Facebook工程师：从工程角度，系统掌握Python

推荐Facebook资深工程师景霄在极客时间最新开设的《Python核心技术与实战》专栏，希望带你从工程的角度，重新理解 Python，做到真正的“即学即用”。

作者介绍：

景宵

本科毕业于武汉大学电子工程系（专业第一），后进入哥伦比亚大学攻读计算机硕士学位。

毕业后顺利入职Facebook，目前在核心组Feed Ranking，从事机器学习的相关工作。

这个专栏是从工程的角度来讲解 Python 这门编程语言，不会死抠一些很偏的知识点，相反，会从实际出发，以工作中遇到的实例为主线，去讲解Python的知识点和应用。本专栏中基于Python最新版本3.7，有大量独特的案例和见解，以及不少作者本人阅读源码后的体会，并且难易兼顾，专栏中既有简单的基础知识，也有进阶的课程，会尽量的做到“老少皆宜”。

你将获得：

从工程角度掌握 Python 高阶用法

独立开发 Python 项目的能力

完整的 Python 学习路径

硅谷一线工程师的独家经验分享

新目录

一、Python基础知识

方法：如何逐步突破，成为Python高手（Jingxaio）

工具：为什么必学Jupyter Notebook ？ （Yuannan）

列表和元祖，到底用哪一个？（Jingxaio）

字典、集合，你真的了解吗？ （Jingxiao）

深入浅出字符串 （Jingxiao）

Python“黑箱”：输入与输出 (Tan)

修炼基本功：条件与循环 (jingxiao)

提高程序的稳定性：异常处理 (jingxiao)

不可或缺的自定义函数(Jingxiao)

简约不简单的匿名函数(Jingxiao)

你好，面向对象（上）(Tan)

你好，面向对象（下）(Tan)

搭建积木：Python 模块化 (Tan)

答疑（一）(jingxiao)

二、Python进阶核心知识

Python对象的比较、复制 (Jingxiao)

值传递、引用传递or其他，Python里参数是如何传递的？(jingxiao)

强大的装饰器 (jingxiao)

metaclass：是潘多拉魔盒还是阿拉丁神灯 ？(Yuannan)

深入理解迭代器和生成器 (Tan)

揭秘Python协程 (Tan)

Python并发编程之Future (jingxiao)

Python并发编程之Asyncio (jingxiao)

你真的懂Python GIL（全局解释器锁）吗？(yuannan)

带你解析Python垃圾回收机制(Tan)

SWIG：TensorFlow等流行框架背后的Python/C++混合编程技术(Yuannan)

答疑（二）(jingxiao)

三、规范：编写高质量的Python程序

活都来不及干了，还有空注意代码风格？！【yuannan】

学会合理分解代码，提高代码可读性 (Tan)

如何合理运用assert？(Jingxiao)

巧用上下文管理器和With语句精简代码 (Jingxiao)

真的有必要写单元测试吗 (jingxiao)

pdb & cProfile：调试和性能分析的法宝（Jingxiao）

答疑（三）(jingxiao)

四、实战：带你搭建量化交易系统 (Tan)

初探量化世界

RESTful & Socket: 搭建你的交易后台核心

Pandas & Numpy: 策略与回测系统

Kafka & Rabbitmq: 自动化交易流水线

Mysql: 日志和数据存储系统

Django: 搭建监控平台

答疑（四）

五、分享：技术见闻和感想 （Jingxiao）

硅谷一线工程师的工作日常

细数服务器端开发的注意事项

提高市场竞争力：如何成为一个全栈工程师？

景霄目前从事机器学习的相关工作，主要负责是人工智能的推荐 排序 系统与算法。他曾领导多个上亿用户级产品的开发与落地，可以说工程与实战经验非常丰富。最近，他把自己的「工程角度」Python学习法整理了出来，跟极客时间合作了《Python核心技术与实战》专栏，希望带你从工程的角度，重新理解 Python，做到真正的“即学即用”。

近几年，Python 的受欢迎程度可谓是扶摇直上，加入 Python 学习大营的人越来越多。不过，随之而来的是，竞争越来越激烈。迷茫的声音也越来越多，我经常看到粉丝在后台留言：

Python程序员都有哪些发展方向？大概都有哪些技能点？

刚学了半年多 Python，想找个薪资高一点的工作，有什么建议吗？

想学 Python 爬虫，要从哪里开始入手？

想成为机器学习工程师，该怎样才能拿到 Offer ？

……

其实，大家迷茫的根本原因，是对 Python 的职业成长路径不清楚，也不了解各个阶段对应的核心知识点。因此，我给大家整理了一份「 Python 职业成长路径图」，涵盖Python程序员职场发展的4个方向，也列出了各个方向需要掌握的核心知识点，分享给你。

入门Python，夯实基础，掌握Python核心知识，比如基本的数据结构、面向对象编程、并发编程等等，成为一名合格的Python工程师；

Web工程师：当你掌握了Python中高阶知识，再去学一些单元测试、Flask框架、数据库使用等，就可以往Web工程师发展；

爬虫工程师：如果你对爬虫感兴趣，这是个不错的选择。你的知识库还需要再添加一块内容：学习爬虫开发；

数据分析工程师：大数据、数据分析这几年大火，相对应的，你还需要学习Matplotlib绘图、Pandas、10大核心算法等内容；

机器学习工程师：跟这个方向相关的词，还有“高薪”、“稀缺”，不过想成为机器学习工程师并非易事，你需要花更多的时间和精力去专研深度学习。

可以说，不管你往哪个方向发展，都非常有前景，特别是数据分析工程师和机器学习工程师。不过，想成为 Python 高手，找到一个好方向固然重要，更重要的是你的学习方法是否正确。

我认识这么一个牛人，他在读大学的时候才开始接触编程，但一路进入哥伦比亚大学计算机系读研、毕业后进入 Facebook 做机器学习工程师，他是怎么做到的呢？

他说，不光他自己，包括他在Facebook 认识的编程牛人们，都特别善于从「工程角度」、以实用为出发点来思考和学习一门语言。

方法是：花很短的时间看完基础语法，然后去了解一些重难点、易错点，最后自己亲自动手完成一个项目，达到融会贯通的效果。这样下来，可能几周时间就掌握得差不多了。

你看，这样从「工程角度」去学习和理解一门语言，会让你达到事半功倍的效果。

再跟你重点介绍一下，这位牛人叫景霄，是Facebook资深工程师。目前从事机器学习的相关工作，主要负责是人工智能的推荐排序系统与算法。他曾领导多个上亿用户级产品的开发与落地，可以说工程与实战经验非常丰富。

最近，他把自己的「工程角度」Python学习法整理了出来，跟极客时间合作了《Python核心技术与实战》专栏，希望带你从工程的角度，重新理解 Python，做到真正的“即学即用”。

相比市面上大多数理论且远离实际工程的学习资料，这个专栏特点很明显：

1.他不会死抠一些很偏的知识点，而是从实际出发，以工作中遇到的实例为主线，去讲解 Python 的核心技术和应用；

2.有完整的Python学习路径，从基础语法到高级用法，再到项目实战开发。让你把学到知识点通过项目都串联起来，形成你自己的Python 学习框架图；

3.整个专栏内容都是基于 Python 最新的3.7版本来讲解，告别网上那些陈旧不更新的学习内容，毋庸置疑，Python 3才是Python的未来。

具体地，《Python核心技术与实战》分成以下四个模块。

1.Python基础入门

必学知识：【Python基础数据结构】【Python基础语法】【文件操作】【错误与异常处理】【Python面向对象】【模块化】

第一步，你必然需要掌握的Python基础知识。这个专栏不仅仅只讲基础概念、操作，同时也为你整理了很多进阶难度的知识，或是一些重难点、易错点等需要注意的地方。

2.Python进阶核心知识

必学知识：【Python协议】【Python高级语法】【Python正则表达式】【Python并发编程】【垃圾回收机制】【项目实战】

第二步，进阶 Python 的核心知识点，比如装饰器、并发编程等等。如果你的工作只是写100行以下的脚本程序，可能不怎么会用得到。但如果你做的是大型程序的开发，则非常有必要。

3.规范：编写高质量的Python程序

这部分着重于教你把程序写得更加规范、更加稳定，用具体的编程操作和技巧，教你提高代码质量。比如，如何合理地分解代码、运用 assert，如何写单元测试等等。

4.Python实战，串联整个知识体系：带你搭建量化交易系统

必学知识点：【RESTful】【Socket】【Pandas】【Numpy】【Kafka】【RabbitMQ】【MySQL】【Django】

真正要掌握一门编程语言，仅仅学会分散的知识点是不够的，还必须要把知识点串联起来，做一些中型的项目才能有更深的领悟与提高。这部分，景霄用量化交易系统这个具体的实战案例，带你综合运用前面所学的Python知识。

再提一句

这个专栏里的所有内容都基于Python最新的3.7版本来讲解，其中包含着景霄大量的独家解读、案例，以及不少他阅读源码后的发现和体会。同时，在层次划分上，景霄希望能难易兼顾，循序渐进。专栏中既有核心的基础知识，也有高级的进阶操作，尽量做到“老少皆宜”。