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Python 学习路线与笔记

Python 简介

Python 是一种高级编程语言,以其简洁、易读的语法和强大的生态系统而闻名。作为一门通用型语言,Python 适用于多种场景,包括:

  • 自动化脚本
  • Web 开发
  • 数据分析与科学计算
  • 机器学习与人工智能
  • DevOps 工具开发
  • 云基础设施管理

学习路线

第一阶段:Python 基础

第二阶段:Python 进阶

第三阶段:实用库与框架

  • 标准库

    • os, sys, pathlib
    • datetime, time
    • collections
    • json, csv, xml
    • argparse, logging
    • threading, multiprocessing
  • 第三方库

    • 数据处理:NumPy, Pandas
    • 网络请求:Requests
    • 命令行工具:Click, Typer
    • 自动化测试:pytest
    • Web 框架:Flask, FastAPI
    • 异步编程:asyncio, aiohttp

第四阶段:DevOps 与 Python

  • 基础设施自动化脚本
  • 云服务 API 操作
  • CI/CD 工具集成
  • 监控系统开发
  • 容器与编排工具交互
  • 配置管理
  • 日志分析与处理

第五阶段:最佳实践与高级技巧

  • 代码风格与 PEP 8
  • 单元测试与 TDD
  • 项目组织与包结构
  • 性能优化
  • 并发与并行编程
  • 安全编程实践
  • 文档与注释规范

学习资源

官方资源

在线学习平台

书籍推荐

  • 《Python 编程:从入门到实践》
  • 《流畅的 Python》
  • 《Python cookbook》
  • 《Effective Python》

实践项目与练习

为确保学习效果,建议开展以下实践项目:

  1. 自动化脚本项目

    • 文件批处理工具
    • 系统信息收集脚本
    • 自动化部署工具
  2. Web API 项目

    • 构建简单的 REST API
    • 开发微服务接口
    • 构建管理控制台
  3. DevOps 工具开发

    • 服务器监控仪表板
    • 日志分析工具
    • 部署自动化框架
  4. 数据处理项目

    • 配置文件处理工具
    • 性能数据分析脚本
    • 报告生成工具

定期更新与学习计划

刚开始进行学习会持续更新帖子,感兴趣的可以定期追踪哈,本人还在某厂实习,想向全栈发展

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