Python 的流行度屢創新高，作為大數據和人工智能時代的必備語言，Python 優點頗多，它語言簡潔、開發效率高、可移植性強，經過多年的生態建設，Python 有了大量的函數庫，尤其在數據分析和科學計算領域。另外，函數在 Python 中是一等公民，所以 Python 同時也是一種函數式編程語言。

為了在大數據和 AI 時代更具競爭力，學 Python 的程序員越來越多，甚至不少人把 Python 當作第一語言來學習。許多人覺得 Python 功能強大還上手輕松，學習曲線也沒那么陡峭，得來全不費工夫。但是，推開 Python 的大門你會發現，Python 入門容易但精通很難?？此普Z法記得滾瓜爛熟，但一進入實際項目，就被打回了原型。

比如：

你要去做一個電商后臺，存儲著每件產品的 ID、名稱和價格?，F在需要根據商品 ID 找出價格，如何使用最合適的數據結構呢？

在 Python 中字典、集合都是經過高度性能優化的數據結構，如果采用列表來存儲數據并進行查找，時間復雜度是多少？

換成字典呢？哪個更高效？事實上，采用不同數據結構存儲十萬數據，查找速度差異就有可能差出幾千倍。

再比如：

Python 中的協程和線程有什么區別？

生成器如何進化成協程？

并發編程中的 future 和 asyncio 有什么關系？

如何寫出線程安全的高性能代碼呢？

據我所知，大部分初學者都可能卡在這里，前進無門。但是，我們不得不說，解決這些問題，是一名合格 Python 工程師的基本能力。

如果你依然在編程的世界里迷茫，可以加入我們的Python學習扣qun：784758214，看看前輩們是如何學習的。交流經驗。從基礎的python腳本到web開發、爬蟲、django、數據挖掘等，零基礎到項目實戰的資料都有整理。送給每一位python的小伙伴！分享一些學習的方法和需要注意的小細節，點擊加入我們的 python學習者聚集地

從入門到進階掌握下面 Python 核心知識點分析：

1. Python 基礎入門

必學知識：【Python 基礎數據結構】【Python 基礎語法】【文件操作】【錯誤與異常處理】【Python 面向對象】【模塊化】

第一步，你需要掌握 Python 的核心基礎知識。當然，不同于其他基礎教材，我不僅僅只講基礎概念、操作，同時也為你整理了很多進階難度的知識，或是一些重難點、易錯點等需要注意的地方。不僅可以讓入門級的程序員查漏補缺，打撈基礎，也能讓有經驗的程序員，重新從工程角度認識基礎，升華理解。

2. Python 進階核心知識

必學知識：【Python 協議】【Python 高級語法】【Python 正則表達式】【Python 并發編程】【垃圾回收機制】【項目實戰】

第二步，進階 Python 核心知識點，比如裝飾器、并發編程等等。如果你的工作只是寫 100 行以下的腳本程序，可能不怎么會用得到。但如果你做的是大型程序的開發，則非常有必要。

3. 規范：編寫高質量的 Python 程序

這部分著重于教你把程序寫得更加規范、更加穩定。我在實際工作中見過不少程序員，會寫程序，但寫得實在有點“慘不忍睹”，導致最后調試起來錯誤不斷，修改非常費勁兒。因此，我覺得用單獨一個版塊講解這個問題非常有必要。

當然，我不會用一些似是而非的規范來說教，而是會用具體的編程操作和技巧，教你提高代碼質量。比如，如何合理地分解代碼、運用 assert，如何寫單元測試等等。

4. Python 實戰，串聯整個知識體系：帶你搭建量化交易系統

必學知識點：【RESTful】【Socket】【Pandas】【Numpy】【Kafka】【RabbitMQ】【MySQL】【Django】

沒上過戰場開過槍的人，不可能做主官；沒有實戰經驗的語言學習者，不可能成為高手。這部分，會通過具體的實戰案例，帶你綜合運用前面所學的 Python 知識。

真正要掌握一門編程語言，僅僅學會分散的知識點是不夠的，還必須要把知識點串聯起來，做一些中型的項目才能有更深的領悟與提高。