jackfrued/Python-100-Days
Python - 100天从新手到大师
📖 项目介绍
Python - 100天从新手到大师
> 作者：骆昊
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> 说明：如果访问 GitHub 比较慢的话，可以关注我的知乎号（*Python-Jack**），上面的“**从零开始学Python**”专栏（对应本项目前 20 天的内容）比较适合初学者，其他的专栏如“**数据思维和统计思维**”、“**基于Python的数据分析**”、“**说走就走的AI之旅*”等也在持续创作和更新中，欢迎大家关注、点赞和评论。如果希望免费学习打卡或者参与问题讨论，可以加入下面的 QQ 交流群（三个群加一个即可），请不要重复加群，也不要在群里发布广告和其他色情、低俗或敏感内容。如果有付费学习或付费咨询的需求，可以添加我的私人微信（微信号：jackfrued），备注好自己的称呼和需求，我会为大家提供力所能及的帮助。
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> 本项目对应的部分视频已经同步到 Bilibili，有兴趣的小伙伴可以点赞、投币、关注，一键三连支持一下！
Python应用领域和职业发展分析
简单的说，Python是一个“优雅”、“明确”、“简单”的编程语言。
- 学习曲线低，非专业人士也能上手
- 开源系统，拥有强大的生态圈
- 解释型语言，完美的平台可移植性
- 动态类型语言，支持面向对象和函数式编程
- 代码规范程度高，可读性强
Python在以下领域都有用武之地。
- 后端开发 - Python / Java / Go / PHP
- DevOps - Python / Shell / Ruby
- 数据采集 - Python / C++ / Java
- 量化交易 - Python / C++ / R
- 数据科学 - Python / R / Julia / Matlab
- 机器学习 - Python / R / C++ / Julia
- 自动化测试 - Python / Shell
作为一名Python开发者，根据个人的喜好和职业规划，可以选择的就业领域也非常多。
- Python后端开发工程师（服务器、云平台、数据接口）
- Python运维工程师（自动化运维、SRE、DevOps）
- Python数据分析师（数据分析、商业智能、数字化运营）
- Python数据科学家（机器学习、深度学习、算法专家）
- Python爬虫工程师（不推荐此赛道！！！）
- Python测试工程师（自动化测试、测试开发）
> 说明：目前，数据科学赛道是非常热门的方向，因为不管是互联网行业还是传统行业都已经积累了大量的数据，各行各业都需要数据科学家从已有的数据中发现更多的商业价值，从而为企业的决策提供数据的支撑，这就是所谓的数据驱动决策。
给初学者的几个建议：
- Make English as your working language. （让英语成为你的工作语言）
- Practice makes perfect. （熟能生巧）
- All experience comes from the mistakes you've made. （所有的经验都源于你犯过的错误）
- Don't be a freeloader. （不要当伸手党）
- Either outstanding or out. （要么出众，要么出局）
Day01~20 - Python语言基础
#### Day01 - 初识Python
1. Python简介
- Python编年史
- Python优缺点
- Python应用领域
2. 安装Python环境
- Windows环境
- macOS环境
#### Day02 - 第一个Python程序
1. 编写代码的工具
2. 你好世界
3. 注释你的代码
#### Day03 - Python语言中的变量
1. 一些常识
2. 变量和类型
3. 变量命名
4. 变量的使用
#### Day04 - Python语言中的运算符
1. 算术运算符
2. 赋值运算符
3. 比较运算符和逻辑运算符
4. 运算符和表达式应用
- 华氏和摄氏温度转换
- 计算圆的周长和面积
- 判断闰年
#### Day05 - 分支结构
1. 使用if和else构造分支结构
2. 使用match和case构造分支结构
3. 分支结构的应用
- 分段函数求值
- 百分制成绩转换成等级
- 计算三角形的周长和面积
#### Day06 - 循环结构
1. for-in循环
2. while循环
3. break和continue
4. 嵌套的循环结构
5. 循环结构的应用
- 判断素数
- 最大公约数
- 猜数字游戏
#### Day07 - 分支和循环结构实战
1. 例子1：100以内的素数
2. 例子2：斐波那契数列
3. 例子3：寻找水仙花数
4. 例子4：百钱百鸡问题
5. 例子5：CRAPS赌博游戏
#### Day08 - 常用数据结构之列表-1
1. 创建列表
2. 列表的运算
3. 元素的遍历
#### Day09 - 常用数据结构之列表-2
1. 列表的方法
- 添加和删除元素
- 元素位置和频次
- 元素排序和反转
2. 列表生成式
3. 嵌套列表
4. 列表的应用
#### Day10 - 常用数据结构之元组
1. 元组的定义和运算
2. 打包和解包操作
3. 交换变量的值
4. 元组和列表的比较
#### Day11 - 常用数据结构之字符串
1. 字符串的定义
- 转义字符
- 原始字符串
- 字符的特殊表示
2. 字符串的运算
- 拼接和重复
- 比较运算
- 成员运算
- 获取字符串长度
- 索引和切片
3. 字符的遍历
4. 字符串的方法
- 大小写相关操作
- 查找操作
- 性质判断
- 格式化
- 修剪操作
- 替换操作
- 拆分与合并
- 编码与解码
- 其他方法
#### Day12 - 常用数据结构之集合
1. 创建集合
2. 元素的变量
3. 集合的运算
- 成员运算
- 二元运算
- 比较运算
4. 集合的方法
5. 不可变集合
#### Day13 - 常用数据结构之字典
1. 创建和使用字典
2. 字典的运算
3. 字典的方法
4. 字典的应用
#### Day14 - 函数和模块
1. 定义函数
2. 函数的参数
- 位置参数和关键字参数
- 参数的默认值
- 可变参数
3. 用模块管理函数
4. 标准库中的模块和函数
#### Day15 - 函数应用实战
1. 例子1：随机验证码
2. 例子2：判断素数
3. 例子3：最大公约数和最小公倍数
4. 例子4：数据统计
5. 例子5：双色球随机选号
#### Day16 - 函数使用进阶
1. 高阶函数
2. Lambda函数
3. 偏函数
#### Day17 - 函数高级应用
1. 装饰器
2. 递归调用
#### Day18 - 面向对象编程入门
1. 类和对象
2. 定义类
3. 创建和使用对象
4. 初始化方法
5. 面向对象的支柱
6. 面向对象案例
- 例子1：数字时钟
- 例子2：平面上的点
#### Day19 - 面向对象编程进阶
1. 可见性和属性装饰器
2. 动态属性
3. 静态方法和类方法
4. 继承和多态
#### Day20 - 面向对象编程应用
1. 扑克游戏
2. 工资结算系统
Day21~30 - Python语言应用
#### Day21 - 文件读写和异常处理
1. 打开和关闭文件
2. 读写文本文件
3. 异常处理机制
4. 上下文管理器语法
5. 读写二进制文件
#### Day22 - 对象的序列化和反序列化
1. JSON概述
2. 读写JSON格式的数据
3. 包管理工具pip
4. 使用网络API获取数据
#### Day23 - Python读写CSV文件
1. CSV文件介绍
2. 将数据写入CSV文件
3. 从CSV文件读取数据
#### Day24 - Python读写Excel文件-1
1. Excel简介
2. 读Excel文件
3. 写Excel文件
4. 调整样式
5. 公式计算
#### Day25 - Python读写Excel文件-2
1. Excel简介
2. 读Excel文件
3. 写Excel文件
4. 调整样式
5. 生成统计图表
#### Day26 - Python操作Word和PowerPoint文件
1. 操作Word文档
2. 生成PowerPoint
#### Day27 - Python操作PDF文件
1. 从PDF中提取文本
2. 旋转和叠加页面
3. 加密PDF文件
4. 批量添加水印
5. 创建PDF文件
#### Day28 - Python处理图像
1. 入门知识
2. 用Pillow处理图像
3. 使用Pillow绘图
#### Day29 - Python发送邮件和短信
1. 发送电子邮件
2. 发送短信
#### Day30 - 正则表达式的应用
1. 正则表达式相关知识
2. Python对正则表达式的支持
- 例子1：输入验证
- 例子2：内容提取
- 例子3：内容替换
- 例子4：长句拆分
Day31~35 - 其他相关内容
#### Python语言进阶
1. 重要知识点
2. 数据结构和算法
3. 函数的使用方式
4. 面向对象相关知识
5. 迭代器和生成器
6. 并发编程
#### Web前端入门
1. 用HTML标签承载页面内容
2. 用CSS渲染页面
3. 用JavaScript处理交互式行为
5. Vue.js入门
6. Element的使用
7. Bootstrap的使用
#### 玩转Linux操作系统
1. 操作系统发展史和Linux概述
2. Linux基础命令
3. Linux中的实用程序
4. Linux的文件系统
5. Vim编辑器的应用
6. 环境变量和Shell编程
7. 软件的安装和服务的配置
8. 网络访问和管理
9. 其他相关内容
Day36~45 - 数据库基础和进阶
#### Day36 - 关系型数据库和MySQL概述
1. 关系型数据库概述
2. MySQL简介
3. 安装MySQL
4. MySQL基本命令
#### Day37 - SQL详解之DDL
1. 建库建表
2. 删除表和修改表
#### Day38 - SQL详解之DML
1. insert操作
2. delete操作
3. update操作
#### Day39 - SQL详解之DQL
1. 投影和别名
2. 筛选数据
3. 空值处理
4. 去重
5. 排序
6. 聚合函数
7. 嵌套查询
8. 分组操作
9. 表连接
- 笛卡尔积
- 内连接
- 自然连接
- 外连接
10. 窗口函数
- 定义窗口
- 排名函数
- 取数函数
#### Day40 - SQL详解之DCL
1. 创建用户
2. 授予权限
3. 召回权限
#### Day41 - MySQL新特性
- JSON类型
- 窗口函数
- 公共表表达式
#### Day42 - 视图、函数和过程
1. 视图
- 使用场景
- 创建视图
- 使用限制
2. 函数
- 内置函数
- 用户自定义函数（UDF）
3. 过程
- 创建过程
- 调用过程
#### Day43 - 索引
1. 执行计划
2. 索引的原理
3. 创建索引
- 普通索引
- 唯一索引
- 前缀索引
- 复合索引
4. 注意事项
#### Day44 - Python接入MySQL数据库
1. 安装三方库
2. 创建连接
3. 获取游标
4. 执行SQL语句
5. 通过游标抓取数据
6. 事务提交和回滚
7. 释放连接
8. 编写ETL脚本
#### Day45 - 大数据平台和HiveSQL
1. Hadoop生态圈
2. Hive概述
3. 准备工作
4. 数据类型
5. DDL操作
6. DML操作
7. 数据查询
Day46~60 - 实战Django
#### Day46 - Django快速上手
1. Web应用工作机制
2. HTTP请求和响应
3. Django框架概述
4. 5分钟快速上手
#### Day47 - 深入模型
1. 关系型数据库配置
2. 使用ORM完成对模型的CRUD操作
3. 管理后台的使用
4. Django模型最佳实践
5. 模型定义参考
#### Day48 - 静态资源和Ajax请求
1. 加载静态资源
2. Ajax概述
3. 用Ajax实现投票功能
#### Day49 - Cookie和Session
1. 实现用户跟踪
2. cookie和session的关系
3. Django框架对session的支持
4. 视图函数中的cookie读写操作
#### Day50 - 报表和日志
1. 通过HttpResponse修改响应头
2. 使用StreamingHttpResponse处理大文件
3. 使用xlwt生成Excel报表
4. 使用reportlab生成PDF报表
5. 使用ECharts生成前端图表
#### Day51 - 日志和调试工具栏
1. 配置日志
2. 配置Django-Debug-Toolbar
3. 优化ORM代码
#### Day52 - 中间件的应用
1. 什么是中间件
2. Django框架内置的中间件
3. 自定义中间件及其应用场景
#### Day53 - 前后端分离开发入门
1. 返回JSON格式的数据
2. 用Vue.js渲染页面
#### Day54 - RESTful架构和DRF入门
1. REST概述
2. DRF库使用入门
3. 前后端分离开发
4. JWT的应用
#### Day55 - RESTful架构和DRF进阶
1. 使用CBV
2. 数据分页
3. 数据筛选
#### Day56 - 使用缓存
1. 网站优化第一定律
2. 在Django项目中使用Redis提供缓存服务
3. 在视图函数中读写缓存
4. 使用装饰器实现页面缓存
5. 为数据接口提供缓存服务
#### Day57 - 接入三方平台
1. 文件上传表单控件和图片文件预览
2. 服务器端如何处理上传的文件
#### Day58 - 异步任务和定时任务
1. 网站优化第二定律
2. 配置消息队列服务
3. 在项目中使用Celery实现任务异步化
4. 在项目中使用Celery实现定时任务
#### Day59 - 单元测试
#### Day60 - 项目上线
1. Python中的单元测试
2. Django框架对单元测试的支持
3. 使用版本控制系统
4. 配置和使用uWSGI
5. 动静分离和Nginx配置
6. 配置HTTPS
7. 配置域名解析
Day61~65 - 网络数据采集
#### Day61 - 网络数据采集概述
1. 网络爬虫的概念及其应用领域
2. 网络爬虫的合法性探讨
3. 开发网络爬虫的相关工具
4. 一个爬虫程序的构成
#### Day62 - 数据抓取和解析
1. 使用requests三方库实现数据抓取
2. 页面解析的三种方式
- 正则表达式解析
- XPath解析
- CSS选择器解析
#### Day63 - Python中的并发编程
#### Day64 - 使用Selenium抓取网页动态内容
1. 安装Selenium
2. 加载页面
3. 查找元素和模拟用户行为
4. 隐式等待和显示等待
5. 执行JavaScript代码
6. Selenium反爬破解
7. 设置无头浏览器
#### Day65 - 爬虫框架Scrapy简介
1. Scrapy核心组件
2. Scrapy工作流程
3. 安装Scrapy和创建项目
4. 编写蜘蛛程序
5. 编写中间件和管道程序
6. Scrapy配置文件
Day66~80 - Python数据分析
#### Day66 - 数据分析概述
1. 数据分析师的职责
2. 数据分析师的技能栈
3. 数据分析相关库
#### Day67 - 环境准备
1. 安装和使用anaconda
- conda相关命令
2. 安装和使用jupyter-lab
- 安装和启动
- 使用小技巧
#### Day68 - NumPy的应用-1
1. 创建数组对象
2. 数组对象的属性
3. 数组对象的索引运算
- 普通索引
- 花式索引
- 布尔索引
- 切片索引
4. 案例：使用数组处理图像
#### Day69 - NumPy的应用-2
1. 数组对象的相关方法
- 获取描述性统计信息
- 其他相关方法
#### Day70 - NumPy的应用-3
1. 数组的运算
- 数组跟标量的运算
- 数组跟数组的运算
2. 通用一元函数
3. 通用二元函数
4. 广播机制
5. Numpy常用函数
#### Day71 - NumPy的应用-4
1. 向量
2. 行列式
3. 矩阵
4. 多项式
#### Day72 - 深入浅出pandas-1
1. 创建Series对象
2. Series对象的运算
3. Series对象的属性和方法
#### Day73 - 深入浅出pandas-2
1. 创建DataFrame对象
2. DataFrame对象的属性和方法
3. 读写DataFrame中的数据
#### Day74 - 深入浅出pandas-3
1. 数据重塑
- 数据拼接
- 数据合并
2. 数据清洗
- 缺失值
- 重复值
- 异常值
- 预处理
#### Day75 - 深入浅出pandas-4
1. 数据透视
- 获取描述性统计信息
- 排序和头部值
- 分组聚合
- 透视表和交叉表
2. 数据呈现
#### Day76 - 深入浅出pandas-5
1. 计算同比环比
2. 窗口计算
3. 相关性判定
#### Day77 - 深入浅出pandas-6
1. 索引的使用
- 范围索引
- 分类索引
- 多级索引
- 间隔索引
- 日期时间索引
#### Day78 - 数据可视化-1
1. 安装和导入matplotlib
2. 创建画布
3. 创建坐标系
4. 绘制图表
- 折线图
- 散点图
- 柱状图
- 饼状图
- 直方图
- 箱线图
5. 显示和保存图表
#### Day79 - 数据可视化-2
1. 高阶图表
- 气泡图
- 面积图
- 雷达图
- 玫瑰图
- 3D图表
#### Day80 - 数据可视化-3
1. Seaborn
2. Pyecharts
Day81~90 - 机器学习
#### Day81 - 浅谈机器学习
1. 人工智能发展史
2. 什么是机器学习
3. 机器学习应用领域
4. 机器学习的分类
5. 机器学习的步骤
6. 第一次机器学习
#### Day82 - k最近邻算法
1. 距离的度量
2. 数据集介绍
3. kNN分类的实现
4. 模型评估
5. 参数调优
6. kNN回归的实现
#### Day83 - 决策树和随机森林
1. 决策树的构建
- 特征选择
- 数据分裂
- 树的剪枝
2. 实现决策树模型
3. 随机森林概述
#### Day84 - 朴素贝叶斯算法
1. 贝叶斯定理
2. 朴素贝叶斯
3. 算法原理
- 训练阶段
- 预测阶段
- 代码实现
4. 算法优缺点
#### Day85 - 回归模型
1. 回归模型的分类
2. 回归系数的计算
3. 新数据集介绍
4. 线性回归代码实现
5. 回归模型的评估
6. 引入正则化项
7. 线性回归另一种实现
8. 多项式回归
9. 逻辑回归
#### Day86 - K-Means聚类算法
1. 算法原理
2. 数学描述
3. 代码实现
#### Day87 - 集成学习算法
1. 算法分类
2. AdaBoost
3. GBDT
4. XGBoost
5. LightGBM
#### Day88 - 神经网络模型
1. 基本构成
2. 工作原理
3. 代码实现
4. 模型优缺点
#### Day89 - 自然语言处理入门
1. 词袋模型
2. 词向量
3. NPLM和RNN
4. Seq2Seq
5. Transformer
#### Day90 - 机器学习实战
1. 数据探索
1. 特征工程
1. 模型训练
1. 模型评估
1. 模型部署
Day91~99 - 团队项目开发
#### 第91天：团队项目开发的问题和解决方案
1. 软件过程模型
- 经典过程模型（瀑布模型）
- 可行性分析（研究做还是不做），输出《可行性分析报告》。
- 需求分析（研究做什么），输出《需求规格说明书》和产品界面原型图。
- 概要设计和详细设计，输出概念模型图（ER图）、物理模型图、类图、时序图等。
- 编码 / 测试。
- 上线 / 维护。
瀑布模型最大的缺点是无法拥抱需求变化，整套流程结束后才能看到产品，团队士气低落。
- 敏捷开发（Scrum）- 产品所有者、Scrum Master、研发人员 - Sprint
- 产品的Backlog（用户故事、产品原型）。
- 计划会议（评估和预算）。
- 日常开发（站立会议、番茄工作法、结对编程、测试先行、代码重构……）。
- 修复bug（问题描述、重现步骤、测试人员、被指派人）。
- 发布版本。
- 评审会议（Showcase，用户需要参与）。
- 回顾会议（对当前迭代周期做一个总结）。
> 补充：敏捷软件开发宣言
>
> - 个体和互动 高于 流程和工具
> - 工作的软件 高于 详尽的文档
> - 客户合作 高于 合同谈判
> - 响应变化 高于 遵循计划
> 角色：产品所有者（决定做什么，能对需求拍板的人）、团队负责人（解决各种问题，专注如何更好的工作，屏蔽外部对开发团队的影响）、开发团队（项目执行人员，具体指开发人员和测试人员）。
> 准备工作：商业案例和资金、合同、憧憬、初始产品需求、初始发布计划、入股、组建团队。
> 敏捷团队通常人数为8-10人。
> 工作量估算：将开发任务量化，包括原型、Logo设计、UI设计、前端开发等，尽量把每个工作分解到最小任务量，最小任务量标准为工作时间不能超过两天，然后估算总体项目时间。把每个任务都贴在看板上面，看板上分三部分：to do（待完成）、in progress（进行中）和done（已完成）。
2. 项目团队组建
- 团队的构成和角色
- 编程规范和代码审查（flake8、pylint）
- Python中的一些“惯例”（请参考《Python惯例-如何编写Pythonic的代码》）
- 影响代码可读性的原因：
- 代码注释太少或者没有注释
- 代码破坏了语言的最佳实践
- 反模式编程（意大利面代码、复制-黏贴编程、自负编程、……）
3. 团队开发工具介绍
- 版本控制：Git、Mercury
- 缺陷管理：Gitlab、Redmine
- 敏捷闭环工具：禅道、JIRA
- 持续集成：Jenkins、Travis-CI
请参考《团队项目开发的问题和解决方案》。
##### 项目选题和理解业务
1. 选题范围设定
- CMS（用户端）：新闻聚合网站、问答/分享社区、影评/书评网站等。
- MIS（用户端+管理端）：KMS、KPI考核系统、HRS、CRM系统、供应链系统、仓储管理系统等。
- App后台（管理端+数据接口）：二手交易类、报刊杂志类、小众电商类、新闻资讯类、旅游类、社交类、阅读类等。
- 其他类型：自身行业背景和工作经验、业务容易理解和把控。
2. 需求理解、模块划分和任务分配
- 需求理解：头脑风暴和竞品分析。
- 模块划分：画思维导图（XMind），每个模块是一个枝节点，每个具体的功能是一个叶节点（用动词表述），需要确保每个叶节点无法再生出新节点，确定每个叶子节点的重要性、优先级和工作量。
- 任务分配：由项目负责人根据上面的指标为每个团队成员分配任务。
3. 制定项目进度表（每日更新）
| 模块 | 功能 | 人员 | 状态 | 完成 | 工时 | 计划开始 | 实际开始 | 计划结束 | 实际结束 | 备注 |
| ---- | -------- | ------ | -------- | ---- | ---- | -------- | -------- | -------- | -------- | ---------------- |
| 评论 | 添加评论 | 王大锤 | 正在进行 | 50% | 4 | 2018/8/7 | | 2018/8/7 | | |
| | 删除评论 | 王大锤 | 等待 | 0% | 2 | 2018/8/7 | | 2018/8/7 | | |
| | 查看评论 | 白元芳 | 正在进行 | 20% | 4 | 2018/8/7 | | 2018/8/7 | | 需要进行代码审查 |
| | 评论投票 | 白元芳 | 等待 | 0% | 4 | 2018/8/8 | | 2018/8/8 | | |
4. OOAD和数据库设计
- UML（统一建模语言）的类图
!uml
- 通过模型创建表（正向工程），例如在Django项目中可以通过下面的命令创建二维表。
Shell
python manage.py makemigrations app
python manage.py migrate
- 使用PowerDesigner绘制物理模型图。
- 通过数据表创建模型（反向工程），例如在Django项目中可以通过下面的命令生成模型。
Shell
python manage.py inspectdb > app/models.py
#### 第92天：Docker容器技术详解
1. Docker简介
2. 安装Docker
3. 使用Docker创建容器（Nginx、MySQL、Redis、Gitlab、Jenkins）
4. 构建Docker镜像（Dockerfile的编写和相关指令）
5. 容器编排（Docker-compose）
6. 集群管理（Kubernetes）
#### 第93天：MySQL性能优化
1. 基本原则
2. InnoDB引擎
3. 索引的使用和注意事项
4. 数据分区
5. SQL优化
6. 配置优化
7. 架构优化
#### 第94天：网络API接口设计
1. 设计原则
- 关键问题
- 其他问题
2. 文档撰写
#### 第95天：使用Django开发商业项目
##### 项目开发中的公共问题
1. 数据库的配置（多数据库、主从复制、数据库路由）
2. 缓存的配置（分区缓存、键设置、超时设置、主从复制、故障恢复（哨兵））
3. 日志的配置
4. 分析和调试（Django-Debug-ToolBar）
5. 好用的Python模块（日期计算、图像处理、数据加密、三方API）
##### REST API设计
1. RESTful架构
- 理解RESTful架构
- RESTful API设计指南
- RESTful API最佳实践
2. API接口文档的撰写
- RAP2
- YAPI
3. django-REST-framework的应用
##### 项目中的重点难点剖析
1. 使用缓存缓解数据库压力 - Redis
2. 使用消息队列做解耦合和削峰 - Celery + RabbitMQ
#### 第96天：软件测试和自动化测试
##### 单元测试
1. 测试的种类
2. 编写单元测试（unittest、pytest、nose2、tox、ddt、……）
3. 测试覆盖率（coverage）
##### Django项目部署
1. 部署前的准备工作
- 关键设置（SECRET_KEY / DEBUG / ALLOWED_HOSTS / 缓存 / 数据库）
- HTTPS / CSRF_COOKIE_SECUR / SESSION_COOKIE_SECURE
- 日志相关配置
2. Linux常用命令回顾
3. Linux常用服务的安装和配置
4. uWSGI/Gunicorn和Nginx的使用
- Gunicorn和uWSGI的比较
- 对于不需要大量定制化的简单应用程序，Gunicorn是一个不错的选择，uWSGI的学习曲线比Gunicorn要陡峭得多，Gunicorn的默认参数就已经能够适应大多数应用程序。
- uWSGI支持异构部署。
- 由于Nginx本身支持uWSGI，在线上一般都将Nginx和uWSGI捆绑在一起部署，而且uWSGI属于功能齐全且高度定制的WSGI中间件。
- 在性能上，Gunicorn和uWSGI其实表现相当。
5. 使用虚拟化技术（Docker）部署测试环境和生产环境
##### 性能测试
1. AB的使用
2. SQLslap的使用
3. sysbench的使用
##### 自动化测试
1. 使用Shell和Python进行自动化测试
2. 使用Selenium实现自动化测试
- Selenium IDE
- Selenium WebDriver
- Selenium Remote Control
3. 测试工具Robot Framework介绍
#### 第97天：电商网站技术要点剖析
1. 商业模式和需求要点
2. 物理模型设计
3. 第三方登录
4. 缓存预热和查询缓存
5. 购物车的实现
6. 支付功能集成
7. 秒杀和超卖问题
8. 静态资源管理
9. 全文检索方案
#### 第98天：项目部署上线和性能调优
1. MySQL数据库调优
2. Web服务器性能优化
- Nginx负载均衡配置
- Keepalived实现高可用
3. 代码性能调优
- 多线程
- 异步化
4. 静态资源访问优化
- 云存储
- CDN
#### 第99天：面试中的公共问题
1. 计算机基础
2. Python基础
3. Web框架相关
4. 爬虫相关问题
5. 数据分析
6. 项目相关
第100天 - 补充内容
- 面试宝典
- Python 面试宝典
- SQL 面试宝典（数据分析师）
- 商业分析面试宝典
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