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- Python 学习路线与笔记
- Python 简介
- 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
- 第四阶段：DevOps 与 Python
- 第五阶段：最佳实践与高级技巧
- 学习资源
- 官方资源
- 在线学习平台
- 书籍推荐
- 实践项目与练习
- 定期更新与学习计划
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
- Python 安装与环境配置
win:Win7系统Python3.8安装
mac：Mac安装 Python3 - 变量、数据类型和基本运算
- 控制流结构（条件语句、循环）
- 函数定义与调用
- 模块与包的基本概念
- 异常处理
- 文件操作
第二阶段：Python 进阶
- 面向对象编程
- 装饰器、生成器与迭代器
- 函数式编程特性
- 高级数据处理（列表推导式、字典推导式）
- 上下文管理器
- 正则表达式
- 虚拟环境与包管理
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
- Python 官方文档
- Python 教程
- PEP 8 风格指南
在线学习平台
- Python.org 入门教程
- Real Python
- Codecademy Python 课程
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：
-
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
-
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
-
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
-
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
更新公告)
