Python 技能树（云原生预备 / 运维自动化方向）

0. 核心原则

• 优先掌握能直接写脚本的知识点
• 每个知识点都要能产出可运行的代码片段
• 后续补上工程证据规范（README、测试、日志）

第一层：语言基础（必须扎实）

0. Python 运行环境

• 版本区别（只用 Python 3）
• 交互式与脚本运行
• 默认 UTF-8 编码

1. 变量与运算符

• 命名规则（下划线命名，PEP8）
• 多变量赋值、交换赋值
• 算术运算符 + - * / // % **
• 比较运算符 > < >= <= == !=
• 赋值运算符 += -= 等
• 逻辑运算符 and or not
• 成员运算符 in / not in
• 身份运算符 is / is not（了解与 == 区别）

2. 标准数据类型

• Number：int, float, bool（complex 不学）
• String：定义、不可变、切片、转义、原始字符串 r''
• List：可变、增删改查、排序、列表推导式
• Tuple：不可变、单元素逗号、索引
• Dictionary：key-value、增删改查、遍历
• Set：去重、基本运算（交集并集差集）
• None：空值判断

3. 字符串专项

• 基础运算：+ 拼接、* 重复
• 内置方法：split, strip, upper/lower, replace, join, find, startswith
• 格式化输出：f-string 为主（f"Hello {name}"），了解 % 和 .format()

4. 流程控制

• if / elif / else
• 三元表达式 a if cond else b
• while 循环
• for 循环（遍历可迭代对象）
• break, continue, pass

5. 函数与作用域

• 定义函数 def，返回值 return
• 参数：位置、关键字、默认值
• 不定长参数 *args（元组）、**kwargs（字典）
• 变量作用域：局部、全局（global）
• 文档注释（docstring）

6. 模块与包

• 导入方式 import, from ... import ...
• __name__ == '__main__' 入口判断
• 自定义模块、__init__.py 概念

7. 文件操作

• 打开文件 open(路径, 模式, encoding)
• 模式：r / w / a / b / r+
• 读取：read(), readline(), readlines()
• 写入：write()
• 关闭文件 close()
• with 上下文管理器（自动关闭）

8. 异常处理

• try / except / else / finally
• 捕获具体异常类型
• raise 主动抛出异常

9. 面向对象（基础）

• 类与实例 class, __init__, self
• 实例属性、实例方法
• 简单封装（单下划线 _ 约定）
• （可选）继承基本语法，了解 super()
• （不要求）多态、抽象类

第二层：脚本工具能力（运维自动化必备）

10. 正则表达式（基础）

• re.search / re.match / re.findall
• 分组 group()
• 常用模式：\d 数字、\w 单词、\s 空白、. 任意字符
• 数量词 + * ? {n,m}

11. 时间处理

• datetime 模块：datetime.now, datetime.strptime, datetime.strftime
• time 模块：time.sleep, time.time
• 计算耗时（开始结束时间差）

12. 路径与系统接口

• pathlib：Path, cwd, mkdir, glob, read_text, write_text
• os 模块：os.getcwd, os.listdir, os.path（或直接用 pathlib）
• sys：sys.argv 命令行参数，sys.exit 退出码

13. 命令行参数解析

• argparse（推荐）或 typer（更简洁）
• 必需参数、可选参数、标志位
• --help 自动生成

14. 日志记录

• logging 模块：basicConfig, debug/info/warning/error
• 输出到文件和控制台
• 不同级别的作用

15. 数据格式处理

• json：json.loads, json.dumps, 读写 .json 文件
• csv：读取和写入 CSV 文件
• （可选）yaml 基本加载（需安装 PyYAML）

16. 执行系统命令

• subprocess 模块：subprocess.run()
• 获取 stdout, stderr, returncode
• 安全使用（避免 shell=True 注入风险）

17. HTTP 请求（requests）

• requests.get(), requests.post()
• 设置 timeout, headers, params
• 异常处理：ConnectionError, Timeout, HTTPError
• 重试策略基础（结合循环或 urllib3.Retry）

18. 虚拟环境与依赖管理

• venv 创建隔离环境
• 激活/退出虚拟环境
• pip install 安装包
• pip freeze > requirements.txt
• pip install -r requirements.txt

19. 测试基础

• pytest 基本用法
• 断言 assert
• 运行测试，查看结果

20. 迭代器与生成器（概念级）

• 可迭代对象（能用 for 的都是）
• 生成器：惰性求值，用 yield 写简单生成器（可选）
• 理解“不要一次性读大文件”思想

21. 多线程与并发（基础）

• threading.Thread：start(), join()
• 线程锁 Lock 防止资源竞争（简单了解）
• 更推荐：concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 实现 I/O 并发
• 注意：多线程适合网络请求、文件读写等 I/O 密集型任务

第三层：运维自动化项目能力（综合运用）

22. 典型项目清单（至少完成2-3个）

• 日志分析 CLI（读文件，正则提取，统计错误率，输出 JSON/CSV）
• HTTP 健康检查工具（并发检查 URL 列表，超时重试，记录日志）
• 文件批处理工具（批量重命名、移动、按日期归档）
• 配置检查工具（读取 YAML/JSON，验证必要字段）
• 端口/服务检测工具（socket 连接测试，进程是否存在）

23. 脚本工程规范（逐步建立）

• 每个项目有 README.md（目的、用法、示例、局限性）
• 使用 argparse 或 typer 提供友好命令行接口
• 日志输出到文件，保留 run.log
• 关键函数有 pytest 测试（至少 3 个用例）
• 异常处理返回非零退出码（sys.exit(1)）
• 依赖写在 requirements.txt，使用 venv 隔离

附录：不建议学习的内容（现阶段）

• complex 复数
• 深拷贝细节（遇到再查）
• 装饰器高级用法（看懂简单 @ 即可）
• 继承与多态深度设计
• 爬虫框架（Scrapy）
• 数据分析库（numpy, pandas）
• GUI（tkinter, PyQt）
• asyncio 异步编程（后续按需）

使用说明：可将此清单作为学习检查表，每完成一项打勾。第二层的 10–21 是对原清单的重要补充，务必掌握。完成第二层后，即可尝试第三层的项目，积累证据。