Github超10000星:100天从Python新手到大师


【新智元导读】北京千锋互联科技有限公司成都分公司骆昊(jackfrued)在Github上发布了一个Python学习秘笈,从萌新到王者的100天Python学习之旅。

简单的说,Python是一个“优雅”、“明确”、“简单”的编程语言。

  • 学习曲线低,非专业人士也能上手
  • 开源系统,拥有强大的生态圈
  • 解释型语言,完美的平台可移植性
  • 支持面向对象和函数式编程
  • 能够通过调用C/C++代码扩展功能
  • 代码规范程度高,可读性强

目前几个比较流行的领域,Python都有用武之地。

  • 云基础设施 - Python / Java / Go
  • DevOps - Python / Shell / Ruby / Go
  • 网络爬虫 - Python / PHP / C++
  • 数据分析挖掘 - Python / R / Scala / Matlab
  • 机器学习 - Python / R / Java / Lisp

作为一名Python开发者,主要的就业领域包括:

  • Python服务器后台开发 / 游戏服务器开发 / 数据接口开发工程师
  • Python自动化运维工程师
  • Python数据分析 / 数据可视化 / 大数据工程师
  • Python爬虫工程师
  • Python聊天机器人开发 / 图像识别和视觉算法 / 深度学习工程师

给初学者的几个建议:

  • Make English as your working language.
  • Practice makes perfect.
  • All experience comes from mistakes.
  • Don t be one of the leeches.
  • Either stand out or kicked out.

课程表

Day01~15 - Python语言基础

Day16~Day20 - Python语言进阶

  • 常用数据结构
  • 函数的高级用法 - “一等公民” / 高阶函数 / Lambda函数 / 作用域和闭包 / 装饰器
  • 面向对象高级知识 - “三大支柱” / 类与类之间的关系 / 垃圾回收 / 魔术属性和方法 / 混入 / 元类 / 面向对象设计原则 / GoF设计模式
  • 迭代器和生成器 - 相关魔术方法 / 创建生成器的两种方式 /
  • 并发和异步编程 - 多线程 / 多进程 / 异步IO / async和await

Day21~30 - Web前端入门

  • 用HTML标签承载页面内容
  • 用CSS渲染页面
  • 用JavaScript处理交互式行为
  • jQuery入门和提高
  • Vue.js入门
  • Element的使用
  • Bootstrap的使用

Day31~35 - 玩转Linux操作系统

  • 操作系统发展史和Linux概述
  • Linux基础命令
  • Linux中的实用程序
  • Linux的文件系统
  • Vim编辑器的应用
  • 环境变量和Shell编程
  • 软件的安装和服务的配置
  • 网络访问和管理
  • 其他相关内容

Day36~40 - 数据库基础和进阶

  • 关系型数据库MySQL
    • 范式理论 - 设计二维表的指导思想
    • 数据完整性
    • 数据一致性
    • DDL - 数据定义语言 - create / drop / alter
    • DML - 数据操作语言 - insert / delete / update / select
    • DCL - 数据控制语言 - grant / revoke
    • 关系型数据库概述
    • MySQL的安装和使用
    • SQL的使用
    • 相关知识
    • 在Python中操作MySQL
  • NoSQL入门
    • NoSQL概述
    • Redis概述
    • Mongo概述

Day41~55 - 实战Django

Day56~60 - 实战Flask

Day61~65 - 实战Tornado

Day66~75 - 爬虫开发

Day76~90 - 数据处理和机器学习

Day91~100 - 团队项目开发

第91天:团队开发和项目选题

  1. 软件过程模型

角色:产品所有者(决定做什么,能对需求拍板的人)、团队负责人(解决各种问题,专注如何更好的工作,屏蔽外部对开发团队的影响)、开发团队(项目执行人员,具体指开发人员和测试人员)。 准备工作:商业案例和资金、合同、憧憬、初始产品需求、初始发布计划、入股、组建团队。 敏捷团队通常人数为8-10人。 工作量估算:将开发任务量化,包括原型、Logo设计、UI设计、前端开发等,尽量把每个工作分解到最小任务量,最小任务量标准为工作时间不能超过两天,然后估算总体项目时间。把每个任务都贴在白板上面,白板上分三部分:to do(待完成)、in progress(进行中)和done(已完成)。

  • 产品的Backlog(用户故事、产品原型)。
  • 计划会议(评估和预算)。
  • 日常开发(站立会议、番茄工作法、结对编程、测试先行、代码重构……)。
  • 修复bug(问题描述、重现步骤、测试人员、被指派人)。
  • 评审会议(Showcase)。
  • 回顾会议(当前周期做得好和不好的地方)。
  • 个体和互动 高于 流程和工具
  • 工作的软件 高于 详尽的文档
  • 客户合作 高于 合同谈判
  • 响应变化 高于 遵循计划
  • 可行性分析(研究做还是不做),输出《可行性分析报告》。
  • 需求分析(研究做什么),输出《需求规格说明书》和产品界面原型图。
  • 概要设计和详细设计,输出概念模型图、物理模型图、类图、时序图等。
  • 编码 / 测试。
  • 上线 / 维护。
  • 经典过程模型(瀑布模型)
  • 敏捷开发(Scrum)- 产品所有者、Scrum Master、研发人员 - Sprint 补充:敏捷软件开发宣言

  1. 项目团队组建
    • 代码注释太少或者没有注释
    • 代码破坏了语言的最佳实践
    • 反模式编程(意大利面代码、复制-黏贴编程、自负编程、……)
    • 团队的构成和角色 说明:谢谢付祥英女士绘制了下面这张精美的公司组织架构图。
    • 编程规范和代码审查(flake8、pylint)
    • Python中的一些“惯例”(请参考《Python惯例-如何编写Pythonic的代码》)
    • 影响代码可读性的原因
  2. 团队开发工具介绍 请参考《团队项目开发》。
    • 版本控制:Git、Mercury
    • 缺陷管理:Gitlab、Redmine
    • 敏捷闭环工具:禅道、JIRA
    • 持续集成:Jenkins、Travis-CI
项目选题和理解业务
  1. 选题范围设定
    • CMS(用户端):新闻聚合网站、问答/分享社区、影评/书评网站等。
    • MIS(用户端+管理端):KMS、KPI考核系统、HRS、CRM系统、供应链系统、仓储管理系统等。
    • App后台(管理端+数据接口):二手交易类、报刊杂志类、小众电商类、新闻资讯类、旅游类、社交类、阅读类等。
    • 其他类型:自身行业背景和工作经验、业务容易理解和把控。
  2. 需求理解、模块划分和任务分配
  • 需求理解:头脑风暴和竞品分析。
  • 模块划分:画思维导图(XMind),每个模块是一个枝节点,每个具体的功能是一个叶节点(用动词表述),需要确保每个叶节点无法再生出新节点,确定每个叶子节点的重要性、优先级和工作量。
  • 任务分配:由项目负责人根据上面的指标为每个团队成员分配任务。
  1. 制定项目进度表(每日更新)

第92天:数据库设计和OOAD

概念模型和正向工程
  1. UML(统一建模语言)的类图
  1. 通过模型创建表(正向工程) python manage.py makemigrations app python manage.py migrate
物理模型和反向工程
  1. PowerDesigner
  2. 过数据表创建模型(反向工程) python manage.py inspectdb > app/models.py

第93-98天:使用Django开发项目

说明:具体内容请参考《Django知识点概述》

项目开发中的公共问题
  1. 数据库的配置(多数据库、主从复制、数据库路由)
  2. 缓存的配置(分区缓存、键设置、超时设置、主从复制、故障恢复(哨兵))
  3. 日志的配置
  4. 分析和调试(Django-Debug-ToolBar)
  5. 好用的Python模块(日期计算、图像处理、数据加密、三方API)
REST API设计
  1. RESTful架构
    • 理解RESTful架构
    • RESTful API设计指南
    • RESTful API最佳实践
  2. API接口文档的撰写(《网络API接口设计》)
    • RAP2
    • YAPI
  3. django-REST-framework的应用
项目中的重点难点剖析
  1. 使用缓存缓解数据库压力 - Redis
  2. 使用消息队列做解耦合和削峰 - Celery + RabbitMQ

第99-100天:测试和部署

单元测试
  1. 测试的种类
  2. 编写单元测试(unittest、pytest、nose2、tox、ddt、……)
  3. 测试覆盖率(coverage)
项目部署

说明:请参考《项目部署上线指南》。

  1. 部署前的准备工作
    • 关键设置(SECRET_KEY / DEBUG / ALLOWED_HOSTS / 缓存 / 数据库)
    • HTTPS / CSRF_COOKIE_SECUR / SESSION_COOKIE_SECURE
    • 日志相关配置
  2. Linux常用命令回顾
  3. Linux常用服务的安装和配置
  4. uWSGI/Gunicorn和Nginx的使用
    • 对于不需要大量定制化的简单应用程序,Gunicorn是一个不错的选择,uWSGI的学习曲线比Gunicorn要陡峭得多,Gunicorn的默认参数就已经能够适应大多数应用程序。
    • uWSGI支持异构部署。
    • 由于Nginx本身支持uWSGI,在线上一般都将Nginx和uWSGI捆绑在一起部署,而且uWSGI属于功能齐全且高度定制的WSGI中间件。
    • 在性能上,Gunicorn和uWSGI其实表现相当。
    • Gunicorn和uWSGI的比较
  5. 虚拟化技术(Docker)
性能测试

说明:具体内容请参考《Django知识点概述》。

  1. AB的使用
  2. SQLslap的使用
  3. sysbench的使用
自动化测试
  1. 使用Shell和Python进行自动化测试
  2. 使用Selenium实现自动化测试
    • Selenium IDE
    • Selenium WebDriver
    • Selenium Remote Control
  3. 测试工具Robot Framework介绍
项目性能调优
  1. 数据库性能调优 - 请参考《MySQL相关知识》
    • 分表分库
    • 主从复制,读写分离
    • 集群架构
    • 软硬件优化
    • SQL优化
    • 架构优化
  2. Web服务器性能优化
    • Nginx负载均衡配置
    • Keepalived实现高可用
  3. 代码性能调优
    • 多线程
    • 异步化
  4. 静态资源访问优化
    • 云存储
    • CDN

完整内容参看Github链接:

https://github.com/jackfrued/Python-100-Days

本文分享自微信公众号 - 新智元(AI_era)

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原始发表时间:2019-05-06

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