每次课 2 小时，共 20 小时 · 从"能写代码"到"能交付项目"，通过 Level 5 晋级标准
核心 20% 内容（7 项）
帕累托法则：掌握以下 7 项，就能完成 Level 5 的 80% 练习。其余内容（CI/CD、日志系统、性能监控、ORM/数据库迁移、认证授权、WebSocket、async/await 等）在练习中自然接触或属于进阶方向，不需要在 Level 5 单独花大量时间学。
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| 序号 | 核心知识 | 为什么重要 | 对应课程 |
| 1 | Git 基本操作（init/add/commit/push/pull） | 版本控制是工程化的第一课，不会 Git 无法协作 | S1-S2 |
| 2 | pytest 测试框架（assert/fixture/parametrize） | 测试是"能跑"和"能交付"的分界线 | S3-S4 |
| 3 | requests HTTP 库 | 现代 Web 开发的基础，调用 API 的标准方式 | S5 |
| 4 | Flask 构建 REST API | 从"用 API"到"造 API"的关键一步 | S6 |
| 5 | .env 环境变量与配置管理 | 敏感信息不入代码是生产级项目的底线 | S7 |
| 6 | 项目结构与打包（init.py / requirements.txt） | 从"单文件脚本"到"可维护项目" | S8 |
| 7 | Docker 基础部署 | "在我机器上能跑"和"在任何机器上都能跑"的区别 | S9 |
Session 1：Git 基础 --- 版本控制入门
时间分配
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| 阶段 | 时长 | 内容 |
| 概念学习 | 30min | Git 是什么、init/add/commit/status/log/diff、.gitignore |
| 动手练习 | 60min | 初始化仓库、多次提交、查看历史 |
| 复盘 | 30min | 回答复盘问题 |
掌握内容
- Git 安装与配置：
git config --global user.name "名字"、git config --global user.email "邮箱"
git init：初始化 Git 仓库
git add <file>/git add .：暂存修改到暂存区
git commit -m "消息"：将暂存区的修改提交到仓库
git status：查看工作区状态
git log/git log --oneline --graph：查看提交历史
git diff：查看未暂存的修改
.gitignore文件：指定 Git 忽略的文件和目录
练习任务
- 初始化项目 ：创建一个
my_project目录，git init，创建README.md写一行项目介绍，git add+git commit
- 多次修改 ：修改
README.md三次，每次git add+git commit，用git log --oneline查看历史
- .gitignore ：创建
.gitignore文件，忽略__pycache__/、.env、*.pyc，创建这些文件后git status确认被忽略
- 查看差异 ：修改
README.md但不提交，用git diff查看修改内容
学习资源
复盘问题
git add和git commit的区别是什么？为什么需要两步而不是一步？
git status输出中 "Changes to be committed" 和 "Changes not staged for commit" 有什么区别？
.gitignore的作用是什么？为什么.env文件不应该被提交到 Git？
git log --oneline --graph和git log的输出有什么区别？
Session 2：Git 分支与远程协作
时间分配
|------|-------|---------------------------------|
| 阶段 | 时长 | 内容 |
| 概念学习 | 30min | 分支概念、branch/checkout/merge、远程仓库 |
| 动手练习 | 60min | 分支开发、GitHub 推送、冲突解决 |
| 复盘 | 30min | 回答复盘问题 |
掌握内容
git branch：查看/创建分支
git checkout <branch>/git switch <branch>：切换分支
git checkout -b <branch>/git switch -c <branch>：创建并切换分支
git merge <branch>：合并分支
- GitHub：创建远程仓库
git remote add origin <url>：添加远程仓库
git push -u origin main：推送到远程
git pull：拉取远程更新
git clone <url>：克隆远程仓库
- 合并冲突：手动编辑冲突文件，
git add+git commit
练习任务
- 分支开发 ：在 main 分支创建项目，创建
feature/login分支，在分支上添加login.py，合并回 main
- GitHub 推送 ：在 GitHub 创建仓库，
git remote add origin，推送项目
- 制造冲突 ：在本地和 GitHub 上同时修改同一行，
git pull制造冲突，手动解决后提交
- 克隆项目：克隆一个 GitHub 开源项目到本地，查看其提交历史
学习资源
复盘问题
git merge和git rebase有什么区别？新手应该用哪个？
- 什么情况下会产生合并冲突？怎么解决？
git push和git pull分别做什么？为什么团队协作时pull很重要？
- 为什么不建议直接在
main分支上开发？
Session 3：pytest 测试基础
时间分配
|------|-------|----------------------------|
| 阶段 | 时长 | 内容 |
| 概念学习 | 30min | pytest 安装、测试函数、assert、运行测试 |
| 动手练习 | 60min | 编写测试、运行测试、分析失败 |
| 复盘 | 30min | 回答复盘问题 |
掌握内容
- 安装：
pip install pytest
- 测试函数命名：必须以
test_开头
- 测试文件命名：
test_*.py或*_test.py
assert语句：assert 条件或assert 条件, "错误消息"
- 运行测试：
pytest（运行所有）、pytest test_file.py（指定文件）
-
常用参数：
-v：详细输出
-k "表达式"：只运行匹配的测试
--tb=short：简短错误回溯
-s：显示 print 输出
- 测试目录约定：
tests/目录
练习任务
- 计算器测试 ：写一个
calculator.py（add, subtract, multiply, divide 函数），在tests/test_calculator.py中为每个函数写测试
- 故意失败：写一个故意错误的测试，运行 pytest 观察 failure 输出，理解 assertion error
- 过滤测试 ：用
pytest -k "add"只运行名字包含 "add" 的测试
- 测试 Level 3：为 Level 3 写过的某个类（如 Student 类）编写测试
学习资源
复盘问题
- 为什么测试函数必须以
test_开头？不以test_开头会怎样？
assert a == b和if a != b: raise AssertionError有什么区别？为什么用assert？
pytest -k "add or subtract"会运行哪些测试？
--tb=short和默认的 traceback 有什么区别？什么场景下用哪个？
Session 4：pytest 进阶 --- fixture 与 TDD
时间分配
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| 阶段 | 时长 | 内容 |
| 概念学习 | 35min | fixture、parametrize、TDD 流程 |
| 动手练习 | 55min | TDD 开发密码验证器、fixture 和 parametrize |
| 复盘 | 30min | 回答复盘问题 |
掌握内容
@pytest.fixture：定义测试夹具（提供测试数据/环境）
- fixture scope：
function（默认）、module、session
@pytest.mark.parametrize：参数化测试，用一个测试函数测多组数据
conftest.py：共享 fixture，自动被 pytest 发现
@pytest.mark.skip/@pytest.mark.xfail：跳过/预期失败
- TDD 流程：Red（写测试，失败）→ Green（写代码，通过）→ Refactor（重构）
练习任务
- TDD 密码验证器 ：用 TDD 方式开发
PasswordValidator类，至少 5 条规则（长度 ≥ 8、含大写、含数字、含特殊字符、不含空格），每条规则先写测试再写代码
- fixture 练习 ：用
@pytest.fixture提供测试用户数据，多个测试函数复用
- parametrize 练习 ：用
@pytest.mark.parametrize测试 divide 函数的多组输入输出，包括除以零的情况
- conftest.py ：创建
conftest.py，定义共享 fixture（如临时目录），在多个测试文件中使用
学习资源
复盘问题
- fixture 和直接在测试函数里创建数据有什么区别？什么时候用 fixture？
scope="function"和scope="module"的 fixture 有什么区别？对性能有什么影响？
@pytest.mark.parametrize相比写多个测试函数有什么优势？
- TDD 的"先写测试"为什么能提高代码质量？如果先写代码再补测试，效果有什么不同？
Session 5：requests 库 --- HTTP 客户端
时间分配
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| 阶段 | 时长 | 内容 |
| 概念学习 | 30min | HTTP 基础、GET/POST、requests 库 |
| 动手练习 | 60min | 调用 API、解析 JSON、异常处理 |
| 复盘 | 30min | 回答复盘问题 |
掌握内容
- 安装：
pip install requests
requests.get(url)：发送 GET 请求
requests.post(url, json=data)：发送 POST 请求
response.json()：将 JSON 响应解析为 Python 字典/列表
response.status_code：HTTP 状态码（200 成功、404 未找到、500 服务器错误）
response.text：原始文本响应
- 查询参数：
requests.get(url, params={"key": "value"})
- 请求头：
requests.get(url, headers={"Authorization": "Bearer xxx"})
- 超时：
requests.get(url, timeout=5)
- 异常处理：
requests.exceptions.ConnectionError、Timeout、HTTPError
练习任务
- 获取用户列表 ：调用
https://jsonplaceholder.typicode.com/users，打印所有用户的姓名和邮箱
- 查询参数 ：调用
https://jsonplaceholder.typicode.com/posts?userId=1，获取特定用户的帖子
- POST 请求 ：向
https://jsonplaceholder.typicode.com/posts发送 POST 请求，创建一篇新帖子
- 异常处理 ：包装一个
safe_get(url)函数，处理超时、连接错误和 HTTP 错误
学习资源
复盘问题
response.json()和response.text有什么区别？什么时候用哪个？
- 为什么每次请求都应该设置
timeout？不设置会发生什么？
- GET 和 POST 的区别是什么？什么时候应该用 POST？
- 常见的 HTTP 状态码 200、201、400、404、500 分别代表什么？
Session 6：Flask --- 构建 REST API
时间分配
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| 阶段 | 时长 | 内容 |
| 概念学习 | 35min | Flask 基础、路由、JSON 响应、HTTP 方法 |
| 动手练习 | 55min | 构建 CRUD API |
| 复盘 | 30min | 回答复盘问题 |
掌握内容
- 安装：
pip install flask
- 创建应用：
app = Flask(__name__)
- 路由：
@app.route('/path')
- JSON 响应：
jsonify({"key": "value"})
- HTTP 方法：
@app.route('/path', methods=['GET', 'POST'])
- 路由参数：
@app.route('/users/<int:user_id>')
- 请求体：
request.get_json()
- 查询参数：
request.args.get('key')
- 运行开发服务器：
app.run(debug=True, port=5000)
练习任务
- Hello World ：创建 Flask 应用，
/返回{"message": "Hello, World!"}
- 用户列表 API ：创建内存中的用户列表，
GET /api/users返回所有用户
- 创建用户 ：
POST /api/users，从request.get_json()获取数据，添加到列表，返回 201 状态码
- 单个用户 ：
GET /api/users/<int:user_id>返回单个用户，不存在返回 404
学习资源
复盘问题
@app.route('/api/users')和@app.route('/api/users/')（尾部斜杠）有什么区别？
jsonify()和直接return {"key": "value"}有什么区别？Flask 2.0+ 有什么变化？
debug=True在开发时有什么用？为什么绝对不能在生产环境使用？
request.get_json()什么时候返回 None？怎么处理？
Session 7：环境变量与配置管理
时间分配
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| 阶段 | 时长 | 内容 |
| 概念学习 | 30min | 环境变量、.env 文件、python-dotenv、配置模式 |
| 动手练习 | 60min | 重构代码、创建配置类 |
| 复盘 | 30min | 回答复盘问题 |
掌握内容
- 环境变量读取：
os.environ['KEY']/os.getenv('KEY', 'default')
.env文件：KEY=value格式
python-dotenv：from dotenv import load_dotenv; load_dotenv()
.gitignore确保.env不被提交
-
配置类模式：
- 12-Factor App 原则：配置存储在环境变量中
练习任务
- 创建 .env ：创建
.env文件，写入API_KEY=your_key和DATABASE_URL=sqlite:///app.db
- 加载配置 ：用
python-dotenv加载.env，在代码中读取环境变量
- 重构 requests 代码：把 S5 的 API key 从硬编码改为从环境变量读取
- 配置类 ：创建
config.py，定义DevelopmentConfig和ProductionConfig，在 Flask 中使用
学习资源
复盘问题
- 为什么不应该把 API key 和数据库密码硬编码在代码里？
.env文件为什么不能提交到 Git？如果已经提交了怎么补救？（提示：git filter-branch 或 BFG）
os.getenv('KEY', 'default')的第二个参数有什么用？什么时候用？
- 12-Factor App 的配置原则是什么？为什么推荐环境变量而不是配置文件？
Session 8：项目结构与打包
时间分配
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| 阶段 | 时长 | 内容 |
| 概念学习 | 35min | 包结构、init.py、requirements.txt、pyproject.toml |
| 动手练习 | 55min | 重构项目结构、写 README |
| 复盘 | 30min | 回答复盘问题 |
掌握内容
- Python 包：目录含
__init__.py即为包
-
标准项目结构：
requirements.txt：pip freeze > requirements.txt
pyproject.toml：现代项目元数据格式
README.md：项目说明、安装步骤、使用方法
- 绝对导入 vs 相对导入：
from app.routes import xxxvsfrom .routes import xxx
__main__.py：支持python -m my_package运行
练习任务
- 重构项目：将 S6 的 Flask 应用重构为标准包结构（app/ 包、tests/ 目录）
- 依赖管理 ：创建
requirements.txt，用pip freeze > requirements.txt导出依赖
- README ：写一个完整的
README.md，包含项目介绍、安装步骤（pip install -r requirements.txt）、运行方法
- 模块运行 ：添加
__main__.py，用python -m my_app运行
学习资源
复盘问题
__init__.py的作用是什么？空文件和有内容的__init__.py有什么区别？
- 绝对导入（
from app.routes import xxx）和相对导入（from .routes import xxx）有什么区别？应该用哪个？
requirements.txt和pyproject.toml有什么区别？现代项目应该用哪个？
python -m my_package和直接python run.py有什么区别？为什么推荐-m？
Session 9：部署基础 --- Docker 入门
时间分配
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| 阶段 | 时长 | 内容 |
| 概念学习 | 40min | Docker 概念、Dockerfile 语法、构建与运行 |
| 动手练习 | 50min | Docker 化 Flask 应用 |
| 复盘 | 30min | 回答复盘问题 |
掌握内容
- Docker 概念：镜像（image）= 模板，容器（container）= 运行实例
-
Dockerfile 常用指令：
FROM python:3.12-slim：基础镜像
WORKDIR /app：工作目录
COPY . /app：复制文件
RUN pip install -r requirements.txt：安装依赖
EXPOSE 5000：声明端口
CMD ["python", "run.py"]：启动命令
- 构建镜像：
docker build -t myapp .
- 运行容器：
docker run -p 5000:5000 myapp
- 端口映射：
-p 主机端口:容器端口
- 环境变量：
docker run -e KEY=value或--env-file .env
.dockerignore：类似.gitignore，排除不需要的文件
练习任务
- 编写 Dockerfile：为 S6 的 Flask 应用编写 Dockerfile
- 构建镜像 ：
docker build -t my-flask-app .
- 运行容器 ：
docker run -p 5000:5000 my-flask-app，在浏览器访问http://localhost:5000
- 环境变量注入 ：用
docker run -e API_KEY=xxx -p 5000:5000 my-flask-app注入环境变量
学习资源
复盘问题
- Docker 镜像和容器有什么区别？用一句话解释。
COPY . /app和ADD . /app有什么区别？应该用哪个？
- 为什么需要
.dockerignore？不用会导致什么问题？
docker run -p 5000:5000中的两个5000分别代表什么？如果只写一个会怎样？
Session 10：结业项目 --- 完整 Web 应用
时间分配
|------|-------|-------------------------|
| 阶段 | 时长 | 内容 |
| 项目规划 | 20min | 确定项目需求、设计 API 端点、规划项目结构 |
| 开发实现 | 70min | 编写代码、写测试、调试 |
| 部署 | 20min | Docker 化、运行 |
| 复盘 | 10min | 自检晋级标准 |
项目：天气查询 Web 应用
功能要求
-
API 端点 ：
GET /api/weather/<city>：查询城市天气（调用外部天气 API）
GET /api/history：返回查询历史
GET /api/health：健康检查端点
- 测试：至少 5 个测试用例（含 fixture 和 parametrize）
- 配置 ：API key 存储在
.env
- 结构：标准包结构
- 部署：Dockerfile + docker run
评分标准
- 项目结构规范（app/ 包、tests/ 目录、README.md、requirements.txt）
- 至少 3 个 API 端点，返回正确的 JSON 响应
- 至少 5 个测试用例，全部通过
- API key 从
.env读取，不硬编码
- Git 提交历史清晰（至少 5 次有意义的 commit）
- Dockerfile 可构建，容器可运行
- 浏览器能访问
http://localhost:5000/api/weather/Beijing
- 不查教程独立完成
学习资源
- OpenWeatherMap API（免费天气 API）
- wttr.in（更简单的天气 API，无需 key）
复盘问题
- 回顾整个 Level 5，哪个 Session 最难？为什么？
- 如果让你重新设计这个项目，你会做什么改变？
- 你觉得自己最薄弱的环节是什么？怎么补？
- 你现在能独立搭建一个 Flask + Docker 的项目吗？如果不能，卡在哪里？
常见错误速查表
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| # | 错误 | 场景 | 正确做法 |
| 1 | git commit 前忘记 git add | 修改了文件但没暂存 | commit 前先 git status 检查 |
| 2 | .env 提交到 Git | API key 泄露 | .gitignore 中加 .env；如已提交用 git rm --cached .env |
| 3 | 测试函数不以 test_ 开头 | pytest 不运行该测试 | 函数名必须 test_ 前缀 |
| 4 | assert if x > 0 | 语法错误 | assert x > 0（assert 后跟表达式，不跟 if） |
| 5 | response.json 少写 () | 拿到方法对象而非字典 | response.json()（加括号调用） |
| 6 | requests 不设 timeout | 网络问题导致永久阻塞 | requests.get(url, timeout=5) |
| 7 | Flask debug=True 部署到生产 | 交互式调试器暴露，可执行任意代码 | 生产环境用 app.run(debug=False) 或用生产服务器 |
| 8 | 密钥硬编码在代码里 | 安全风险 | 用 .env + os.getenv() |
| 9 | Dockerfile 没有 .dockerignore | 镜像包含 .git、__pycache__ 等无用文件 | 创建 .dockerignore 排除不必要文件 |
| 10 | docker run 忘记 -p | 容器内服务运行但外部无法访问 | docker run -p 5000:5000 myapp |
晋级标准自检表
Level 5 是五级路线图的最终等级。以下 10 项全部打勾才算 Level 5 过关：
-
- 能用 Git 管理项目，包括分支创建、合并、远程推送
-
- 能用 pytest 编写测试，使用
assert、@pytest.fixture、@pytest.mark.parametrize
- 能用 pytest 编写测试，使用
-
- 理解 TDD 流程，能先写测试再写实现代码
-
- 能用
requests调用 REST API，处理 JSON 响应和异常
- 能用
-
- 能用 Flask 构建包含 GET/POST 的 REST API，返回正确的 JSON 和状态码
-
- 能正确使用
.env管理配置，不硬编码敏感信息
- 能正确使用
-
- 能将项目组织成标准包结构，含
tests/目录和README.md
- 能将项目组织成标准包结构，含
-
- 能编写 Dockerfile 并用
docker build+docker run运行应用
- 能编写 Dockerfile 并用
-
- 能用 Git 管理完整开发流程（分支开发 → 提交 → 合并 → 推送）
-
- 能独立完成 S10 结业项目，不查教程
如果任何一项未达标：回到对应 Session 重新练习，不要跳过。Level 5 的核心不是学新语法，而是工程化思维------这些能力在真实项目中每天都在用。