
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编程八级的世界。
掌握基本计数原理,理解加法原理和乘法原理的区别与使用。掌握排列组合概念,能够实现常见排列组合问题的编程求解方法。掌握杨辉三角形的概念和应用,了解杨辉三角形与组合之间的关系。掌握代数与平面几何的基本知识(限初中数学),能够求解一元一次方程、二元一次方程并掌握平面几何基本知识。掌握较为复杂算法的时间复杂度和空间复杂度分析方法,及其一般的算法优化技巧,能根据数学知识优化算法。

乘法原理 | ||
组合 | ||
杨辉三角形的实现 | ||
一元一次方程 二元一次方程 三角形、圆形、长方形面积 | ||
最短路径的概念、dijkstra 算法、 Floyd 算法 图论算法的综合应用与问题求解技巧 | ||
各类算法(包括排序算法、查找算法、树和图的遍历算法、搜索算法、分治及动态规划算法等)的时间和空间复杂度 | ||
算法优化的一般方法 根据数学知识优化算法的一般方法(包括但不局限于等差、等比数列的求 和公式等) |
1. 掌握计数原理。包括加法原理和乘法原理。
2. 掌握排列与组合基础知识。包括排列、组合的基本概念,及能实现基础排列和组合编程问题的一般方法。
3. 掌握杨辉三角形(又称帕斯卡三角形)的概念。
4. 掌握倍增法概念。了解倍增法的时间复杂度。
5. 掌握代数与平面几何基础知识(初中数学部分)。包括方程的概念及一元一次方程、二元一次方程的基本求解技巧,求基础平面几何概念、求基本图形(如长方形、三角形、圆形等)的面积等。
6. 掌握图论算法及综合应用技巧。包括最小生成树的概念、kruskal 算法、 prim 算法,掌握最短路径的概念、单源最短路径的 dijkstra 算法、Floyd 算法等。理解实现同一功能的不同算法的比较,并可以灵活解决相关问题。
7. 算法的时间和空间效率分析。能够掌握较为复杂算法的时间和空间复杂度分析方法,能够分析各类算法(包括排序算法、查找算法、树和图的遍历算法、搜索算法、分治及动态规划算法等)的时间和空间复杂度。
8. 算法优化。理解不同方法求解一个问题在时间复杂度和空间复杂度上的差异,理解使用数学知识辅助求解问题的技巧(如可以用循环求出等差数列的和,也可以用数学公式求出等差数列的和),掌握一般的算法优化技巧。
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 八级共有2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。

