大致总结从事 Python 后端开发工程师学习路线、学习重点和学习资源

第一阶段：基础学习

1. Python 基础

• 学习内容：
  • 语法基础：变量、数据类型、运算符、条件语句、循环、函数等。
  • 数据结构：列表、字典、集合、元组等。
  • 模块与包：如何使用和创建模块与包。
• 学习重点：
  • 掌握 Python 语法基础。
  • 熟练使用常见数据结构。
  • 能够创建和使用模块与包。
• 学习链接：
  • Python 官方文档
  • 廖雪峰的 Python 教程

2. 版本控制系统

• 学习内容：
  • Git 基本操作：clone、commit、push、pull、branch、merge 等。
  • Git 工作流：理解 Git flow 或其他常用工作流。
• 学习重点：
  • 掌握 Git 的基本操作。
  • 能够在项目中使用 Git 管理代码。
• 学习链接：
  • Pro Git 中文版
  • Git 廖雪峰教程

第二阶段：Web 开发入门

3. Web 开发基础

• 学习内容：
  • HTTP 协议：请求方法、状态码、请求头、响应头等。
  • RESTful API：理解 RESTful 架构风格及其最佳实践。
• 学习重点：
  • 理解 HTTP 协议的基本概念。
  • 能够设计和实现 RESTful API。
• 学习链接：
  • MDN Web 文档：HTTP 概述

4. Python Web 框架

学习 Django

• 学习内容：
  • 基础：安装与配置、MTV 模式、模型、视图、模板等。
  • 进阶：中间件、表单处理、认证与授权、信号与钩子等。
• 学习重点：
  • 掌握 Django 框架的基本使用方法。
  • 能够开发中小型 Web 应用。
• 学习链接：
  • Django 官方文档
  • Django Girls 教程

学习 Flask

• 学习内容：
  • 基础：安装与配置、路由、视图函数、模板渲染等。
  • 进阶：蓝图、扩展、表单处理、认证等。
• 学习重点：
  • 掌握 Flask 框架的基本使用方法。
  • 能够开发小型 Web 应用。
• 学习链接：
  • Flask 官方文档
  • Flask Mega-Tutorial

第三阶段：数据库技术

5. SQL 与关系型数据库

• 学习内容：
  • SQL 基础：查询、插入、更新、删除等基本操作。
  • 数据库设计：范式、关系、索引、事务等。
• 学习重点：
  • 掌握 SQL 的基本操作。
  • 能够设计合理的数据库结构。
• 学习链接：
  • SQL 教程
  • 菜鸟教程 SQL

6. NoSQL 数据库

• 学习内容：
  • 基础：了解常见的 NoSQL 数据库（如 MongoDB、Redis）的使用场景。
  • 进阶：掌握基本的操作与查询。
• 学习重点：
  • 理解 NoSQL 数据库的基本概念和使用场景。
  • 掌握 MongoDB 和 Redis 的基本操作。
• 学习链接：
  • MongoDB 官方文档
  • Redis 官方文档

第四阶段：部署与运维

7. Docker 与容器化

• 学习内容：
  • 基础：安装与配置、Dockerfile、镜像与容器管理等。
  • 进阶：Docker Compose、容器编排等。
• 学习重点：
  • 掌握 Docker 的基本使用方法。
  • 能够使用 Docker 部署应用。
• 学习链接：
  • Docker 官方文档
  • Docker 从入门到实践

8. Kubernetes

• 学习内容：
  • 基础：集群架构、Pod、Service、Deployment 等。
  • 进阶：持久化存储、配置管理、服务发现等。
• 学习重点：
  • 掌握 Kubernetes 的基本使用方法。
  • 能够使用 Kubernetes 管理容器化应用。
• 学习链接：
  • Kubernetes 官方文档
  • Kubernetes 中文指南

第五阶段：消息队列与异步任务

9. Celery

• 学习内容：
  • 基础：安装与配置、任务队列、任务调度等。
  • 进阶：任务监控、性能优化等。
• 学习重点：
  • 掌握 Celery 的基本使用方法。
  • 能够使用 Celery 实现异步任务处理。
• 学习链接：
  • Celery 官方文档

第六阶段：数据处理与分析

10. Pandas 与 Numpy

• 学习内容：
  • Pandas：数据清洗、数据操作、数据分析等。
  • Numpy：数组操作、线性代数、数学函数等。
• 学习重点：
  • 掌握 Pandas 和 Numpy 的基本使用方法。
  • 能够进行基本的数据处理和分析。
• 学习链接：
  • Pandas 官方文档
  • Numpy 官方文档

持续学习与实践

• 项目实践：通过实际项目来锻炼和巩固所学知识。
• 代码阅读：阅读优秀开源项目的代码，提高代码质量和架构能力。
• 社区参与：参与技术社区，交流分享，获取最新的技术资讯和实践经验。

推荐资源：

• GitHub
• Stack Overflow
• SegmentFault