一、基础

1、技术方向与核心工作

程序部作为爱特工作室的技术中坚力量，主要聚焦于后端开发领域。我们以Python作为主力开发语言，构建稳定高效的服务器端应用。除了常规的Web开发外，我们还涉及以下特色技术方向

  • 数据采集与处理：运用Scrapy、BeautifulSoup等工具开发智能爬虫

  • API设计与开发：遵循RESTful规范构建接口服务

  • 数据库优化：熟练使用MySQL等数据库系统

  • 服务器部署：掌握Nginx配置、Docker容器化等运维技能

2、技术栈演进路线

  1. 基础阶段：Python语法→数据结构→面向对象编程

  2. 进阶阶段：Django框架→DRF框架→Celery异步任务

  3. 拓展阶段：Redis缓存→Elasticsearch搜索→WebSocket实时通信

3、学习路径深度指南

零基础入门方案

推荐课程

  • 《零基础入门学习Python》（小甲鱼系列）

    • 特点：采用"概念讲解+即时练习"模式，每集配套趣味编程题

    • 重点章节：函数定义→文件操作→异常处理→面向对象（至少完成前7章）
      高效学习法：

  1. 每天保持2小时专注学习（建议使用PyCharm专业版）

  2. 建立自己的代码片段库（推荐GitHub Gist）

  3. 参与LeetCode简单题每日一练（培养算法思维）

Django进阶路线

核心学习资源：
Django中文网：https://docs.djangoproject.com/zh-hans/
B站视频：【2024版 Django5 Python web开发 视频教程(无废话版) 玩命更新中~】https://www.bilibili.com/video/BV14Z421z78C?vd_source=5e6f8000bdc23b5f36d57ab384a7ff45
实践建议：

  • 同步开发个人博客项目（含文章管理+评论功能）

  • 学习使用Postman测试API接口

  • 掌握Git基本工作流（commit/push/pull）

二、进阶

1、进阶技术栈扩展指南

【1】服务器运维与部署体系

Linux系统入门

  • 推荐发行版：

    • Debian/Ubuntu（适合生产环境）

    • CentOS Stream（学习企业级配置）

  • 必会技能：
    系统更新
    配置检查
    日志查看
    管理面板选型

  • 宝塔面板：适合快速建站（注意安全加固）

  • 1Panel：云原生时代的轻量替代方案

  • 手工配置对比练习：通过apt直接安装Nginx+MySQL
    容器化技术矩阵

  • Docker核心概念：

    • Dockerfile编写规范

    • 多阶段构建优化镜像体积

    • docker-compose编排实战

  • Proxmox进阶：

    • LXC容器与KVM虚拟机的性能对比

    • PCI设备直通配置

【2】开发效率工具链

Git自动化策略

  • Webhook自动部署：

    # GitLab webhook示例
    @csrf_exempt
    def git_update(request):
        if request.method == 'POST':
            subprocess.run(['git', 'pull'])
            return JsonResponse({'status': 'success'})

  • 定时任务管理：

    crontab
    
    # 每天凌晨备份数据库
    0 3 * * * pg_dump -U postgres mydb > /backups/daily.sql

网络诊断工具箱

  • 基础命令对比表

传统命令

现代替代

用途

ifconfig

ip addr

接口配置

netstat

ss -tulnp

端口监听

route

ip route

路由表

【3】合规与安全基础

法律常识要点

  • 备案流程示意图：

2、AI 驱动的技术学习革命指南

智能学习工作流构建

AI 辅助编程框架

实战学习模式

  1. 交互式调试：

# 遇到报错时让AI解释
try:
  response = requests.get('https://api.example.com')
except Exception as e:
  print(f"请解释这个错误并给出解决方案：{str(e)}")

  1. 代码优化：

    • 先自行实现功能

    • 对比AI生成的方案

    • 分析差异点学习新技巧

智能工具矩阵

多模型协同方案

场景

推荐AI

使用技巧

算法思路验证

Claude-3

请求提供时间/空间复杂度分析

报错诊断

ChatGPT-4

附带完整堆栈信息和环境配置

文档生成

DeepSeek-Coder

用Markdown格式提问

学习路线规划

Gemini Pro

要求按时间轴拆分里程碑

本地化部署方案

  • 开发环境集成：

    • VSCode插件：Continue、Tabnine

    • JetBrains全家桶的AI Assistant

    • 编程工具cursor,trae

元学习能力培养

Prompt Engineering 法则

  1. STAR原则：

    • Situation：说明学习阶段（如"刚学Django模型"）

    • Task：明确具体需求（如"需要关联查询示例"）

    • Action：指定输出形式（如"用annotate和prefetch分别实现"）

    • Result：定义验收标准（如"要包含性能对比说明"）

  2. 反刍学习法：
    请用费曼技巧向我解释：

    • 什么是Nginx反向代理

    • 与正向代理的区别

    • 画出示意图

    • 给出Django项目的配置示例

智能项目实践

AI 增强开发流程

  1. 需求分解：

    • 使用AI将用户故事拆解为技术任务

    • 自动生成测试用例大纲

  2. 文档自动化：

    # 利用docstring生成API文档
    def create_user(request):
        """
        [AI生成]用户注册接口
        Parameters:
        - username: string 必须
        - password: string 必须(最少8位)
        Returns:
        - 201: 创建成功
        - 400: 参数错误
        """

  1. 知识沉淀：

    • 用AI自动整理会议纪要中的技术要点

    • 将聊天记录转化为Q&A知识库

伦理与效率平衡

健康使用守则

  1. 三明治学习法：

    • 先自行思考解决方案

    • 再用AI验证/补充

    • 最后手动实现关键部分

  2. 安全红线：

    • 禁止提交隐私代码到公有AI

    • 敏感信息处理：

        # 使用环境变量替代明文
        import os
        API_KEY = os.getenv('SECRET_KEY')  # 而非直接写在代码中

AI 学习箴言：把AI当作"最强大脑的学长"，但保持"自己才是项目的主导者"。建议建立个人AI知识库（可用Obsidian管理），记录所有AI解答的精华内容，定期进行人工复核和系统化整理。

三、 闲聊

  • 学长学姐都很好的，有问题可以多问，如果不忙的话学长学姐都会认真讲解的

  • 选课之前可以在群里面问问哪个老师好，哪个不好，学长学姐帮你避雷

  • 平时多找学长聊聊天可以学到很多新东西哦（你可以体验到三句话就需要搜索一下的快感）

  • 平时可以多水水群，学长就会注意到你哦，当然私聊效果更好 。