หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

Python Developer Roadmap?

แผนงานที่จะแนะนำคุณในการเป็นนักพัฒนา Python ที่แข็งแกร่งเริ่มต้นจากระดับเริ่มต้น แผนงานนี้สรุปหัวข้อสำคัญทักษะและทรัพยากรเพื่อช่วยให้คุณก้าวหน้าและสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งในการพัฒนา Python

>>> python_roadmap_sh.pdf <<<

ระดับเริ่มต้น

Core Python

  • เรียนรู้พื้นฐานของไวยากรณ์ Python, ชนิดข้อมูล, ตัวแปรและการไหลของการควบคุม
  • ทำความเข้าใจฟังก์ชั่นโมดูลและแพ็คเกจ
  • สำรวจการจัดการไฟล์และการดำเนินการอินพุต/เอาต์พุต
  • การศึกษาข้อยกเว้นการจัดการเพื่อจัดการกับข้อผิดพลาดอย่างมีประสิทธิภาพ

การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ (OOP)

  • อาจารย์พื้นฐานของ OOP ใน Python รวมถึงชั้นเรียนวัตถุการสืบทอดการห่อหุ้มและ polymorphism
  • ทำความเข้าใจกับหลักการของ OOP และวิธีการใช้ใน Python

โครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึม

  • เรียนรู้โครงสร้างข้อมูลที่จำเป็นเช่นรายการพจนานุกรมชุดและ tuples
  • ศึกษาอัลกอริทึมพื้นฐานเช่นการค้นหาการเรียงลำดับและการเรียกซ้ำ
  • สำรวจโครงสร้างข้อมูลทั่วไปและปัญหาอัลกอริทึมและการแก้ปัญหา

ไลบรารีมาตรฐาน Python

  • ทำความคุ้นเคยกับไลบรารีมาตรฐาน Python และโมดูลเช่น os , sys , datetime , math และ random
  • ทำความเข้าใจวิธีการใช้ประโยชน์จากไลบรารีมาตรฐานเพื่อปรับปรุงกระบวนการพัฒนาของคุณ

ทำงานกับห้องสมุดภายนอก

  • เรียนรู้วิธีการทำงานกับไลบรารี Python ยอดนิยมเช่น NumPy , Pandas และ Matplotlib สำหรับการจัดการข้อมูลการวิเคราะห์และการสร้างภาพข้อมูล
  • สำรวจห้องสมุดเช่น Requests และ BeautifulSoup สำหรับการขูดเว็บและการทำงานกับ API

ระดับกลาง

การเขียนโปรแกรมฟังก์ชั่น

  • เรียนรู้หลักการของการเขียนโปรแกรมที่ใช้งานได้และวิธีการใช้ใน Python
  • ทำความเข้าใจกับแนวคิดเช่นความไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ฟังก์ชั่นที่บริสุทธิ์ฟังก์ชั่นลำดับที่สูงขึ้นและองค์ประกอบของฟังก์ชั่น
  • สำรวจไลบรารีการเขียนโปรแกรมที่ใช้งานได้ใน Python เช่น Itertools, Functools และ Operator

การพัฒนาเว็บ

  • รับประสบการณ์จริงด้วยเฟรมเวิร์กเว็บเช่น Django หรือ Flask เพื่อสร้างเว็บแอปพลิเคชัน
  • เรียนรู้เกี่ยวกับการกำหนดเส้นทางเทมเพลตรูปแบบการรับรองความถูกต้องและการรวมฐานข้อมูล

การรวมฐานข้อมูล

  • ศึกษาแนวคิดฐานข้อมูลและเรียนรู้วิธีโต้ตอบกับฐานข้อมูลโดยใช้ Python
  • สำรวจฐานข้อมูล SQL เช่นฐานข้อมูล MySQL, PostgreSQL หรือ NOSQL เช่น MongoDB

การทดสอบและการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วยการทดสอบ (TDD)

  • เรียนรู้เกี่ยวกับเทคนิคการทดสอบขั้นสูงเช่นการเยาะเย้ยการติดตั้งและการทดสอบตามทรัพย์สิน
  • ทำความเข้าใจกับหลักการของการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วยการทดสอบ (TDD) และวิธีการเขียนการทดสอบก่อนเขียนรหัส
  • สำรวจเฟรมเวิร์กการทดสอบเช่น pytest และเครื่องมือเช่นสมมติฐานสำหรับการทดสอบตามทรัพย์สิน

การควบคุมเวอร์ชัน

  • เรียนรู้วิธีใช้ Git และ GitHub สำหรับการควบคุมเวอร์ชันและการทำงานร่วมกัน
  • ทำความเข้าใจแนวคิดเช่นสาขาการกระทำการดึงคำขอและการรวมกัน

API และบริการเว็บ

  • รับความรู้เกี่ยวกับการสร้างและการบริโภค APIs และทำงานกับบริการเว็บ
  • เรียนรู้เกี่ยวกับหลักการ API ที่พักผ่อนและสำรวจห้องสมุดเช่นกรอบการพักผ่อนแบบ flask-restful หรือ django

ระดับสูง

แนวคิด Python ขั้นสูง

  • ศึกษาหัวข้อขั้นสูงเช่นนักตกแต่งเครื่องกำเนิดไฟฟ้าผู้จัดการบริบทและการเรียนการสอน
  • ทำความเข้าใจวิธีการใช้งานตกแต่งเพื่อเพิ่มฟังก์ชั่นลงในฟังก์ชั่นหรือคลาส
  • เรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องกำเนิดไฟฟ้าสำหรับการสร้างลำดับที่ซ้ำได้และผู้จัดการบริบทสำหรับการจัดการทรัพยากร

การเพิ่มประสิทธิภาพรหัสและการทำโปรไฟล์

  • เรียนรู้เทคนิคเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและโปรไฟล์รหัส Python ของคุณเพื่อการปรับปรุงประสิทธิภาพ
  • ทำความเข้าใจกับการใช้เครื่องมือเช่น cprofile และ line_profiler เพื่อระบุคอขวดประสิทธิภาพ
  • สำรวจกลยุทธ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำและลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณ

การพัฒนาเว็บขั้นสูง

  • ดำน้ำลึกลงไปในแนวคิดการพัฒนาเว็บเช่นความปลอดภัยความยืดหยุ่นและการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพ
  • สำรวจเฟรมเวิร์กขั้นสูงและเครื่องมือเช่น GraphQL , Docker และ AWS

พร้อมกันและความเท่าเทียมกัน

  • ดำน้ำลึกลงไปในการเขียนโปรแกรมพร้อมกันโดยใช้เธรดการประมวลผลหลายครั้งและโมดูลฟิวเจอร์ส
  • สำรวจการคำนวณแบบขนานโดยใช้ไลบรารีเช่นการประมวลผลแบบมัลติโปรเซสเซอร์หรือ joblib สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพ
  • เรียนรู้เกี่ยวกับเฟรมเวิร์กการคำนวณแบบกระจายเช่น Dask หรือ Ray สำหรับการปรับขนาดการคำนวณในหลายเครื่อง

ความปลอดภัยใน Python

  • รับความรู้เกี่ยวกับการเขียนโค้ดที่ปลอดภัยและช่องโหว่ด้านความปลอดภัยทั่วไป
  • เรียนรู้วิธีการป้องกันช่องโหว่ของแอปพลิเคชันเว็บทั่วไปเช่นการฉีด SQL และสคริปต์ข้ามไซต์ (XSS)
  • ทำความเข้าใจวิธีการใช้กลไกการตรวจสอบความถูกต้องและการอนุญาตที่ปลอดภัย

ข้อมูลขนาดใหญ่และการคำนวณแบบกระจาย

  • สำรวจเฟรมเวิร์กเช่น Apache Spark หรือ Dask สำหรับการประมวลผลและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่
  • เรียนรู้เกี่ยวกับแนวคิดการคำนวณและสถาปัตยกรรมแบบกระจาย

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องจักร

  • ทำความคุ้นเคยกับห้องสมุดเช่น Scikit-learn , TensorFlow และ PyTorch สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง
  • เรียนรู้เกี่ยวกับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าการสกัดคุณลักษณะการฝึกอบรมแบบจำลองและการประเมินผล

การปรับใช้และ DevOps

  • รับความรู้เกี่ยวกับการปรับใช้แอปพลิเคชัน Python ไปยังแพลตฟอร์มคลาวด์เช่น AWS, Azure หรือ Google Cloud
  • ทำความเข้าใจกับคอนเทนเนอร์โดยใช้เครื่องมือเช่น Docker และ Container Orchestration กับ Kubernetes
  • สำรวจท่อรวมอย่างต่อเนื่องและการปรับใช้อย่างต่อเนื่อง (CI/CD)

ทรัพยากร

  • หนังสือ : "Python Crash Course" โดย Eric Matthes, "Fluent Python" โดย Luciano Ramalho, "Clean Code" โดย Robert C. Martin
  • หลักสูตรออนไลน์ : Coursera & Udemy
  • เอกสาร : เอกสารอย่างเป็นทางการของ Python และเอกสารเฉพาะห้องสมุด: python.org/doc
  • เว็บไซต์และบล็อก : W3Schools, Metanit, Freecodecamp, Letpy, Kaggle, Hackerrank, Sololearn
  • Roadmap โดยละเอียดเพิ่มเติม : Roadmap.sh
  • ช่องโทรเลข: Python/Django, биоиотекаитониста | Python, Django, Flask
ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด