家庭作业，课堂专注编码逻辑。

2. “学困生”掉队

turtle可视化虽简单，但仍有10%学生连英文符号都敲错。我引入“结对编程”+“代码拼图”：提前把程序拆成A4纸条，学生组内拼顺序、找bug，再敲入电脑，降低键盘焦虑，显著提高参与度。

 六、结语：让Python成为教师的“第二支粉笔”

读完《入门》，我愈发确信：Python不是“新知识点”，而是“新表达方式”。就像粉笔让我们画出几何图形，Python让我们“画”出数据、“跑”出模型、“看见”算法。当学生在屏幕上敲下`plt.show()`，弹出第一条折线时，他们眼里闪着与当年第一次用显微镜看到细胞同样的光——那是“发现”的光。愿我们都能用这支“数字粉笔”，把信息技术课堂写成探索与创造的乐园。——写于学期末最后一节选修课，学生把“Hello Python”改成“Hello World”，我悄悄在后面加了一句：“Hello Future”。