作者：骆昊

说明：从项目上线到获得8w 星标以来，一直收到反馈说基础部分（前15天的内容）对新手来说是比较困难的，建议有配套视频进行讲解。最近把基础部分的内容重新制作了一个名为“Python-Core-50-Courses”的项目，用更为简单通俗的方式重写了这部分内容并附带了视频讲解，初学者可以关注下这个新项目。如果需要Python基础视频，可以在“B站”搜索《Python零基础快速上手》，这套视频是我讲课的时候录制的随堂视频，画质尚可、音质一般，但是对初学者应该会有些帮助，欢迎大家留言、评论、发弹幕。学习之后觉得有收获的小伙伴可以“一键三连”来支持UP主（千锋Python）。国内用户如果访问GitHub比较慢的话，可以关注我的知乎号Python-Jack，上面的“从零开始学Python”专栏比较适合初学者，其他的专栏也在持续创作和更新中，欢迎大家关注并点赞评论。

创作不易，感谢大家的打赏支持，这些钱不会用于个人消费（例如：购买咖啡），而是通过腾讯公益、美团公益、水滴筹等平台捐赠给需要帮助的人（点击了解捐赠情况）。需要加入QQ学习群的可以扫描下面的二维码，三个群加一个即可，不要重复进群。学习群会为大家提供学习资源和问题解答，如果有Python体验课和行业公开课会提前在群里通知大家，欢迎大家加入。

项目“Day80~90”部分目前仍在创作中，因为作者平时也挤不出太多时间来写文档，因此更新的速度比较缓慢，感谢大家的理解。

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
• 动态类型语言，支持面向对象和函数式编程
• 代码规范程度高，可读性强

Python在以下领域都有用武之地。

• 后端开发 - Python / Java / Go / PHP
• DevOps - Python / Shell / Ruby
• 数据采集 - Python / C / Java
• 量化交易 - Python / C / R
• 数据科学 - Python / R / Julia / Matlab
• 机器学习 - Python / R / C / Julia
• 自动化测试 - Python / Shell

作为一名Python开发者，根据个人的喜好和职业规划，可以选择的就业领域也非常多。

• Python后端开发工程师（服务器、云平台、数据接口）
• Python运维工程师（自动化运维、SRE、DevOps）
• Python数据分析师（数据分析、商业智能、数字化运营）
• Python数据挖掘工程师（机器学习、深度学习、算法专家）
• Python爬虫工程师
• Python测试工程师（自动化测试、测试开发）

说明：目前，数据分析和数据挖掘是非常热门的方向，因为不管是互联网行业还是传统行业都已经积累了大量的数据，各行各业都需要数据分析师从已有的数据中发现更多的商业价值，从而为企业的决策提供数据的支撑，这就是所谓的数据驱动决策。

给初学者的几个建议：

• Make English as your working language. （让英语成为你的工作语言）
• Practice makes perfect. （熟能生巧）
• All experience comes from mistakes. （所有的经验都源于你犯过的错误）
• Don't be one of the leeches. （不要当伸手党）
• Either outstanding or out. （要么出众，要么出局）

• Python简介 - Python的历史 / Python的优缺点 / Python的应用领域
• 搭建编程环境 - Windows环境 / Linux环境 / MacOS环境
• 从终端运行Python程序 - Hello, world / print函数 / 运行程序
• 使用IDLE - 交互式环境(REPL) / 编写多行代码 / 运行程序 / 退出IDLE
• 注释 - 注释的作用 / 单行注释 / 多行注释

• 程序和进制 - 指令和程序 / 冯诺依曼机 / 二进制和十进制 / 八进制和十六进制
• 变量和类型 - 变量的命名 / 变量的使用 / input函数 / 检查变量类型 / 类型转换
• 数字和字符串 - 整数 / 浮点数 / 复数 / 字符串 / 字符串基本操作 / 字符编码
• 运算符 - 数学运算符 / 赋值运算符 / 比较运算符 / 逻辑运算符 / 身份运算符 / 运算符的优先级
• 应用案例 - 华氏温度转换成摄氏温度 / 输入圆的半径计算周长和面积 / 输入年份判断是否是闰年

• 分支结构的应用场景 - 条件 / 缩进 / 代码块 / 流程图
• if语句 - 简单的if / if-else结构 / if-elif-else结构 / 嵌套的if
• 应用案例 - 用户身份验证 / 英制单位与公制单位互换 / 掷骰子决定做什么 / 百分制成绩转等级制 / 分段函数求值 / 输入三条边的长度如果能构成三角形就计算周长和面积

• 循环结构的应用场景 - 条件 / 缩进 / 代码块 / 流程图
• while循环 - 基本结构 / break语句 / continue语句
• for循环 - 基本结构 / range类型 / 循环中的分支结构 / 嵌套的循环 / 提前结束程序
• 应用案例 - 1~100求和 / 判断素数 / 猜数字游戏 / 打印九九表 / 打印三角形图案 / 猴子吃桃 / 百钱百鸡

• 经典案例：水仙花数 / 百钱百鸡 / Craps赌博游戏
• 练习题目：斐波那契数列 / 完美数 / 素数

• 函数的作用 - 代码的坏味道 / 用函数封装功能模块
• 定义函数 - def关键字 / 函数名 / 参数列表 / return语句 / 调用自定义函数
• 调用函数 - Python内置函数 / 导入模块和函数
• 函数的参数 - 默认参数 / 可变参数 / 关键字参数 / 命名关键字参数
• 函数的返回值 - 没有返回值 / 返回单个值 / 返回多个值
• 作用域问题 - 局部作用域 / 嵌套作用域 / 全局作用域 / 内置作用域 / 和作用域相关的关键字
• 用模块管理函数 - 模块的概念 / 用自定义模块管理函数 / 命名冲突的时候会怎样（同一个模块和不同的模块）

• 字符串的使用 - 计算长度 / 下标运算 / 切片 / 常用方法
• 列表基本用法 - 定义列表 / 用下表访问元素 / 下标越界 / 添加元素 / 删除元素 / 修改元素 / 切片 / 循环遍历
• 列表常用操作 - 连接 / 复制(复制元素和复制数组) / 长度 / 排序 / 倒转 / 查找
• 生成列表 - 使用range创建数字列表 / 生成表达式 / 生成器
• 元组的使用 - 定义元组 / 使用元组中的值 / 修改元组变量 / 元组和列表转换
• 集合基本用法 - 集合和列表的区别 / 创建集合 / 添加元素 / 删除元素 / 清空
• 集合常用操作 - 交集 / 并集 / 差集 / 对称差 / 子集 / 超集
• 字典的基本用法 - 字典的特点 / 创建字典 / 添加元素 / 删除元素 / 取值 / 清空
• 字典常用操作 - keys方法 / values方法 / items方法 / setdefault方法
• 基础练习 - 跑马灯效果 / 列表找最大元素 / 统计考试成绩的平均分 / Fibonacci数列 / 杨辉三角
• 综合案例 - 双色球选号 / 井字棋

• 类和对象 - 什么是类 / 什么是对象 / 面向对象其他相关概念
• 定义类 - 基本结构 / 属性和方法 / 构造器 / 析构器 / __str__方法
• 使用对象 - 创建对象 / 给对象发消息
• 面向对象的四大支柱 - 抽象 / 封装 / 继承 / 多态
• 基础练习 - 定义学生类 / 定义时钟类 / 定义图形类 / 定义汽车类

• 属性 - 类属性 / 实例属性 / 属性访问器 / 属性修改器 / 属性删除器 / 使用__slots__
• 类中的方法 - 实例方法 / 类方法 / 静态方法
• 运算符重载 - __add__ / __sub__ / __or__ /__getitem__ / __setitem__ / __len__ / __repr__ / __gt__ / __lt__ / __le__ / __ge__ / __eq__ / __ne__ / __contains__
• 类(的对象)之间的关系 - 关联 / 继承 / 依赖
• 继承和多态 - 什么是继承 / 继承的语法 / 调用父类方法 / 方法重写 / 类型判定 / 多重继承 / 菱形继承(钻石继承)和C3算法
• 综合案例 - 工资结算系统 / 图书自动折扣系统 / 自定义分数类

• 使用tkinter开发GUI程序
• 使用pygame三方库开发游戏应用
• “大球吃小球”游戏

• 读文件 - 读取整个文件 / 逐行读取 / 文件路径
• 写文件 - 覆盖写入 / 追加写入 / 文本文件 / 二进制文件
• 异常处理 - 异常机制的重要性 / try-except代码块 / else代码块 / finally代码块 / 内置异常类型 / 异常栈 / raise语句
• 数据持久化 - CSV文件概述 / csv模块的应用 / JSON数据格式 / json模块的应用

• 字符串高级操作 - 转义字符 / 原始字符串 / 多行字符串 / in和not in运算符 / is_xxx方法 / join和split方法 / strip相关方法 / pyperclip模块 / 不变字符串和可变字符串 / StringIO的使用
• 正则表达式入门 - 正则表达式的作用 / 元字符 / 转义 / 量词 / 分组 / 零宽断言 /贪婪匹配与惰性匹配懒惰 / 使用re模块实现正则表达式操作（匹配、搜索、替换、捕获）
• 使用正则表达式 - re模块 / compile函数 / group和groups方法 / match方法 / search方法 / findall和finditer方法 / sub和subn方法 / split方法
• 应用案例 - 使用正则表达式验证输入的字符串

• 进程和线程的概念 - 什么是进程 / 什么是线程 / 多线程的应用场景
• 使用进程 - fork函数 / multiprocessing模块 / 进程池 / 进程间通信
• 使用线程 - threading模块 / Thread类 / RLock类 / Condition类 / 线程池

• 计算机网络基础 - 计算机网络发展史 / “TCP-IP”模型 / IP地址 / 端口 / 协议 / 其他相关概念
• 网络应用模式 - “客户端-服务器”模式 / “浏览器-服务器”模式
• 基于HTTP协议访问网络资源 - 网络API概述 / 访问URL / requests三方库 / 解析JSON格式数据
• Python网络编程 - 套接字的概念 / socket模块 / socket函数 / 创建TCP服务器 / 创建TCP客户端 / 创建UDP服务器 / 创建UDP客户端
• 电子邮件 - SMTP协议 / POP3协议 / IMAP协议 / smtplib模块 / poplib模块 / imaplib模块
• 短信服务 - 调用短信服务网关

• 用Pillow处理图片 - 图片读写 / 图片合成 / 几何变换 / 色彩转换 / 滤镜效果
• 读写Word文档 - 文本内容的处理 / 段落 / 页眉和页脚 / 样式的处理
• 读写Excel文件 - xlrd / xlwt / openpyxl

• 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

• 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

• 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
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  • 关系型数据库概述
  • MySQL的安装和使用
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• Django框架内置的中间件
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• 返回JSON格式的数据
• 用Vue.js渲染页面

• 网站优化第一定律

• 在Django项目中使用Redis提供缓存服务

• 在视图函数中读写缓存

• 使用装饰器实现页面缓存

• 为数据接口提供缓存服务

• 文件上传表单控件和图片文件预览
• 服务器端如何处理上传的文件

• 网站优化第二定律
• 配置消息队列服务
• 在项目中使用Celery实现任务异步化
• 在项目中使用Celery实现定时任务

• Python中的单元测试
• Django框架对单元测试的支持
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• 配置和使用uWSGI
• 动静分离和Nginx配置
• 配置HTTPS
• 配置域名解析

• FastAPI五分钟上手
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• 接入关系型数据库
• 依赖注入
• 中间件
• 异步化
• 虚拟化部署（Docker）
• 项目实战：车辆违章查询项目

• 网络爬虫的概念及其应用领域
• 网络爬虫的合法性探讨
• 开发网络爬虫的相关工具
• 一个爬虫程序的构成

• 数据采集的标准和三方库
• 页面解析的三种方式：正则表达式解析 / XPath解析 / CSS选择器解析

• 如何存储海量数据
• 实现数据的缓存

• 多线程和多进程
• 异步I/O和协程
• async和await关键字的使用
• 三方库aiohttp的应用

• JavaScript逆向工程
• 使用Selenium获取动态内容

1. 软件过程模型

   • 经典过程模型（瀑布模型）

     • 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（ER图）、物理模型图、类图、时序图等。
     • 编码 / 测试。
     • 上线 / 维护。

     瀑布模型最大的缺点是无法拥抱需求变化，整套流程结束后才能看到产品，团队士气低落。

   • 敏捷开发（Scrum）- 产品所有者、Scrum Master、研发人员 - Sprint

     • 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）。
     • 发布版本。
     • 评审会议（Showcase，用户需要参与）。
     • 回顾会议（对当前迭代周期做一个总结）。

     补充：敏捷软件开发宣言

     • 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

     

     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。把每个任务都贴在看板上面，看板上分三部分：to do（待完成）、in progress（进行中）和done（已完成）。

2. 项目团队组建

   • 团队的构成和角色

     说明：谢谢付祥英女士帮助我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：

     • 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、……）

3. 团队开发工具介绍

   • 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

   请参考《团队项目开发的问题和解决方案》。

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。

   

3. 制定项目进度表（每日更新）

   模块	功能	人员	状态	完成	工时	计划开始	实际开始	计划结束	实际结束	备注
   评论	添加评论	王大锤	正在进行	50%	4	2018/8/7		2018/8/7
   	删除评论	王大锤	等待	0%	2	2018/8/7		2018/8/7
   	查看评论	白元芳	正在进行	20%	4	2018/8/7		2018/8/7		需要进行代码审查
   	评论投票	白元芳	等待	0%	4	2018/8/8		2018/8/8

4. OOAD和数据库设计

• UML（统一建模语言）的类图

  

• 通过模型创建表（正向工程），例如在Django项目中可以通过下面的命令创建二维表。

  python manage.py makemigrations app
  python manage.py migrate

• 使用PowerDesigner绘制物理模型图。

  

• 通过数据表创建模型（反向工程），例如在Django项目中可以通过下面的命令生成模型。

  python manage.py inspectdb > app/models.py

1. Docker简介
2. 安装Docker
3. 使用Docker创建容器（Nginx、MySQL、Redis、Gitlab、Jenkins）
4. 构建Docker镜像（Dockerfile的编写和相关指令）
5. 容器编排（Docker-compose）
6. 集群管理（Kubernetes）

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）

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
   • RAP2
   • YAPI
3. django-REST-framework的应用

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

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）

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
   • Gunicorn和uWSGI的比较
     • 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。
5. 使用虚拟化技术（Docker）部署测试环境和生产环境

1. AB的使用
2. SQLslap的使用
3. sysbench的使用

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

1. MySQL数据库调优
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