feat(编程模块): 添加Python模块内容 (#283)

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* fix(编程模块-Python模块): 修复破损链接，修复md格式

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Co-authored-by: camera-2018 <40380042+camera-2018@users.noreply.github.com>

.vitepress/config.js

@@ -1,6 +1,7 @@
 // import { defineConfig } from 'vitepress'
 import { transformerTwoslash } from '@shikijs/vitepress-twoslash';
 import PanguPlugin from 'markdown-it-pangu';
+import FootnotePlugin from 'markdown-it-footnote'
 import { fileURLToPath, URL } from 'node:url';
 import VueMacros from 'unplugin-vue-macros/vite';
 import { VitePWA } from 'vite-plugin-pwa';
@@ -92,6 +93,7 @@ export default withMermaid({
     lineNumbers: true,
     config: (md) => {
       md.use(PanguPlugin);
+      md.use(FootnotePlugin)
     },
     math: true,
     codeTransformers: [

2.编程模块/2.1NekoBytes-TheMissing.md

@@ -38,6 +38,7 @@
 
 可供参考的学习材料:
 
+
 - [【计算机科学速成课】[40 集全/精校] - Crash Course Computer Science](https://www.bilibili.com/video/BV1EW411u7th?vd_source=699341ff80cb01917fb43665199a48dd)
 - Stephen Prata. C Primer Plus.ISBN 9787115390592.
 - [Linux C 编程一站式学习](https://akaedu.github.io/book/)

2.编程模块/2.2 Python 模块/2.2 Python 模块.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+# 引言
+
+欢迎来到 Python 模块 ～(∠・ω< )⌒☆
+
+Python是一门很容易上手的胶水语言，它的语法相对简单且上手难度不高，而它丰富的库函数能让你忽略大量的细节，让你能用Python完成一些某些编程语言很难完成的任务。
+它的各种框架以及库函数使其在Web、数据科学、AI等领域应用广泛。未来如果你想做一些AI、数据分析相关的事情，那么Python肯定是你需要接触的东西。
+对于计算机的学生，学校不会专门设置Python的课程，而是会要求你在假期内自学；对于其他专业的同学，学习Python的成本也不高，学习Python，加上合理的使用ChatGPT等工具会大大提高你的效率。
+
+Python模块目前暂定了三大块内容：
+
+1. Python入门语法，当然这块内容大家浅浅看一遍留个印象，在实际学习中还是建议大家多去查手册以及[官方文档](https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/index.html)，手册在大多数情况下是对的，
+2. 用Python写的几个有趣的项目（目前还全是爬虫w）
+3. 对国外课程CS61A的本土化尝试（低情商：翻译+私货），进度缓慢
+
+...暂定的各种其他适合入门的项目，之后也许还会放上AI相关的教程
+
+以上。
+
+![neoPythonModule](https://socialify.git.ci/Aster-amellus/neoPythonModule/image?description=1&font=Source%20Code%20Pro&forks=1&issues=1&language=1&name=1&owner=1&pattern=Plus&pulls=1&stargazers=1&theme=Dark)
+
+> 此模块的原始仓库位于 [Github](https://github.com/Aster-amellus/neoPythonModule)
+>
+> 部分页面原先使用 Jupyter Notebook 撰写，因为 wiki 不支持展示所以做了转换。你可以在上面的仓库中找到原始的 ipynb 文件。

2.编程模块/2.2 Python 模块/2.2.1 Python Grammar/2.2.1 Python Grammar.md

@@ -0,0 +1,3 @@
+# Grammar
+
+- this part is aiming to talk about the grammar of python in jupyternotebook.

2.编程模块/2.2 Python 模块/2.2.1 Python Grammar/2.2.1.1 Pre-knowledge.md

@@ -0,0 +1,70 @@
+# Python的前置了解
+
+## Python的工作流程和解释器
+
+- Python是一种解释型语言，这意味着在执行代码时，Python的解释器会逐行读取并执行代码，而不需要先编译成机器语言。
+- Python使用的主要解释器是CPython，它是用C语言实现的。CPython解释器包括一个编译器和一个虚拟机，编译器将源代码转换成字节码，然后虚拟机会执行这些字节码。这样的处理方式使得Python在易用性和跨平台性方面具有优势，但相对于编译型语言，执行效率可能较低。
+
+## Python的基本特性
+
+1. 简洁的语法：Python语法相对简洁，注意点少，易于阅读和学习。
+2. 动态类型：Python是动态类型语言，变量在声明时不必显式指定数据类型。这使得在Python中，对变量的使用有更大的自由度。
+3. 广泛的标准库：Python拥有庞大的标准库，覆盖从网络编程到文本处理的各种模块。
+
+## 函数与作用域
+
+### 函数
+
+函数指的是将一些操作抽象成一个封装的指令，看不见内部的具体操作了。通过利用函数，可以让操作复用变得简单，让程序运行结构清晰，而不是一坨操作堆在一起。
+Python中的函数定义使用def关键字。函数可以接受参数，并可返回结果。并且支持默认参数、关键字参数等一些高级功能。
+
+### 作用域
+
+作用域是对变量的限制，限制了变量可以存在与使用的范围。
+
+Python有两种主要的作用域：
+
+1. 全局作用域。模块级别定义的变量（如创建的对象、全局声明的变量）具有全局作用域。
+2. 局部作用域。函数内定义的变量具有局部作用域，函数结束后大多数情况会被销毁。
+
+## 面向对象编程（OOP）
+
+### 什么是对象？
+
+许多语言都有面向对象编程的能力，Python也不例外。所谓面向对象，简单来说可以理解为把一个个对象作为程序的基本单元，在对象中定义各种操作。
+
+### Python中的对象
+
+而这种能力，在Python中尤其突出。在Python中，**一切都是对象**，包括基本数据类型。当然也可以自己定义类（class）来创建自己的对象类型，并在其中封装数据和功能。Python中的类支持继承、封装和多态，这使得复用代码和组织复杂程序变得简单。
+
+## Python的环境依赖
+
+环境依赖指的是Python项目运行所必需的外部库和模块。这些依赖定义了项目需要哪些外部输入（如代码库或工具）以正常运行。
+
+### 环境依赖的重要性
+
+- 兼容性保障：确保项目可以在预定的环境或平台上运行，不受不同版本依赖库更新的影响。
+- 安全性：定期更新依赖库可以修补潜在的安全漏洞，增强项目的安全性。
+- 可维护性：清晰的依赖管理可以简化项目的后期维护，尤其是在团队协作和项目转交时。
+
+### 管理Python环境依赖的工具
+
+1. Pip(不建议直接使用)：Python的包安装器，可以从Python包索引(PyPI)安装、升级和移除包。
+2. Pipenv：将Pip和venv（虚拟环境）的功能集于一身，用于创建虚拟环境和管理项目依赖。它自动管理虚拟环境和依赖文件，提供了一种更高级的依赖管理方式。
+3. Poetry：一个用于Python包和依赖管理的工具，它提供了依赖解析、包管理和虚拟环境的完整解决方案。Poetry的设计目标是简化包的发布流程，同时保证项目依赖的严格管理。
+
+### 虚拟环境
+
+#### 虚拟环境是什么？
+
+在Python中，虚拟环境是一个独立的目录结构，其中包含了一个Python解释器的副本以及一系列安装的库。虚拟环境可以让不同的项目在各自独立的环境中运行，而不会相互干扰。这意味着每个项目都可以有自己的依赖版本，不受其他项目或系统级安装的影响。
+
+#### 为什么虚拟环境很重要？
+
+- 依赖管理：项目依赖的库可能会随着时间更新版本，新版本的库可能不再向后兼容。使用虚拟环境可以锁定特定版本的库，确保项目的稳定性。
+- 环境隔离：在没有虚拟环境的情况下，所有项目共享同一个Python解释器和库集合。这可能会导致依赖冲突，比如两个项目依赖同一个库但需要不同版本。虚拟环境通过为每个项目创建独立的运行环境，避免了这种冲突。
+- 项目迁移和部署：虚拟环境可以轻松地复制和迁移，这对于确保在不同开发、测试和生产环境中的一致性非常重要。此外，它也简化了部署过程，因为你可以确保所有必要的依赖都会被正确安装。
+
+#### 使用虚拟环境
+
+Python有多种工具可以创建和管理虚拟环境，最常用的是venv。