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Python开发者如何进大厂？必备技能清单，最后一个你肯定想不到！

趣聊科技圈

2024-09-10

导读：进大厂并不是一蹴而就的事情，它需要你具备全面的技术栈，尤其是对计算机基础、Python高级特性、算法、网络编程、数据库、Web框架等领域的深入理解。同时，积累项目经验和实践能力也非常重要

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hello，大家好，我是程序员黎明 ,对于想要进入大厂做Python开发，不仅要掌握基础编程知识，还要具备一些关键的高级技能。从深入理解Python语言特性，到数据结构与算法，再到网络编程、数据库优化、Web框架、前端基础和操作系统，都是必不可少的知识点。与此同时，分布式系统、微服务、云计算、DevOps、代码规范和测试等技术也是必备的硬核技能。只有全方位提升，才能在大厂的面试和工作中脱颖而出。

引用计数：每次你创建一个对象，比如一个字符串或者列表，Python会在后台给它一个计数器，这个计数器记录了有多少地方在使用这个对象。只要有地方引用它，计数器就+1；当引用它的地方减少，计数器就-1。等这个计数器归零了，Python就会把这个对象清理掉，释放内存。
垃圾回收：引用计数能解决大多数问题，但如果两个对象互相引用怎么办？这就要靠垃圾回收机制了。Python的垃圾回收器会定期检查这种“死锁”情况，然后把这些没用的东西清掉。

2. 迭代器和生成器

你应该知道for循环吧？for能一口气处理很多数据。背后就是迭代器在帮忙。迭代器就是一种能让你逐个获取数据的工具，像是在一本书里一页页翻阅内容。

迭代器：可以理解为一个能记住你当前“翻到哪一页”的对象，你每调用一次next()方法，它就给你下一页的内容。迭代器可以处理超大量数据，比如成千上万的数据，也不会一下子把内存吃光，因为它是“按需加载”。
生成器：是一个更高级的迭代器，最方便的地方就是它不会一次性把所有数据都生成出来，而是用到的时候才生成。写生成器只要用到关键字yield，它有点像return，但不同的是，yield不会结束函数，只会暂停，等你下次需要再继续。这样可以节省很多内存，特别是当你需要处理大量数据时。

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举个例子：如果你有1000万个数据，生成器只在你真正需要的时候才去处理这些数据，而不是一下子处理全部。

3. 装饰器和闭包

装饰器：简单说，装饰器就是用来给函数“加点料”的。比如你有个函数，它已经能完成某项任务了，但你想在它执行前后加点其他操作，比如记录日志或者验证权限。装饰器就像是一个包装，你不改原函数的情况下，直接给它“加功能”。

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举个例子，你可以用装饰器记录函数的运行时间，看哪个函数跑得慢。这在项目里经常用，特别是调试和优化代码的时候非常有用。
闭包：闭包可以看作是“带记忆”的函数。当一个函数内部再嵌套一个函数时，内层的函数可以记住外层函数中的一些变量，即使外层函数已经结束了。这对写出高效、简洁的代码特别有帮助。

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举个例子，你做饭时用了某个调料包，这个调料包相当于外层函数的变量，做饭结束后，调料包还可以继续用在别的菜里，闭包就是“记住”调料包的那个做饭方法。

4. 多线程、多进程和协程

多线程：很多任务，比如下载文件或者处理大数据，可能需要很长时间，如果你按部就班一个一个做，效率太低。多线程的意思是让多个任务同时跑，分摊计算机的资源，节省时间。Python的threading库可以帮你轻松实现多线程。
多进程：如果你电脑有多个CPU核心，每个核心能独立处理任务，那用多进程更好，因为每个进程都能跑在不同的核心上，处理速度更快。multiprocessing库就是用来搞多进程的。
协程：协程是一个更轻量级的“多任务并发”方式。传统的多线程、多进程都有些性能开销，而协程像是一个自主管理的小任务，它会在合适的时机让出CPU给其他任务。Python的asyncio库就是为协程设计的，处理像网络请求这类任务效率非常高。

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比如多线程和多进程是让你的任务“同时做”，而协程是“聪明的同时做”，不会浪费资源。

二、数据结构和算法

数据结构和算法是进入大厂的必备技能，不管是面试还是实际开发，都会经常用到。如果你搞不定这些，大厂的面试基本没戏。所以，接下来我给你介绍一些常见的数据结构和算法。

1. 常见的数据结构

数据结构可以理解为存储和组织数据的一些“容器”。不同的数据结构适合不同的场景，你得知道啥时候用哪个。

数组：最简单的一个数据结构，所有数据紧挨着存在一起，方便按下标访问。比如你要找第3个、5个数据，数组特别快，直接通过下标就能找到，但插入和删除就麻烦，因为要移动后面的数据。

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举个例子：一排人站成一条直线，这就是数组，你可以随时指出第几个人是谁，但如果要插进一个新的人，后面的人都得往后挪。
链表：跟数组不同，链表的数据不是挨着存的，而是每个节点都有一个指针，指向下一个节点。所以链表插入和删除特别方便，但要找某个节点得一个一个往下找，没数组那么快。

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举个例子：还是排队的场景，链表就像是每个人手里拿着一个指针，指着下一个人。你可以随时在队伍中插入或删除一个人，而不会影响队伍的其他人。
栈：栈的特点是“后进先出”，像是你在现实生活中叠盘子，最先拿出来的一定是最上面的那个。

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举个例子：你往一个盒子里放东西，放的顺序是1、2、3，那你取出来的顺序是3、2、1，最后放进去的先出来。
队列：队列的特点是“先进先出”，就像排队买票，谁先来谁先服务。

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举个例子：你排队买奶茶，谁先排队谁就先买到，后面的人得等前面的人处理完才能轮到。
哈希表：这是一个“快速查找工具”，你给定一个键（key），它能迅速找到对应的值（value）。它的速度特别快，通常用来存储和查找大量数据。

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举个例子：你有一本电话簿，查找某人的号码不需要从头开始找，你直接跳到那个人的名字那一页。
树：树是层级结构，比如公司的组织架构，老板是根节点，下边是经理，经理下面还有员工。常见的树有二叉树，每个节点最多有两个子节点。树的操作比如查找、插入、删除，都非常高效。

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举个例子：二叉树就像一个家族族谱，每个祖先有两个孩子，每个孩子再生两个孩子，这样分层下来。
图：图是更复杂的数据结构，用来表示复杂的关系，比如城市之间的路网。每个点（城市）可以跟很多点相连（道路），图可以用来解决路径、最短距离等问题。

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举个例子：你想从A城市到B城市，图可以帮你找出最短的路线，避免绕远路。

2. 经典算法

有了数据结构，怎么操作它们就得靠算法。算法就是一套步骤，告诉你如何在数据结构上做某些事情。

排序算法：比如冒泡排序、快速排序、归并排序等。排序算法是用来把数据按某种顺序排列的，效率高低非常重要。

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举个例子：你有一堆无序的扑克牌，排序算法就是帮你按照从小到大的顺序把它们排好，像冒泡排序就是一张一张地两两比较，快速排序则更聪明，能跳过一些不必要的比较。
二分查找：这个算法特别适合已经排好序的数据。比如你要在一个升序数组里找某个数，二分查找就像砍树一样，每次把数据一分为二，看看目标是在左边还是右边，然后不断缩小范围，直到找到。

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举个例子：你有一本词典，要查一个字母，直接翻到中间，看看目标字母在前半部分还是后半部分，接着再在那一部分里查，直到找到。
动态规划：这是一种“分而治之”的算法，适合解决那种可以分解成多个子问题的大问题。通过把大问题拆解成小问题，然后一步一步解决，它可以大大减少重复计算，提高效率。

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举个例子：你要走楼梯，每次可以走1步或2步，动态规划会帮你计算出最省力的走法，通过记录每次走多少步，避免重复计算。
深度优先搜索（DFS）：这个算法就像是你在一个迷宫里探索，走到死路再回头，继续找其他路，直到找到出口。

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举个例子：你去爬山，遇到岔路口先选择一条路走到尽头，如果不对，再返回去选择另一条路。
广度优先搜索（BFS）：跟深度优先搜索不同，广度优先是“广撒网”，先找离起点最近的，逐层扩展，直到找到目标。

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举个例子：你找人，先找身边的熟人，再逐渐扩大搜索范围，看看他们认识的人里有没有你要找的。

3. 算法优化

大厂面试中，光会写代码不够，你还得能优化算法，提高代码效率。优化算法就是让程序运行得更快，内存占用更少。

时间复杂度：表示算法的执行时间会随着数据量的增加而增加多少。常见的时间复杂度有O(1)、O(n)、O(log n)、O(n^2)等。面试官通常会让你分析某个算法的时间复杂度，确保你能写出高效的代码。

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举个例子：如果你在100个数字里找一个数字，时间复杂度O(n)表示你可能得把所有数字都看一遍，而O(log n)的算法比如二分查找，只用看几次就能找到。
空间复杂度：表示算法需要的额外内存随着数据量的增加而增加多少。你不仅要写时间高效的算法，还要考虑内存消耗，尤其是大规模数据处理时。

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举个例子：你有1GB的内存，但你的算法需要2GB来存储中间数据，这就需要考虑优化空间复杂度，减少内存使用。

这些数据结构和算法不仅是大厂面试的重点，也是你写出高效代码的基础。最好的办法是通过刷题来练手，比如LeetCode、牛客网，多做题、多总结，你不仅要会做，还得能清楚地解释你的思路。

3. 网络编程

在大厂工作，很多项目都和网络有关，比如网站、分布式系统、微服务等。这些项目要求你会网络编程，理解如何让电脑通过网络互相“说话”。下面我来教你几个关键知识点：

1. HTTP协议

HTTP协议可以理解成互联网的“交通规则”。我们在浏览器上打开网页、点按钮提交数据，背后都是通过HTTP在操作。

GET和POST：HTTP有很多“动词”，其中最常用的就是GET和POST。GET就像你去图书馆查资料，拿回家的是“信息”；POST则是你去邮局寄快递，交出去的是“数据”。简单来说，GET请求是从服务器要数据，POST请求是把数据发给服务器。

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举个例子：你去餐馆点菜，GET请求就是你问服务员“今天有啥好吃的”，POST请求是你告诉服务员“我要点一份牛排”。
状态码：HTTP请求有个返回状态码，用来告诉你请求的结果怎么样。比如200表示“OK”，404表示“找不到页面”，500表示“服务器出错了”。

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举个例子：你打电话给朋友，朋友说“号码没找到”（404），或者你去超市，店员告诉你“今天一切正常”（200），再或者超市关门了，告诉你“系统坏了”（500）。
Cookie和Session：它们是“记忆工具”，帮助服务器记住你是谁。Cookie存在你的浏览器里，Session则是存在服务器上的。比如你登录网站，Cookie让网站知道下次还是你，而Session则用来保存你的一些信息，避免每次操作都重新登录。

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举个例子：你去常去的咖啡店，老板记得你喜欢喝啥，这是Cookie；如果他记得你点的咖啡和你的位置，这是Session。

2. Socket编程

HTTP是一种“高层次”的协议，底层上电脑是通过“Socket”来通信的。你可以把Socket看作是电脑之间的“电话线”，通过它们发送和接收数据。

用Python实现Socket编程，简单来说就是创建客户端和服务器，让它们通过网络进行通信。服务器负责“监听”，等着客户端发来请求，然后做出回应。

客户端：客户端就是主动发起通信的一方。你可以用Python的socket库创建一个客户端，发送请求给服务器，接着等待服务器的回应。

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举个例子：你就是客户端，服务器是餐馆的服务员。你告诉服务员你要点什么，等服务员回你话。
服务器：服务器是负责“接电话”的一方，它一直开着“耳朵”（监听端口），等待客户端发来的请求。当请求来了，服务器会处理请求并发送回应。

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举个例子：你开了一家24小时营业的店（服务器），任何人（客户端）来找你买东西，你都得回应他们。

Socket编程让你理解底层的网络通信，知道数据是怎么从一台电脑传到另一台电脑上的。

3. RESTful API

API（应用程序接口）就像是两台电脑之间的“桥梁”，通过它们交换数据。而RESTful API是一种设计风格，用来构建网络服务，让不同的系统可以互相通信。RESTful API非常流行，因为它简单易用，数据一般通过JSON格式来传输。

设计API：如果你要做一个服务，比如一个天气查询系统，用户可以通过API发请求给你，你返回对应的天气数据。这就是设计API的过程。你需要定义清楚，用户该怎么调用API，比如用GET还是POST，需要传哪些参数。

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举个例子：你开了个餐馆（API），顾客问“今天有什么菜”（GET请求），你回他们菜单。顾客说“我要一份牛排”（POST请求），你开始准备菜。
调用API：如果你想要使用别人的服务，比如你做了个天气APP，需要获取实时天气数据，你可以通过调用API来获取。这时候你就是“客户端”，API是“服务端”。你发请求给API，它会返回给你数据。

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举个例子：你打开手机天气APP，它通过API获取天气数据，并展示给你。
JSON格式：在API中，数据通常用JSON格式传输。JSON是一种轻量级的数据格式，非常容易读懂。它长得像字典，里面有键值对，方便存储和传输数据。

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举个例子：你问朋友今天几点见面，他回你一条消息“{‘时间’: ‘下午2点’, ‘地点’: ‘咖啡馆’}”，这就是JSON格式，非常简单明了。
工具（Postman）：Postman是一个特别好用的工具，专门用来测试API。你可以在Postman里模拟发请求、接收响应，方便调试接口。

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举个例子：Postman就像是你的“虚拟电话”，你可以用它拨打API的“号码”，测试看看API是否正常工作。

四、数据库

在大厂工作，项目通常要处理大量的数据，所以数据库相关的知识是必须掌握的。数据库就是项目里的“仓库”，我们所有的数据都存放在这里。掌握数据库的知识，能够帮助你更高效地存取、管理和优化这些数据。

1. 关系型数据库

关系型数据库可以理解成一个装满表格的文件夹，像Excel一样，每个表格都有行和列，数据是有结构的。大厂常用的关系型数据库有MySQL、PostgreSQL等，其中最常见的是MySQL。

SQL语句：你需要掌握写SQL语句来操作数据库。SQL是和数据库“对话”的语言，你可以用它来查询、插入、更新、删除数据。

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举个例子：你去图书馆查书（SQL查询），把新书放到书架上（SQL插入），修改错了的书名（SQL更新），或者把旧书拿走（SQL删除）。
索引：索引就像书的目录一样，可以加速你找到数据。没有索引的时候，数据库需要从头到尾一行行地查找，而有了索引，它可以直接跳到目标数据所在的位置。

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举个例子：你去超市找某种商品，如果没有指示牌（没有索引），你得一排排地找，但如果超市有指示牌（有索引），你就可以直接到指定区域找商品。
事务：事务是一组数据库操作，要么全成功，要么全失败，中间不能出错。比如你在银行转账，先扣钱，再给对方加钱，这两个步骤必须同时成功，不能只扣钱不加钱，这就是事务的作用。

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举个例子：你和朋友约好去吃饭（事务），要么你们都去了，要么都不去，不能你去了他没去。
锁机制：锁是为了防止多个用户同时修改同一条数据时出现问题。想象一下，如果两个人同时修改同一条记录，可能会导致数据混乱。所以数据库提供了锁机制，确保同时只有一个人能修改。

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举个例子：你们几个人去一家热门餐厅（数据库），只有一张空桌（数据），你得先“占座”（加锁），不然别人可能抢走了。

2. 非关系型数据库

除了关系型数据库，很多时候我们还会用到非关系型数据库。它不像关系型数据库那样是“表格结构”，更像是一个大杂烩，数据可以是各种形式，比如键值对、文档、图等。大厂常用的非关系型数据库有Redis和MongoDB。

Redis：Redis是一个“键值对”数据库，非常快。它通常用来存储一些不需要长期保存、但访问频率很高的数据，比如缓存。这就像是你把常用的东西放在手边，随时可以拿到，而不是每次都去仓库里找。

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举个例子：你每天都要用钥匙（高频数据），所以你会把钥匙放在门口的挂钩上（Redis缓存），而不会每次都把它放到家里的抽屉里（MySQL数据库）。
MongoDB：MongoDB是一种文档型数据库，适合存储结构不固定的数据。它不像MySQL需要提前定义好表格的每一列，它可以灵活存储不同格式的数据，像一个大文件柜，里面的文件可能长得不一样。

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举个例子：你有很多文件（数据），有些是合同，有些是发票（不同格式），你不需要把它们按统一标准存储，而是随时可以放进MongoDB里。

3. 数据库优化

数据库优化是为了让你的系统跑得更快，处理更多数据，特别是当数据量很大时。

查询优化：查询优化就是让数据库更快地找到数据。比如使用索引、减少不必要的查询、优化SQL语句。你可以把复杂的查询拆成多个简单的查询，或者避免查询太多无用的数据。

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举个例子：你想找一本特定的书（查询），如果你直接翻书架，一本本地翻，那效率很低，但如果你先查目录（索引），再根据目录去找，就快多了。
分库分表：当数据太多，一个库或一张表装不下时，可以进行分库分表。分库是把数据分散存放在多个数据库中，分表是把一张大表拆成多张小表。这样做可以减轻单个数据库或表的压力。

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举个例子：你家里有很多书（数据），原本一个书架装不下了，你可以买多个书架（分库），每个书架再按分类放不同的书（分表）。
缓存机制：缓存是把常用的数据存储在内存中，减少对数据库的直接访问。Redis经常用于缓存，速度很快。比如一些查询结果，可以先查缓存，如果缓存里有，就直接返回结果；如果没有，再查数据库。

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举个例子：你有一份很重要的文件，经常用（高频查询），你不会每次都去资料柜（数据库）里找，而是把它放在桌子上随时拿（缓存）。

五、Web框架

如果你想做Web开发，学会使用一个流行的Web框架会大大提升开发效率，让你能快速搭建出一个网站。框架就像是盖房子的工具箱，里面有各种现成的工具，帮你完成大部分的工作，你只需要专注于业务逻辑的实现。

1. Django

Django 是一个“全家桶”框架，意思是它功能齐全，几乎你需要的所有功能，它都帮你准备好了。所以用Django做开发就像是买了一个装修好的房子，你只需要添置一些家具，马上就可以入住。

快速开发：Django 提供了很多现成的工具，比如用户管理系统、后台管理界面、URL路由、数据库操作等等。你可以很快搭建起一个功能齐全的网站，不需要自己从零开始写每一个功能。

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举个例子：你想做一个博客网站，用Django，你只需要写一下文章的发布和展示功能，用户注册、登录、评论这些功能，Django都帮你准备好了。
强大的后台管理：Django 自带一个强大的后台管理系统，网站的管理员可以通过这个系统直接管理用户、文章、评论等内容，不需要再为后台开发额外写代码。

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举个例子：你开发了一个电商网站，Django 后台可以让你直接在网页上管理商品、订单和用户信息，而不需要手动改数据库。
安全性：Django 帮你处理了很多常见的安全问题，比如防止SQL注入、跨站脚本攻击（XSS）、跨站请求伪造（CSRF）等。也就是说，很多常见的漏洞，Django 已经在背后帮你预防了。

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举个例子：你开发了一个登录系统，不用担心别人通过某种方式绕过你的安全验证，Django 自带的安全机制帮你解决了这些问题。

2. Flask

Flask 是一个轻量级的Web框架，适合做一些小型应用或者微服务。和Django不同，Flask 提供的功能比较少，很多东西需要你自己去选配。用Flask开发就像是自己装修房子，框架只给了你基本的工具，装修风格和细节你可以自己决定。

灵活性：Flask 提供的功能很少，所以你可以根据自己的需求来选配各种扩展包。比如，如果你需要用数据库，你可以选一个适合的ORM库；如果需要用户认证功能，你可以选配一个认证库。Flask给了你很大的自由度。

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举个例子：你想开发一个小型论坛，用Flask，你可以根据需求挑选需要的功能，比如用户注册、发帖、评论等，不需要的功能就不加，保持应用的简洁。
易于学习：相比于Django，Flask 更加轻量，学习成本低。如果你刚开始学习Web开发，Flask 是一个不错的选择。它的架构简单明了，容易上手，你可以快速理解它的工作原理。

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举个例子：如果你只是想做一个简单的网页来展示一些个人信息，用Flask非常方便，只需要几行代码就可以搭建一个基本的网站。

3. 理解框架的工作原理

不光要会用框架，还要理解框架背后的工作原理。这样当你遇到问题时，才能快速定位问题，知道是哪个环节出了问题。

请求处理流程：不论是Django还是Flask，当用户发起一个请求时（比如在浏览器里打开你的网站），这个请求会经过一系列的处理流程，比如路由匹配、视图函数处理、模板渲染等，最终返回一个网页给用户。理解这个流程可以帮你更好地调试和优化代码。

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举个例子：当用户点击“提交”按钮时，浏览器发出了一个请求，这个请求会先匹配URL，然后由对应的函数处理，处理完后返回结果给用户。如果这个流程中某个环节出问题了，比如找不到对应的函数，你需要理解是哪一步出了问题。
中间件：中间件是框架中的一种机制，它可以在请求处理的某些环节插入额外的操作。比如，Django 的中间件可以在请求进入视图函数前做一些额外的验证，或者在响应发出前对数据进行处理。理解中间件的工作方式可以帮你在项目中插入一些额外的逻辑，比如请求日志记录、安全检查等。

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举个例子：你想在每个请求处理前都记录用户的IP地址，你可以通过中间件来实现，不需要在每个视图函数里单独写记录代码。

总的来说，学会使用Django或者Flask，可以大大提升你在Web开发中的效率。不过，学会使用工具只是第一步，理解这些工具背后的工作原理，才能在实际项目中游刃有余。

六、前端基础

作为Python开发者，虽然你的主要工作是后端开发，但有时候难免会接触到前端，尤其是当你做Web开发时，后端和前端的对接是绕不过去的。因此，懂一点前端基础知识，不仅能让你更好地和前端开发者协作，也能让你自己在一些简单的项目中实现前后端的联动。

1. HTML/CSS

HTML就像是网页的骨架，它决定了网页上各个元素的结构和布局，比如文字、图片、按钮等都靠HTML来定义。你不需要成为HTML专家，但起码得知道基本的标签是什么。比如，<div>是用来分块的，<h1>是标题，<p>是段落等等。最简单的理解就是，HTML就像是在搭积木，网页上的每一个小块都是一个HTML标签。

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举个例子：你在开发博客网站，前端的文章列表展示是通过HTML标签来实现的，文章的标题、内容、图片等都会放在HTML标签里显示出来。
CSS是用来给HTML加上样式的，比如字体大小、颜色、边距、对齐方式等。HTML决定了内容在哪里，CSS决定了这些内容怎么展示。简单说，CSS就是用来给网页“化妆”的，决定了网页的“颜值”。

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举个例子：同样是一个文章标题，HTML 只会告诉浏览器“这是一个标题”，而CSS 则告诉浏览器“这个标题应该是红色的，字体要大一些，居中对齐”。

2. JavaScript

JavaScript是网页上的“动作导演”，用来处理网页的交互功能。比如，用户点击按钮时，页面发生变化或者出现弹窗，这就是JavaScript在背后起作用。你作为后端开发者，虽然不用深入研究复杂的前端交互逻辑，但起码需要了解基本的JavaScript语法和作用。

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举个例子：你在开发一个用户登录功能，前端页面上有一个“登录”按钮，当用户点击时，会用JavaScript发起一个请求，把用户输入的账号和密码发送给后端，后端再验证信息是否正确。这整个流程中，JavaScript负责发送数据和接收后端的响应。
前后端交互：后端开发者需要理解前后端是如何通过接口（API）来交互的。比如，用户提交一个表单，前端通过JavaScript发起一个请求，把表单数据发给后端。后端处理完后，再返回结果给前端，前端根据返回结果更新页面。这里涉及到的数据格式通常是JSON，了解基本的JSON结构和数据交换方式，可以让你在处理前后端数据对接时更加顺畅。

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举个例子：你开发了一个天气查询网站，用户输入城市名后，前端用JavaScript把这个城市名发给后端，后端查询数据库获取天气信息，再把结果返回给前端，前端根据这个结果显示天气情况。

3. 为什么学一点前端有用

虽然你不需要精通前端，但了解这些基础知识能让你在和前端开发者沟通时更加顺畅。比如，当你和前端讨论一个Bug时，如果你知道HTML、CSS和JavaScript的基本工作方式，你能快速定位问题是出在前端还是后端。再比如，某些简单的前端修改，你也可以自己动手，不用每次都依赖前端开发者。

七、操作系统和Linux

作为一名Python开发者，掌握一些操作系统的基础知识，尤其是Linux系统的操作，是进入大厂的必备技能之一。大厂的服务器几乎都是跑在Linux环境下的，你可能会经常和这些系统打交道。如果不懂Linux，可能会非常不方便。下面我来讲一下为什么要学Linux，以及具体要学哪些内容。

1. 命令行工具

在Linux系统中，命令行是开发者和服务器打交道的主要工具。不同于Windows的图形界面，Linux服务器上大多是通过命令行来完成操作的。熟练使用这些工具可以让你高效地处理文件、搜索日志、分析数据。

**grep**：它是用来搜索文本的利器。比如，当你在处理一个巨大的日志文件时，手动找某个错误信息非常耗时，而grep可以一秒钟帮你找出所有包含指定关键字的行。

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举个例子：你开发的程序出错了，需要从几百MB的日志文件里找出包含“error”的行，grep "error" filename.log可以快速帮你筛选出所有的错误信息。
**awk**：这个工具用来处理文本的格式化和分析。它可以按照指定的规则来处理数据，非常适合从文件中提取特定列的数据。

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举个例子：你的日志里每一行都有很多信息，但你只想看每一行的时间戳，这时候可以用awk '{print $1}' filename.log来只输出第一列的内容（假设第一列是时间戳）。
**sed**：它主要用于编辑文本，可以对文件中的内容进行替换、删除等操作。比如，你可以用sed来批量修改配置文件中的某些参数。

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举个例子：你的配置文件里有上千行，你需要把所有的“localhost”替换成“127.0.0.1”，用sed 's/localhost/127.0.0.1/g' config.txt一行命令就能完成。

2. 脚本编写

学会用Shell脚本写一些自动化任务，可以大大提高你的工作效率。Shell脚本就像是一个程序，它可以自动帮你执行一系列命令，避免手动输入。

Shell脚本的作用：当你需要重复执行某些操作时，比如定时备份文件、批量处理数据等，写个Shell脚本可以让这些任务自动化进行。它不仅省时省力，还能减少人为操作出错的可能。

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举个例子：你每天都要登录服务器，执行一堆命令来备份数据库。如果每次都手动输入会很累，而且容易出错。这时你可以写个Shell脚本，把所有的命令放进去，然后每天只需要运行这个脚本，剩下的工作就交给它自动完成。

3. 系统性能调优

当你的程序跑在服务器上时，有时候会遇到性能问题，比如服务器变得很慢，或者网络拥堵。这个时候，掌握一些Linux下的性能监控工具，能帮你快速定位问题所在。

查看CPU使用情况：用top或者htop命令可以实时查看当前系统的CPU使用情况，看看是不是某个进程占用了过多的资源。

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举个例子：你开发的程序运行时突然变得非常慢，这时你可以运行top命令，检查是不是某个进程占用了大量的CPU。如果你的程序占用了90%以上的CPU，那可能就是代码里有性能瓶颈需要优化。
查看内存使用情况：用free -h命令可以查看系统内存的使用情况，看看是不是内存不够用了。

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举个例子：服务器上运行着多个程序，如果某个程序一直占用大量内存，可能会导致系统变慢甚至崩溃。这时，你可以用free -h命令查看当前的内存使用情况，判断是否需要清理内存或者优化程序。
查看网络使用情况：用netstat或者iftop命令可以查看网络连接的状态，分析网络流量，找出是不是网络带宽被占满了。

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举个例子：你的应用突然无法连接数据库了，可能是网络问题。这时你可以用netstat查看当前有哪些网络连接，或者用iftop查看网络流量，判断是不是网络卡顿或者带宽不够。

为什么学Linux有用？

掌握Linux不仅能让你在服务器上自由操作，处理日志、配置环境，还能在系统出现性能问题时快速定位原因并解决。这些技能在大厂中非常有用，尤其是当你需要处理分布式系统、大规模部署、或者微服务架构时，Linux操作几乎是必不可少的。

所以，作为一个想进入大厂的Python开发者，学会Linux的基本操作，可以让你在面试和工作中都更有竞争力！

八、分布式系统和微服务

随着业务的增长，系统处理的数据量和用户请求会越来越多，单靠一台服务器已经不够用了。这时候，大厂通常会采用分布式系统和微服务架构来解决问题。简单来说，就是把原来一个大块头的系统拆分成多个小服务，每个服务可以独立运行，互相之间协作，从而提升系统的性能和稳定性。

1. 分布式计算

分布式计算就是把一个大任务分成多个小任务，分发到不同的服务器去完成，再把结果汇总。这样做的好处是可以同时利用多台服务器的计算能力，提升处理速度。

负载均衡：负载均衡的意思就是让多台服务器同时处理用户请求，把压力分摊开来。比如用户访问一个网站，后台有很多台服务器，负载均衡会根据每台服务器的工作负荷，把请求分配给最合适的服务器，这样可以避免某一台服务器过载。

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举个例子：你平时访问的某个电商网站，突然有大促活动，涌入了大量用户。如果所有请求都集中到一台服务器上，可能会崩掉。负载均衡就是帮忙把这些请求平均分配到多台服务器，确保大家都能正常访问。
消息队列：在高并发情况下，比如用户下单，系统可能一下子处理不过来。这时候可以用消息队列，先把用户的请求排队，等系统空闲了再慢慢处理。常见的消息队列工具有RabbitMQ、Kafka等。

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举个例子：如果电商网站的订单系统一时处理不过来，你的订单请求会先放到一个消息队列里排队。系统会逐步从队列里取出订单，一个一个地处理，保证订单不会丢失或者失败。

分布式存储：分布式存储就是把数据分散存储在不同的服务器上，防止数据量太大导致一台服务器吃不消。比如用Hadoop、HDFS这种分布式文件系统，把海量数据分布到多台服务器上存储和处理。

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举个例子：视频网站需要存储大量视频文件，如果全都放在一台服务器上，硬盘可能装不下。分布式存储可以把这些视频分散存储到不同的服务器上，不仅扩展了存储空间，还提高了读取速度。

2. 微服务架构

微服务架构就是把一个大块头的系统拆成很多小服务，每个服务只负责一小块功能，这样每个服务可以独立开发、部署和维护。不同的微服务之间通过某种方式进行通信，比如通过RPC（远程过程调用）或REST API来传递信息。

微服务的好处：微服务拆分之后，系统更容易扩展。如果某个微服务有问题，只需要修复这个小模块，而不影响整个系统。每个服务都可以独立升级、扩展，开发效率也更高。

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举个例子：一个电商网站可以把用户管理、商品管理、订单管理、支付系统等模块拆分成不同的微服务。这样，当支付系统需要升级时，不会影响到用户管理或者商品管理模块。

服务之间的通信：微服务之间可能需要互相发送数据，比如用户下单后，订单服务需要通知支付服务进行支付。这时可以用RPC或者REST API来让服务之间通信。

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举个例子：用户提交订单时，订单服务会通过REST API向支付服务发起请求，支付服务处理完支付逻辑后再返回给订单服务，这就是微服务之间的通信过程。

3. 容器化技术

容器化技术就是把应用程序和它的运行环境打包成一个“容器”，这样无论你把它放到哪台服务器上，它都能正常运行，不用担心环境配置问题。容器化技术可以让应用更容易部署、管理、扩展，常见的工具有Docker和Kubernetes。

Docker：Docker就是用来打包应用和它的依赖，让开发者在开发环境和生产环境中使用同一个打包好的容器，确保代码能在不同的环境下正常运行。

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举个例子：你写好了一个应用，在本地电脑上测试没问题，但到了服务器上可能因为环境不一致（比如依赖的库版本不同）导致出错。Docker可以把应用和所有依赖一起打包，这样无论在哪个环境下运行，结果都是一致的。
Kubernetes：当你有很多个容器要管理时，Kubernetes可以帮你自动化部署、管理、扩展这些容器。它相当于是一个容器的管理平台，可以帮助你在多台服务器之间调度容器，让它们高效运行。

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举个例子：假设你有一个微服务应用，部署了几十个容器。如果某个容器挂了，Kubernetes可以自动重启它，或者根据流量情况自动扩展新的容器，保持服务稳定。

总结：

分布式系统和微服务架构能帮助你应对大规模用户请求和海量数据的挑战，通过负载均衡、消息队列、分布式存储等技术，让系统更加稳定高效。而微服务和容器化技术则让你在开发、部署和维护系统时更灵活、更高效。如果你想进大厂，这些知识点是必须掌握的。

九、云计算和DevOps

云计算和DevOps现在在大厂里非常普遍，因为它们能够大大提高项目的开发和部署效率。如果你想要在大厂工作，这些技能是必不可少的。

1. 云服务

简单来说，云服务就是让你不用自己买服务器、硬盘之类的硬件，而是把这些东西“租”到云上，用多少付多少。云服务商会为你提供计算、存储、网络等各种基础设施，你只需要把自己的应用程序部署上去就行。

常见的云服务：像AWS（亚马逊云）、阿里云、Azure（微软云）这些都是大厂常用的云服务平台。它们提供很多服务，比如虚拟服务器、数据库、文件存储、负载均衡等。

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举个例子：你开发了一个网站，原来可能需要自己买服务器，配置网络设备，甚至自己去管理数据备份。但有了云服务后，你只需要在阿里云或者AWS上开通一台虚拟服务器，把代码部署上去，剩下的事情都交给云服务商来处理。他们会帮你管理硬件、自动扩展资源、保证数据安全等。

云上的存储和计算：除了虚拟服务器，云服务商还提供其他功能，比如云存储（存文件）和云计算（处理大量数据）。你可以用云存储服务来保存用户上传的图片、视频等文件，而不用担心硬盘空间不够。也可以用云计算服务来做大规模的数据处理，比如分析用户行为数据、进行AI训练等。

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举个例子：视频网站可以把用户上传的视频存在阿里云的云存储上，用户播放时可以从云端直接读取，而不需要占用本地服务器的硬盘空间。

2. DevOps

DevOps就是开发（Development）和运维（Operations）的结合，目的是让开发和部署的过程更加顺畅和自动化，避免开发完了还要手动去部署的麻烦。DevOps的核心就是自动化，通过工具和流程让代码从开发到上线的过程自动化，减少人为操作的出错概率。

CI/CD（持续集成/持续交付）：这是一套自动化流程，开发者每次提交代码后，CI/CD工具会自动检测代码有没有问题（持续集成），然后把代码部署到服务器上（持续交付）。这样你不用手动去部署，减少了出错的几率。

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举个例子：开发者每天写完代码后，把代码提交到GitLab或者GitHub上，CI/CD工具（比如Jenkins或者GitLab CI）会自动开始运行测试，确保代码没有问题。测试通过后，它会自动把新代码部署到服务器上，整个过程不需要手动干预。

自动化测试和部署：通过CI/CD工具，可以自动化地跑测试，确保新代码不会引入BUG。如果一切顺利，它会把代码自动部署到测试服务器或生产环境。这种自动化流程大大节省了开发者的时间。

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举个例子：你写了新功能，提交代码后，CI/CD系统会自动测试这个功能是不是和现有功能冲突，确保没有BUG后，会自动把它发布到线上。这不仅省时，还能确保每次上线的代码质量。

3. 为什么云计算和DevOps重要

在大厂的项目中，用户量和系统的复杂性都很高，手动去管理服务器、部署代码的方式不太现实。云计算和DevOps提供了一套自动化和高效的方式，帮助你在短时间内快速扩展业务、部署代码、优化性能。

云计算的优势：你不用担心硬件设施，灵活性很高，想要多少资源就开多少。而且大部分云服务都有自动扩展功能，用户量激增时，它们会自动增加服务器，等流量下降时，又会自动减少，节省成本。
DevOps的优势：自动化测试和部署大大减少了出错的可能性，加快了开发和上线的速度。尤其是大厂，一天可能有很多次代码提交，如果没有自动化流程，每次上线都会耗费大量时间。

十、代码规范和测试

在大厂里，代码规范和测试是非常重要的，因为团队协作和代码质量是保证项目长期稳定运行的关键。如果代码乱七八糟，不仅自己看着头大，别的同事也很难接手或维护。所以你得掌握如何写出干净、易维护的代码，还要懂得测试和版本控制。下面我来聊聊这几块内容。

1. 代码规范

代码规范其实就是让你的代码看起来整齐、易读。虽然写代码本身并不难，但要写出别人也能轻松理解的代码就不容易了。所以大厂里会要求大家遵循统一的代码风格，像Python的话，一般要遵守PEP8规范。

PEP8规范：这就像写作文要用标点符号、分段一样，PEP8会告诉你什么时候该换行、缩进用几个空格、变量命名怎么写、注释怎么写等等。比如缩进一律用4个空格，而不是Tab键；变量名要有意义，不要用a、b、c这样的单字母。

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举个例子：写函数时，命名要简洁明了，像calculate_total_price()这样的名字一看就知道这个函数是用来计算总价的，而不是像ct()这种看不懂的缩写。
清晰的注释：有时候即使代码写得再清楚，还是需要加一些注释，特别是一些复杂的逻辑。注释的作用就是帮别人或者自己（过段时间再看自己写的代码）快速理解你的思路。

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比如，你写了一个复杂的算法，哪怕你自己理解得很透彻，也要在关键部分加上注释，告诉别人这个算法的目的是什么、为什么要这样写。

2. 单元测试

测试代码就是为了确保你的代码能正确运行，避免上线后出BUG。单元测试是一种比较常用的测试方式，它会针对代码里的每个“小模块”进行测试，确保每个功能都正常工作。

**unittest或pytest**：这是Python里常用的测试框架。你可以写一些测试用例，去验证代码里的函数、类等模块有没有按预期工作。

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举个例子：你写了一个计算总价的函数，单元测试可以帮你验证当传入不同的价格时，函数输出的结果是不是对的。如果测试结果正确，代码就更有保障了；如果出错，你可以及时发现问题并修复。

为什么要测试：测试的好处是可以在开发过程中发现问题，避免上线后才发现BUG，节省了时间和成本。想象一下，如果你上线后发现支付系统有问题，那损失可就大了，所以提前写测试是非常有必要的。

3. 代码审查和协作

大厂项目大部分都是多人协作开发的，代码审查（Code Review）就是为了让团队成员互相检查对方的代码，确保代码质量。

git版本控制：多人开发时，大家都在同一个代码库里提交代码，如果不做好版本控制，很容易互相覆盖对方的代码。git可以帮你记录每次代码的改动，还能方便地回退到之前的版本。

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举个例子：你在开发新功能时，可以在自己的分支上开发，测试完没问题后再合并到主分支。这样其他人就不会被你半成品的代码影响。
代码审查流程：在大厂，每次提交代码之前，通常需要经过团队里的其他开发者的审查。大家会检查你的代码是否符合规范，有没有明显的错误，逻辑是否清晰。这样不仅可以提高代码质量，还能相互学习，一起提升。

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比如，你写了一个新功能，在提交代码之前需要发起一个PR（Pull Request），你的同事会来帮你检查代码，发现问题后会给出建议，你修改后再提交，确保代码没问题后才能合并到主代码库里。

最后的总结

这里黎明想说的是，进大厂并不是一蹴而就的事情，它需要你具备全面的技术栈，尤其是对计算机基础、Python高级特性、算法、网络编程、数据库、Web框架等领域的深入理解。同时，积累项目经验和实践能力也非常重要，通过参与开源项目、做一些自己的项目来提升自己的综合能力。

最重要的是，保持学习的热情和积极的心态，大厂的门槛虽然高，但只要你愿意付出努力，总有机会走进它们的世界。好了，本期我们就学到这里啦，我们下期不见不散！

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