技术能力

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# Python开发岗位入职技术指南

## 一、必备基础知识

### 1. Python语言基础

- **理解Python语法特性**：熟悉变量、数据类型（如整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典、集合等）、控制结构（循环、条件语句、异常处理）、函数、模块、类与对象、装饰器、生成器等核心概念。
- **掌握Python标准库**：熟悉常用的内置模块如`os`、`sys`、`datetime`、`itertools`、`collections`等，并了解其应用场景。

### 2. 编程规范与最佳实践

- **遵循PEP 8编码规范**：理解并应用Python Enhancement Proposals (PEP) 8中的编码风格指南，确保代码的可读性和一致性。
- **单元测试与代码质量**：熟悉单元测试框架如`unittest`或`pytest`，理解测试驱动开发(TDD)理念，编写高质量测试用例。了解代码审查工具（如`flake8`、`black`、`mypy`）以提升代码质量和静态检查。

### 3. 版本控制与协作

- **Git基础**：熟练使用Git进行版本控制，包括创建分支、提交更改、合并冲突、拉取/推送代码到远程仓库等操作。
- **GitHub/ GitLab/ Azure DevOps**：熟悉至少一种主流代码托管平台的使用，包括创建Pull Request、查看代码差异、参与代码评审等流程。

## 二、核心技术栈

### 1. Web开发

- **Web框架**：深入理解至少一种Python Web框架，如Django、Flask或FastAPI。掌握路由定义、视图函数、模板渲染、中间件、表单处理、数据库交互等核心功能。
- **前端技术**：具备基础的HTML、CSS、JavaScript知识，理解前后端交互（如AJAX、RESTful API）。熟悉至少一种前端框架（如React、Vue.js）或库（如jQuery）为加分项。
- **数据库操作**：熟练使用SQL，并掌握Python与关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）的交互，如使用ORM库（如Django ORM、SQLAlchemy）或原生SQL查询。

### 2. 数据分析与科学计

项目经验

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# Python开发岗位入职技术指南

## 一、必备基础知识

### 1. Python语言基础

- **理解Python语法特性**：熟悉变量、数据类型（如整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典、集合等）、控制结构（循环、条件语句、异常处理）、函数、模块、类与对象、装饰器、生成器等核心概念。
- **掌握Python标准库**：熟悉常用的内置模块如`os`、`sys`、`datetime`、`itertools`、`collections`等，并了解其应用场景。

### 2. 编程规范与最佳实践

- **遵循PEP 8编码规范**：理解并应用Python Enhancement Proposals (PEP) 8中的编码风格指南，确保代码的可读性和一致性。
- **单元测试与代码质量**：熟悉单元测试框架如`unittest`或`pytest`，理解测试驱动开发(TDD)理念，编写高质量测试用例。了解代码审查工具（如`flake8`、`black`、`mypy`）以提升代码质量和静态检查。

### 3. 版本控制与协作

- **Git基础**：熟练使用Git进行版本控制，包括创建分支、提交更改、合并冲突、拉取/推送代码到远程仓库等操作。
- **GitHub/ GitLab/ Azure DevOps**：熟悉至少一种主流代码托管平台的使用，包括创建Pull Request、查看代码差异、参与代码评审等流程。

## 二、核心技术栈

### 1. Web开发

- **Web框架**：深入理解至少一种Python Web框架，如Django、Flask或FastAPI。掌握路由定义、视图函数、模板渲染、中间件、表单处理、数据库交互等核心功能。
- **前端技术**：具备基础的HTML、CSS、JavaScript知识，理解前后端交互（如AJAX、RESTful API）。熟悉至少一种前端框架（如React、Vue.js）或库（如jQuery）为加分项。
- **数据库操作**：熟练使用SQL，并掌握Python与关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）的交互，如使用ORM库（如Django ORM、SQLAlchemy）或原生SQL查询。

### 2. 数据分析与科学计算

- **数据处理库**：精通Pandas库进行数据清洗、转换、合并、分组统计等操作。
- **数据分析与可视化**：熟悉NumPy进行数值计算，Matplotlib和Seaborn进行数据可视化，以及SciPy、scikit-learn等科学计算和机器学习库的基本使用。
- **数据接口**：了解如何使用Python连接各种数据源（如CSV、Excel、JSON、SQL数据库、API等），并能高效地读取、写入数据。

### 3. 自动化与脚本编写

- **命令行工具**：掌握使用Python编写CLI（Command-Line Interface）工具，如使用`argparse`处理命令行参数。
- **系统管理**：了解如何使用Python进行系统管理任务，如文件操作、进程管理、定时任务等，可能涉及`subprocess`、`shutil`、`cron`等相关模块或技术。
- **自动化测试**：熟悉自动化测试框架如`Selenium`（用于Web UI测试）或`pytest`的自动化测试特性。

### 4. （可选）其他领域知识

根据项目需求和个人兴趣，可以选择深入学习以下任一或多个方向：

- **爬虫开发**：掌握requests、BeautifulSoup、Scrapy等库进行网页抓取、解析和数据提取。
- **人工智能与机器学习**：深入学习TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，理解常见的机器学习算法和模型训练流程。
- **云计算与运维**：熟悉使用Python与AWS、Azure、Google Cloud等云服务进行资源管理、部署自动化、监控报警等。
- **桌面应用开发**：了解使用Tkinter、PyQt、wxPython等库开发桌面GUI应用程序。

团队情况