
Python 编程相对简单,而且可探索性很强,小到海龟编程少儿启蒙,中到信息技术剑指浙江高考,大到高效办公提升工作效率,超大到人工智能改变未来!也比较适合亲子互动编程启蒙,国内外免费的公益编程资源也足够多。当然,还是那句话,各位家长朋友们不一定有时间。人工智能时代理想情况下的家庭教育是妈妈绘本伴读人文启蒙,爸爸编程伴玩逻辑启蒙,亲子户外运动锻炼身体,但是往往理想丰满,现实骨感。
回到编程,如果不面向计算思维逻辑,Python编程也可以比较容易地做出一些有趣的、实用的、强大的东西,应用性很高。如果要面向编程思维,面向编程本质,除了"应用编程"之外还想有逻辑思维上的有效收获,那就一起来看看通过Python编程,小朋友们要能掌握的核心知识。GESP Python 等级虽然设定了8级,但是6级以上,形式大于意义(个人观点),如果小朋友只对Python情有独钟,不妨考虑一下隔壁赛道的CCF大模型能力认证(LMCC)。
言归正传,接下来,让我们一起走进Python编程七级的世界。
掌握常用数学库函数,了解相关函数概念与定义。掌握复杂动态规划,包括二维动态规划、求LIS、LCS等内容,并掌握利用滚动数组等的优化方法。了解图的定义与广搜和深搜的算法,泛洪算法。了解哈希表的概念和知识。

对数函数 指数函数 | ||
区间动态规划 求最长上升子序列(LIS) 求最长公共子序列(LCS) 基于滚动数组的动态规划空间复杂度优化 | ||
图的概念 图的广度优先遍历 图的深度优先遍历 | ||
1. 掌握数学库常用函数(三角、对数、指数),三角函数包括 sin(x)、cos(x)等;对数函数包括 log10(x):返回 x 以 10 为底的对数,log2(x):返回 x 以 2 为底的对数;指数函数包括 exp(x):计算指数函数,返回 x 的以 e 为底的指数函数。
2. 掌握复杂动态规划(二维动态规划、动态规划最值优化)。包括区间动态规划、最长上升子序列(LIS)、最长公共子序列(LCS)等内容,理解基于滚动数组等降低动态规划空间复杂度的方法。
3. 图的定义及及基本图论算法。包括图的定义、图的种类(有向图、无向图),图节点的度的概念。掌握编程时图的数据结构表示,以及基于深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的图搜索与遍历方法,图的泛洪(flood fill)算法。
4. 掌握哈希表的概念与知识及其应用。
考试时间:180分钟
可以直接去GESP官网上找到历年真题,网址是:
https://gesp.ccf.org.cn/101/1010/index.html
截至目前(2026年2月),GESP Python 七级共有3套真题,对应的真题解析可以直接在CCF GESP官方公众号里找到,相关的文章链接整理如下:
由于GESP官网提供的历年真题带有答案,不便于打印出来进行自测训练,所以我整理了一份无答案可打印的真题,获取方式如下:

关注之后,在公众号里发消息:“GESP Python”,即可获取 GESP Python 历年真题资料,包含带答案的真题和无答案的真题。

