柯梓灵
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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：

  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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