Python工程师需要系统掌握编程基础、核心库与框架，并深入特定领域如Web开发或数据分析。关键学习点包括：语法与OOP基础、常用库（NumPy/Pandas）、Web框架（Django/Flask）、数据库操作及版本控制工具Git，同时需通过实战项目巩固技能。
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基础语法与核心概念
从变量、数据类型、循环和函数开始，逐步掌握面向对象编程（类、继承、多态）。异常处理和文件操作是实际开发中的高频需求，例如用try-except处理错误，或通过with语句安全读写文件。 -
进阶特性与高效工具
学习装饰器优化代码结构，用生成器处理大数据流，异步编程（asyncio）提升并发性能。标准库如os（系统操作）、re（正则表达式）和第三方库如Requests（网络请求）能大幅减少重复劳动。 -
Web开发与数据库
使用Flask或Django构建RESTful API，结合ORM（如SQLAlchemy）操作MySQL/PostgreSQL。前端基础（HTML/CSS/JS）有助于全栈协作，而Redis缓存可优化高并发场景。 -
数据分析与自动化
Pandas清洗数据、Matplotlib可视化结果，Scikit-learn实现机器学习模型。爬虫工具（Scrapy/BeautifulSoup）和自动化脚本（如定时任务）是提升效率的利器。 -
工程化与协作
Git管理代码版本，Docker容器化部署，CI/CD流水线实现自动化测试。参与开源项目或团队协作时，清晰的文档和单元测试（pytest）至关重要。
持续学习是Python工程师的核心竞争力，建议定期关注社区动态（如PyCon会议）并挑战复杂项目，例如搭建推荐系统或微服务架构。从“能用Python”到“用好Python”，关键在于将理论转化为解决实际问题的能力。