Python大牛之路所需技术和工具
开发环境
工具
- vim / SublimeText2 / PyCharm
用着顺手就好，我是由vim转PyChram的。集成开发环境自动补全、单步调试等功能好很多，有利于提高工作效率。 - iTerm: Mac下必备，谁用谁知道
- Terminator: Ubuntu下必备。
- tmux：分屏工具，可以复用session很赞。
本地环境
- pip/easy_install 包管理
- viertualenv + virtualenvwrapper 库/版本管理, 环境隔离
- ipython/ipdb
- pydev
项目开发
管理工具
- git
大部分互联网公司都是基于gitlab搭建内网的git服务。
Web框架
- Tornado：异步, 高性能, 最新版本4.0。
- Flask：轻量! 可以灵活组合各类组件进行开发(第三方组件很丰富), 简单高效, 便于快速开发和维护。
- Django：有些重, 配置和约定众多, 可以快速开发一些”管理”性质的后台。
Python Web框架也是超多，目前主流的就是这三个了。目前工作中采用的Tornado，性能卓越。
ORM
- SQLAlchemy：标配。
- pymongo：访问mongodb。
- peewe：一个更轻量的ORM，简单了解，没在生产环境用过。
数据库
- 关系型数据库：mysql
No SQL：
- redis 缓存/持久化/特殊需求(计数-排行榜-时间线等)
- memcached 集群, 多用于有时限性质的缓存
- mongodb
目前业务中这三个都有用到，感觉redis有逐渐取代memcached的趋势。
分布式存储
- HDFS：hadopp生态
- Hive：分析log
- Hbase： 列数据库，可以存储海量数据，上10亿条不在话下，跟关系型数据库区别较大。
消息队列
RabbitMQ: python中pika操作。celery： 据同事反馈，找Python开发的时候，10个有9个用过celery(芹菜)。于是，简单看了下celery使用文档，感觉RabbitMQ已经满足现在的业务需求，没有在生产环境中使用。
项目部署
服务器
nginx, 主要用于负载均衡,，反向代理，使用极为广泛。uWSGI，用来部署Django项目。gunicorna Python WSGI HTTP Server for UNIX, 用来运行Flask项目
运维管理
saltstack：别名，盐栈。自动化运维工具。puppet：这货是Ruby开发的，百度和小米都在大规模使用。fabric： 用于自动化部署。SupervisorA Process Control System, 配置管理各种程序, 进程监控, 自动重启等。
三方库
requestsHTTP for humans, 非常好用, 强烈推荐beautifulsoup配合urllib2或者requests库进项简单的抓取分析工作scrapy很牛的抓取框架, 适合规模较大,需求复杂的的抓取任务cachetools: 本地缓存
其他
前端基础
- html， css， javascript， jquery，bootstrap，angularjs，react， vue.js。作为一个后端工程师，了解一些基本的前端知识也是必要的。目前工作中用到
bootstrap+angularjs来开发后台管理系统。
软件工程
- 设计模式：Python虽然不像Java里没完没了的设计模式，基本的设计模式也会用到。组合，单例模式、装饰器模式、工厂模式这几个常用。
- RESTful 接口。
- MVC
- 测试：单元测试，性能测试。
有比较才有差距，多看别人代码，借鉴提高。
云计算
- 大数据：Hadoop生态。
- 虚拟化：Docker， KVM， OpenStack。
- 公有云：AWS，阿里云，Azure，金山云。
- 私有云：百度的私有云建设的很不错，分布式存储、虚拟化业界领先。
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