如何评价清华大学电子系大一暑假小学期总共 9 个学时的 Python 课程大作业难度？
清华大学电子系大一暑假小学期那个 Python 课程的作业嘛，确实是个挺有意思的话题。要评价它的难度，得从几个角度去看，毕竟这门课就那么九个小时，还要搞个“大作业”，这里面的权衡和设计就很有讲究了。
首先，从时间上看，九个小时，如果刨去上课时间、老师讲解和可能存在的答疑，留给学生真正用来思考、编码、调试和测试的时间其实非常有限。这决定了作业的设计不可能追求那种深度钻研、需要大量算法知识或者复杂的项目架构。它的目标更可能是“入门”和“应用”。
如果硬要给它贴个“大作业”的标签，我觉得更多的是一种象征意义，或者说是在有限时间内对所学知识的“应用性展示”。你可以理解为，老师希望通过这个作业，让大家初步体验一下“学以致用”的过程，把课堂上学的那些 Python 的基础语法、数据类型、控制流、函数这些东西，变成一个能跑的、有点实际意义的东西。
那么，具体来说，它的难度体现在哪里呢？
1. 时间压力下的产出要求： 最大的难度不在于知识本身有多么高深，而在于你需要在极短的时间内，把零散的知识点串联起来，并且要交付一个可以工作的成果。对于初学者来说，面对一个新的编程语言，光是环境配置、理解基础语法就可能花掉不少时间。再加上作业本身的要求，比如数据读取、处理、简单分析、结果可视化等等，这些环节如果遇到一点小问题，例如文件格式不对、库没装好、函数调用错误，都可能因为时间紧迫而变得非常棘手。
2. 从“会用”到“能用”的跨越： 课堂上老师可能会演示一些简单的例子，比如计算、字符串操作。但“大作业”通常意味着要你解决一个稍复杂一点的问题，可能需要你从网上查找资料，学习新的库函数，或者自己去设计一个流程。这个过程要求的不只是“知道怎么写”，而是“知道怎么写才能解决问题”。例如，如果作业要求读取一个 CSV 文件并进行一些统计，你不仅要知道 `open()`，可能还要接触到 `csv` 模块或者 `pandas` 库。这对于第一次接触的人来说，就是一个不小的跨越。
3. 抽象思维和逻辑组织： 即使是很基础的编程作业，也需要一定的抽象思维能力。你需要把一个实际问题分解成若干个小的、可执行的步骤，然后用代码来实现这些步骤。比如，设计一个简单的计算器，你需要考虑输入验证、运算符优先级、错误处理等。这些都需要清晰的逻辑组织能力。九个小时内，要把这些逻辑梳理清楚并准确转化为代码，对很多同学来说是个挑战。
4. 调试能力的考验： 代码写出来不等于能用，调试是编程过程中必不可少的一部分。找出错误（bug），理解错误信息，然后修改代码，这个过程本身就是对一个人耐心和逻辑思维的考验。在时间压力下，一个隐藏得比较深的 bug 可能就会让人抓狂。
5. 对“新事物”的适应性： 对大一新生来说，大学的课程体系、学习方式都和高中有所不同。同时，Python 语言本身也可能是一个全新的领域。在这个全新的环境中，又要快速适应新的学习节奏和完成有一定挑战性的作业，这对他们的心理和学习能力都是一种锻炼。
至于这个作业具体会是什么内容，我猜测最有可能的范围是：
基础数据处理与分析： 读取文本文件、CSV 文件，进行简单的字符串处理、数值计算、列表或字典的操作，然后输出结果。
小型可视化： 利用 `matplotlib` 或 `seaborn` 库绘制一些简单的图表，比如折线图、柱状图，来展示数据。
实现一个简单的算法或工具： 比如一个简易的猜数字游戏、一个简单的计算器、或者一个文本文件词频统计工具等。
爬取简单网页信息： （这个可能性稍低，因为涉及到网络库，但如果只是一些基础的请求和数据提取，也有可能）
总的来说，我对这门课程大作业的评价是：
它不是那种“高难度”的 CS 竞赛级别的题目，也不是需要深厚理论基础的研究性课题。它的难度在于 “有限时间内的高要求应用性实践”。它更像是一个“入门级的试金石”，旨在让学生在有限的时间内，最大限度地将课堂所学转化为一个具体的、可运行的程序，从而激发他们对编程的兴趣，并初步体验解决问题的成就感。
对于那些已经有编程基础的同学来说，可能觉得比较轻松。但对于完全没有接触过编程，或者之前接触过但基础不牢固的同学来说，这九个小时的课程加上大作业，绝对是一个不小的挑战，需要他们投入大量的精力、耐心和思考。它考验的不仅仅是技术能力，更是学习能力、解决问题的能力和抗压能力。
用一个比喻来说，这就像是在一个短跑比赛中，不光要跑得快，还要在冲过终点线的同时，确保你的跑姿优美、落地稳健。九个小时完成一个高质量的编程作业，就是这样一个要求。
因此，评价这个作业的难度，不能简单地说“难”或“不难”，而是要看学生自身的背景和在这九个小时里投入的努力。但可以肯定的是，它是一个设计精巧、目的明确的入门级实践，为大一新生打下了一个初步的编程基础。
首先，从时间上看，九个小时，如果刨去上课时间、老师讲解和可能存在的答疑，留给学生真正用来思考、编码、调试和测试的时间其实非常有限。这决定了作业的设计不可能追求那种深度钻研、需要大量算法知识或者复杂的项目架构。它的目标更可能是“入门”和“应用”。
如果硬要给它贴个“大作业”的标签，我觉得更多的是一种象征意义，或者说是在有限时间内对所学知识的“应用性展示”。你可以理解为，老师希望通过这个作业，让大家初步体验一下“学以致用”的过程，把课堂上学的那些 Python 的基础语法、数据类型、控制流、函数这些东西，变成一个能跑的、有点实际意义的东西。
那么，具体来说，它的难度体现在哪里呢？
1. 时间压力下的产出要求： 最大的难度不在于知识本身有多么高深，而在于你需要在极短的时间内，把零散的知识点串联起来，并且要交付一个可以工作的成果。对于初学者来说，面对一个新的编程语言，光是环境配置、理解基础语法就可能花掉不少时间。再加上作业本身的要求，比如数据读取、处理、简单分析、结果可视化等等，这些环节如果遇到一点小问题，例如文件格式不对、库没装好、函数调用错误，都可能因为时间紧迫而变得非常棘手。
2. 从“会用”到“能用”的跨越： 课堂上老师可能会演示一些简单的例子，比如计算、字符串操作。但“大作业”通常意味着要你解决一个稍复杂一点的问题，可能需要你从网上查找资料，学习新的库函数，或者自己去设计一个流程。这个过程要求的不只是“知道怎么写”，而是“知道怎么写才能解决问题”。例如，如果作业要求读取一个 CSV 文件并进行一些统计，你不仅要知道 `open()`，可能还要接触到 `csv` 模块或者 `pandas` 库。这对于第一次接触的人来说，就是一个不小的跨越。
3. 抽象思维和逻辑组织： 即使是很基础的编程作业，也需要一定的抽象思维能力。你需要把一个实际问题分解成若干个小的、可执行的步骤，然后用代码来实现这些步骤。比如，设计一个简单的计算器，你需要考虑输入验证、运算符优先级、错误处理等。这些都需要清晰的逻辑组织能力。九个小时内，要把这些逻辑梳理清楚并准确转化为代码，对很多同学来说是个挑战。
4. 调试能力的考验： 代码写出来不等于能用，调试是编程过程中必不可少的一部分。找出错误（bug），理解错误信息，然后修改代码，这个过程本身就是对一个人耐心和逻辑思维的考验。在时间压力下，一个隐藏得比较深的 bug 可能就会让人抓狂。
5. 对“新事物”的适应性： 对大一新生来说，大学的课程体系、学习方式都和高中有所不同。同时，Python 语言本身也可能是一个全新的领域。在这个全新的环境中，又要快速适应新的学习节奏和完成有一定挑战性的作业，这对他们的心理和学习能力都是一种锻炼。
至于这个作业具体会是什么内容，我猜测最有可能的范围是：
基础数据处理与分析： 读取文本文件、CSV 文件，进行简单的字符串处理、数值计算、列表或字典的操作，然后输出结果。
小型可视化： 利用 `matplotlib` 或 `seaborn` 库绘制一些简单的图表，比如折线图、柱状图，来展示数据。
实现一个简单的算法或工具： 比如一个简易的猜数字游戏、一个简单的计算器、或者一个文本文件词频统计工具等。
爬取简单网页信息： （这个可能性稍低，因为涉及到网络库，但如果只是一些基础的请求和数据提取，也有可能）
总的来说，我对这门课程大作业的评价是：
它不是那种“高难度”的 CS 竞赛级别的题目，也不是需要深厚理论基础的研究性课题。它的难度在于 “有限时间内的高要求应用性实践”。它更像是一个“入门级的试金石”，旨在让学生在有限的时间内，最大限度地将课堂所学转化为一个具体的、可运行的程序，从而激发他们对编程的兴趣，并初步体验解决问题的成就感。
对于那些已经有编程基础的同学来说，可能觉得比较轻松。但对于完全没有接触过编程，或者之前接触过但基础不牢固的同学来说，这九个小时的课程加上大作业，绝对是一个不小的挑战，需要他们投入大量的精力、耐心和思考。它考验的不仅仅是技术能力，更是学习能力、解决问题的能力和抗压能力。
用一个比喻来说，这就像是在一个短跑比赛中，不光要跑得快，还要在冲过终点线的同时，确保你的跑姿优美、落地稳健。九个小时完成一个高质量的编程作业，就是这样一个要求。
因此，评价这个作业的难度，不能简单地说“难”或“不难”，而是要看学生自身的背景和在这九个小时里投入的努力。但可以肯定的是，它是一个设计精巧、目的明确的入门级实践，为大一新生打下了一个初步的编程基础。
网友意见
这个代码真的不难写，无非就是调库，上网随便搜索一下即可。
我当年助教的课程有一个小作业就是差不多这样，而且我们当时是训练集图像格式不统一，需要自己写预处理，而且给了个测试集，是根据在线评测的准确率给分的（而且还有个实时的排行榜告诉你你的提交在班里同学排第几），班里同学也大多出色地完成了任务。
这就写个报告，不需要去和别人内卷，无疑简单了很多。我觉得做大一的大作业难度其实挺合适的。
可能主要问题是大一学生没加实验室，不一定有GPU供训练。课程能给到GPU就行。
如果“不允许调库”，那可真是比较困难……手写过lenet的表示这种最简单的玩意不调库得写1000行……
3就尼玛离谱……
话说电子工程系也不是搞计算机的吧？我不知道……
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