jackfrued
/
Python-100-Days
mirror of https://github.com/jackfrued/Python-100-Days.git
1
0
Fork 0
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity
Python - 100天从新手到大师
367 Commits
7 Branches
0 Tags
333 MiB
Python 37.5%
HTML 33.8%
Jupyter Notebook 27.5%
Java 1%
CSS 0.1%
 
 
 
 
 
Go to file
jackfrued 301bb830a5 增加了SQL案例 2022-03-31 23:58:14 +08:00
Day01-15 更正了网友们指出的错误 2021-11-20 20:22:54 +08:00
Day16-20 更正了网友们指出的错误 2021-11-20 20:22:54 +08:00
Day21-30 更新了部分文档 2021-11-20 19:47:39 +08:00
Day31-35 更正了网友们指出的错误 2021-11-20 20:22:54 +08:00
Day36-40 增加了SQL案例 2022-03-31 23:58:14 +08:00
Day41-55 更新了部分文档 2021-12-08 00:29:15 +08:00
Day56-60 开始更新数据分析部分内容 2020-11-30 20:37:06 +08:00
Day61-65 更新了爬虫和数据分析部分的文档 2022-03-11 01:01:01 +08:00
Day66-80 更新了爬虫和数据分析部分的文档 2022-03-11 01:01:01 +08:00
Day81-90 更新了数据分析部分的文档 2021-11-06 20:41:44 +08:00
Day91-100 更新了部分文档 2021-09-10 07:53:03 +08:00
res 更新了日志 2022-01-11 17:12:41 +08:00
公开课 更新了爬虫和数据分析部分的文档 2022-03-11 01:01:01 +08:00
番外篇 更新了数据分析部分的文档 2021-11-06 20:41:44 +08:00
.gitignore 修改了交流群相关信息 2019-06-13 17:01:25 +08:00
README.md 更新了爬虫和数据分析部分的文档 2022-03-11 01:01:01 +08:00
更新日志.md 更新了日志 2022-01-11 17:12:41 +08:00

README.md

Python - 100天从新手到大师

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。

Python应用领域和职业发展分析

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）

Day01~15 - Python语言基础

Day01 - 初识Python

  • 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

Day02 - 语言元素

  • 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

Day03 - 分支结构

  • 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

Day04 - 循环结构

  • 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

Day05 - 构造程序逻辑

  • 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

Day06 - 函数和模块的使用

  • 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）

Day07 - 字符串和常用数据结构

  • 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

Day08 - 面向对象编程基础

  • 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

Day09 - 面向对象进阶

  • 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

Day10 - 图形用户界面和游戏开发

  • 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

Day11 - 文件和异常

  • 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

Day12 - 字符串和正则表达式

  • 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

Day13 - 进程和线程

  • 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

Day14 - 网络编程入门和网络应用开发

  • 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

Day15 - 图像和文档处理

  • 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

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

  • 关系型数据库概述
  • MySQL的安装和使用
  • SQL的使用
  • DDL - 数据定义语言 - create / drop / alter
  • DML - 数据操作语言 - insert / delete / update
  • DQL - 数据查询语言 - select
  • DCL - 数据控制语言 - grant / revoke
  • MySQL新特性
  • 窗口函数的应用
  • JSON数据类型
  • 相关知识
  • 数据完整性和一致性
  • 视图、函数、过程、触发器
  • 事务和锁
  • 执行计划和索引
  • 范式理论和反范式设计
  • 在Python中操作MySQL

Day41~55 - 实战Django

Day41 - Django快速上手

  • Web应用工作机制
  • HTTP请求和响应
  • Django框架概述
  • 5分钟快速上手

Day42 - 深入模型

  • 关系型数据库配置
  • 使用ORM完成对模型的CRUD操作
  • 管理后台的使用
  • Django模型最佳实践
  • 模型定义参考

Day43 - 静态资源和Ajax请求

  • 加载静态资源
  • Ajax概述
  • 用Ajax实现投票功能

Day44 - Cookie和Session

  • 实现用户跟踪
  • cookie和session的关系
  • Django框架对session的支持
  • 视图函数中的cookie读写操作

Day45 - 报表和日志

  • 通过HttpResponse修改响应头
  • 使用StreamingHttpResponse处理大文件
  • 使用xlwt生成Excel报表
  • 使用reportlab生成PDF报表
  • 使用ECharts生成前端图表

Day46 - 日志和调试工具栏

  • 配置日志
  • 配置Django-Debug-Toolbar
  • 优化ORM代码

Day47 - 中间件的应用

  • 什么是中间件
  • Django框架内置的中间件
  • 自定义中间件及其应用场景

Day48 - 前后端分离开发入门

  • 返回JSON格式的数据
  • 用Vue.js渲染页面

Day49 - RESTful架构和DRF入门

Day50 - RESTful架构和DRF进阶

Day51 - 使用缓存

  • 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

Day52 - 接入三方平台

  • 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

Day53 - 异步任务和定时任务

  • 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

Day54 - 单元测试

Day55 - 项目上线

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

Day56~60 - 用FastAPI开发数据接口

  • FastAPI五分钟上手
  • 请求和响应
  • 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

Day61~65 - 爬虫开发

Day61 - 网络数据采集概述

  • 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

Day62 - 数据抓取和解析

Day63 - Python中的并发编程

Day64 - 使用Selenium抓取网页动态内容

Day65 - 爬虫框架Scrapy简介

Day66~80 - 数据分析

Day66 - 数据分析概述

Day67 - 环境准备

Day68 - NumPy的应用-1

Day69 - NumPy的应用-2

Day70 - Pandas的应用-1

Day71 - Pandas的应用-2

Day72 - Pandas的应用-3

Day73 - Pandas的应用-4

Day74 - Pandas的应用-5

Day75 - 数据可视化

Day76 - 概率基础

Day77 - 相关和回归

Day78 - 方差分析和参数估计

Day79 - 聚类和降维

Day80 - 数据分析方法论

Day81~90 - 机器学习和深度学习

Day81 - 机器学习基础

Day82 - k最近邻分类

Day83 - 决策树

Day84 - 贝叶斯分类

Day85 - 支持向量机

Day86 - K-均值聚类

Day87 - 回归分析

Day88 - 深度学习入门

Day89 - PyTorch概述

Day90 - PyTorch实战

Day91~100 - 团队项目开发

第91天：团队项目开发的问题和解决方案

  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。

      company_architecture

    • 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

    请参考《团队项目开发的问题和解决方案》。

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。

  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

    uml

  • 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

第92天：Docker容器详解

  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）

第93天：MySQL性能优化

第94天：网络API接口设计

第95天：[使用Django开发商业项目](./Day91-100/95.使用Django开发商业项 目.md)

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
  2. API接口文档的撰写
  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96天：软件测试和自动化测试

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）
Django项目部署
  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
性能测试
  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

第97天：电商网站技术要点剖析

第98天：项目部署上线和性能调优

  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

第99天：面试中的公共问题

第100天：Python面试题实录