如果你想自学 Python 编程语言，那么你来对了地方！Python 是一种非常流行的编程语言，具有广泛的应用场景，从 Web 开发到数据科学都能发挥作用。Python 也因为其简单易学和强大的功能而备受欢迎。
在自学 Python 的过程中，你需要掌握 Python 的基础知识，如数据类型、流程控制语句、函数、模块等。然后你需要学习编程规范，包括代码风格、注释规范、异常处理规范等。接着你可以学习 Python 的高级编程技巧，如面向对象编程、正则表达式、网络编程、多线程、多进程、协程等。最后，你可以通过 Python 进行 Web 开发实践，包括 RESTful API 的设计与实现、异步 Web 框架的概念和优势、Sanic 框架的基本使用等。
在自学 Python 的过程中，系统性强、内容丰富、质量高的学习资源，同时注重实践，写代码是学习 Python 的最好方法。不要害怕犯错误，试着将错误当作学习的机会，逐步提高自己的编程水平。
本文为你 Python 自学大纲，希望能帮助你快速掌握 Python 编程语言。同时，会在公众号按大纲内容不定期分享各个章节。也希望自己能坚持下去✊✊✊
第一阶段：Python 基础
- 环境配置与安装 Python
- 开发工具介绍
- PyCharm：一款非常流行的 Python 集成开发环境（IDE），具有强大的代码提示、调试和代码重构功能。它是收费软件，但有免费的社区版。
- Jupyter Notebook：一个开源的 web 应用程序，可以让用户创建和共享文档，其中包含实时代码、方程式、可视化图表和文本说明。适合用于数据分析和机器学习任务。
- Python 的数据类型、变量、常量和运算符
- Python 的流程控制语句（if 语句、while 语句、for 语句等）
- Python 的数据结构（列表、元组、字典、集合等）
- Python 的函数和模块
- 文件操作与异常处理
第二阶段：编程规范
- 代码风格
- 遵循 PEP 8 规范
- 代码缩进统一使用四个空格
- 命名规范，如变量、函数、类、模块等的命名应该简洁明了，符合业界惯例
- 注释规范
- 注释要清晰明了，描述准确，应该避免注释掉不再使用的代码
- 避免使用无意义的注释，如 "这里的代码是什么意思？"
- 代码修改时要更新注释，避免注释与代码不一致
- 异常处理规范
- 对可能出现的异常进行捕获和处理，不要忽略异常
- 异常处理应该具体化，避免使用通用的 Exception 捕获所有异常
- 不要使用空的 except 语句，避免隐藏错误
- 函数规范
- 函数应该短小精悍，功能单一，不要定义过长的函数
- 函数的输入、输出参数要有明确的定义和类型，避免歧义
- 函数的文档应该清晰明了，包括函数的作用、输入、输出、异常等
- 模块规范
- 模块应该具有独立性和可重用性，不要定义过多的全局变量和常量
- 模块的文件名要符合规范，不要使用特殊字符或保留关键字
- 模块应该清晰明了，包括模块的作用、导出的接口等
- 数据库规范
- 数据库表名、字段名应该有明确的定义和类型，避免歧义
- 数据库操作要使用事务，避免数据不一致
- 数据库连接应该正确关闭，避免资源浪费和安全问题
- 测试规范
- 单元测试是代码质量的重要保障，应该针对每个函数或模块编写测试用例
- 测试用例应该覆盖所有可能的情况，包括输入、输出、异常等
- 测试应该自动化，可以使用 pytest、unittest 等测试框架
- 版本管理规范
- 使用版本控制系统进行代码管理，如 Git、SVN 等
- 遵循分支管理规范，如主分支、开发分支、功能分支、修复分支等
- 遵循版本发布规范，如标记版本号、发布说明、升级脚本等
第三阶段：Python 高级编程
- 面向对象编程基础
- Python 的正则表达式
- 网络编程（socket 编程、HTTP 协议、爬虫等）
- 数据库操作（MySQL）
- 多线程、多进程、协程等并发编程
第四阶段：Python Web 开发实践
- RESTful API 的设计与实现
- 使用 Python 进行 Web 项目开发实践
- 异步 Web 框架的概念和优势，介绍 Sanic 框架
- Sanic 框架的基本使用，如路由、模板、ORM、Session 管理等
- 异步编程模型和 async/await 语法的基本介绍
- Sanic 框架的高级使用，如请求处理、异常处理、中间件、WebSocket 等
- Sanic 框架的性能测试和优化，如利用异步 I/O、缓存、负载均衡等提高性能和吞吐量
- 实践案例，如开发一个简单的异步 Web 服务、实现高并发的 Web 应用等
第五阶段：性能优化
- 选择合适的数据结构和算法
- 在实现某个功能时，选择合适的数据结构和算法可以极大地提高程序的性能。比如，使用集合代替列表可以更快地执行一些集合操作，使用快速排序算法代替冒泡排序算法可以更快地对数据进行排序。
- 避免不必要的计算
- 在程序中尽可能避免重复计算和不必要的计算。比如，可以缓存某些计算结果以供后续使用，或者通过修改代码逻辑来避免重复计算。
- 使用生成器和迭代器
- 生成器和迭代器是 Python 中非常有用的概念，它们可以让程序更高效地处理大量数据。比如，使用生成器表达式代替列表生成式可以节省内存，使用迭代器可以避免一次性加载整个数据集。
- 避免使用全局变量和大量的内存
- 全局变量和大量的内存分配会降低程序的性能，因此应该尽可能避免它们的使用。比如，可以使用局部变量代替全局变量，或者通过重构代码来避免大量内存的分配。
- 使用并行化技术
- 如果程序需要处理大量的数据或者执行复杂的计算，可以考虑使用并行化技术来提高程序的性能。Python 中有许多库可以实现并行化，如 multiprocessing、concurrent.futures 等。
- 使用内置函数和库
- Python 中有许多内置函数和库，它们都是经过优化的，并且通常比自己写的代码更快。比如，可以使用内置的排序函数 sorted() 代替自己编写的排序算法。
