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第一章：Python 基础知识
- Python 的起源与发展
- 安装与环境配置
- 变量、数据类型与运算符
- 控制流程：条件与循环
- 函数与模块
- 输入与输出
- 异常处理
- 面向对象编程基础
- 文件操作与管理
- Python 标准库概览
- 字符串操作与正则表达式
- 列表、元组、字典与集合
- 时间与日期处理
- 常用内建函数
- 生成器与迭代器
第二章：并发编程
- 线程与多线程编程
- 进程与多进程编程
- 异步编程与协程
- 并发编程中的常见问题与解决方案
- 线程安全与锁机制
- 进程间通信与共享资源
- 异步编程框架比较
- GIL 与 Python 多线程
- 多进程与多线程的选择
- asyncio 库与异步 IO 模型
- 多进程池与线程池
- 并行与并发的区别
- 异步编程中的回调地狱问题
- 高并发与高性能的设计原则
- 分布式计算与任务调度
第三章：高级编程
- 迭代器与生成器
- 装饰器与闭包
- 元类与类装饰器
- 设计模式与最佳实践
- 函数式编程风格
- Python 代码优化与性能提升
- 高级函数与 Lambda 表达式
- 魔术方法与元编程
- 动态类型与静态类型语言对比
- 高级模块与扩展
第四章：开发工具
- 编码规范与文档
- 版本控制与 Git
- 虚拟环境与依赖管理
- IDE 与编辑器推荐
- 调试工具与技巧
- 单元测试与集成测试
- 静态代码分析与 Lint 工具
- 代码重构与优化工具
- CI/CD 与持续集成
- 文档生成与自动化部署
第五章：算法教程
- 常见算法概述
- 排序与搜索算法
- 数据结构与算法设计
- 动态规划与贪心算法
- 图论与网络流算法
- 字符串匹配与处理算法
- 数论与组合数学
- 复杂度分析与算法评估
- 算法实现与优化技巧
- 常用数据结构实现
第六章：数据分析
- 数据获取与清洗
- 数据处理与分析
- 数据可视化
- 机器学习入门
- 数据挖掘与预测建模
- 数据库与数据仓库
- 大数据与分布式计算
- 自然语言处理基础
- 图像处理与计算机视觉
- 时间序列分析与预测
第七章：运维技术
- Linux 基础与常用命令
- 网络基础与常用协议
- Web 服务器与部署
- 数据库基础与管理
- 容器化与 Docker
- 自动化运维与配置管理
- 负载均衡与高可用性
- 日志与监控系统
- 安全与漏洞管理
- 云计算与云服务
第八章：优秀的 Python 库推荐
- NumPy 与 SciPy
- Pandas
- Matplotlib 与 Seaborn
- Requests 与 Beautiful Soup
- Django 与 Flask
- SQLAlchemy 与 ORM
- Celery 与任务队列
- TensorFlow 与机器学习库
- PyQT 与 GUI 开发
- GIS 与地理信息处理
第九章：实战项目
- 项目介绍与需求分析
- 项目架构与设计
- 代码实现与测试
- 项目部署与维护
- 用户反馈与迭代优化
- 项目文档与知识分享
- 团队协作与版本控制
- 项目上线与发布
- 故障处理与紧急修复
- 项目总结与回顾