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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

• 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