Python Core Programming Startup && ChatGPT based Python Learning
前言——几个问题
翻看书之前，首先想到几个问题：
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对于Python语言来说，初级、中级、高级水平的分界线是什么？
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国内什么水平的Python工程师在市面上应得薪资的下限约是多少？
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能否基于最基本的Python知识写出一些能在以后对于大多数业务都通用的模块？提高未来的工作效率？
对于第一个问题，通过谷歌可以搜寻到一些观点：
向ChatGPT提问，可以得到回答:
初级Python开发人员通常掌握基本的Python语法、数据类型、流程控制和函数等基础知识，
能够编写简单的Python程序和解决简单的问题。他们还需要学会如何使用Python标准库和
第三方库来提高编程效率，例如处理文件、网络编程、图像处理等。
中级Python开发人员在掌握了初级Python开发技能的基础上，还需要深入了解Python的面
向对象编程、异常处理、多线程编程、生成器和迭代器、装饰器等高级特性。他们通常能够独
立完成中等难度的软件开发任务，并有能力设计和维护较为复杂的Python项目。
高级Python开发人员在掌握了初级和中级Python开发技能的基础上，还需要深入了解Python
的高级应用，例如机器学习、数据科学、Web开发等领域。他们通常具备深度的Python编程知识
和专业的领域知识，并能够应对大规模、复杂的Python项目的开发和维护。
总体来说，初级、中级、高级Python开发人员之间的区别在于对Python语言的熟练程度、掌握
的技术广度和深度、解决问题的能力等方面有所不同。
对于第二个问题，如果向ChatGPT询问，其回答总结如下：
- 高级Python工程师薪资
高级Python工程师是一种高技能、高需求的职业，在不同的地区、公司和行业，高级Python工程师的薪资水平也会有所不同。以下是一些参考数据：
一线城市高级Python工程师平均薪资：约为每月20,000元至40,000元左右。
二线城市高级Python工程师平均薪资：约为每月15,000元至30,000元左右。
三线城市高级Python工程师平均薪资：约为每月10,000元至20,000元左右。
- 中级Python工程师薪资
中级Python工程师是一种经验丰富、技能较为成熟的职业，在不同的地区、公司和行业，中级Python工程师的薪资水平也会有所不同。以下是一些参考数据：
一线城市中级Python工程师平均薪资：约为每月12,000元至20,000元左右。
二线城市中级Python工程师平均薪资：约为每月9,000元至16,000元左右。
三线城市中级Python工程师平均薪资：约为每月6,000元至12,000元左右。
- 初级Python工程师
初级Python工程师通常指对Python语言基础知识掌握较好、能够完成一些简单的项目开发、测试和维护等工作的新手。在不同的地区、公司和行业，初级Python工程师的薪资水平也会有所不同。以下是一些参考数据：
一线城市初级Python工程师平均薪资：约为每月7,000元至12,000元左右。
二线城市初级Python工程师平均薪资：约为每月5,000元至9,000元左右。
三线城市初级Python工程师平均薪资：约为每月3,000元至6,000元左右
国外Python开发工程师的薪资水平可参考博客:The Complete Python Developer Salary Guide for 2023
对于第三个问题，首先Python中附带的内置库便是一层基于最基本Python知识封装；对于众多纷繁的业务需求，自然也可以通过对内置库进行封装从而更方便实现业务需求，提高开发效率。
ChatGPT对于Python开发的建议
- 能否基于最基本的Python知识写出一些能在以后对于大多数业务都通用的模块？
是的，基本的Python知识是写出通用的模块的基础，以下是一些常用的Python模块示例：
1. logging模块：用于记录应用程序的日志信息，可以帮助开发者进行错误调试和性能优化。
2. configparser模块：用于读取和写入配置文件，通常用于存储应用程序的配置信息。
3. argparse模块：用于解析命令行参数，可以帮助开发者编写命令行应用程序。
4. requests模块：用于向网络中的Web服务器发起HTTP请求，通常用于实现爬虫和网络数据交互功能。
5. json模块：用于处理JSON格式的数据，通常用于Web应用程序中的数据交换和数据持久化等场景。
6. datetime模块：用于处理日期和时间，可以帮助开发者进行日期和时间的格式化、计算和比较等操作。
7. os模块：用于访问操作系统的文件系统和系统调用接口，可以帮助开发者进行文件和目录操作等。
8. threading模块：用于创建和管理线程，通常用于实现并发编程和多任务处理。
以上是一些常用的Python模块示例，它们都是可以基于最基本的Python知识进行开发和使用的，同时也是在大多数业务场景中通用的模块。当然，除了以上这些模块外，还有很多其他的Python模块也是非常常用的，具体使用哪些模块还需要根据具体的业务需求进行选择。
- 能否给更详细的建议?
当我们要写一些通用的Python模块时，可以从以下几个方面考虑：
1. 学会使用Python内置库：Python内置库是Python语言提供的一些标准库，包含了很多通用的模块和函数，比如os、sys、time、datetime等等，学会使用这些库可以帮助我们快速编写出更加优美、高效的Python代码。
2. 学会使用第三方库：Python社区中有很多开源的第三方库，可以帮助我们完成很多常见的任务，比如requests、beautifulsoup4、numpy、pandas等等。在编写通用的Python模块时，可以先了解一下这些库的功能和使用方法，以便在需要时可以快速调用。
3. 学会编写函数和类：在Python中，函数和类是最基本的代码结构，也是实现代码复用的重要手段。编写函数和类时，可以先将一些常见的代码逻辑封装成函数或类方法，以便在后续开发中可以快速复用。
4. 学会编写文档和测试用例：在编写通用的Python模块时，除了代码本身，还需要编写文档和测试用例，以便其他开发人员可以方便地使用和理解我们的代码。文档可以包括模块说明、函数说明、参数说明等等，测试用例可以覆盖代码的各个分支和边界情况，以确保代码的质量和稳定性。
总之，编写通用的Python模块需要我们不断学习和实践，不断完善自己的编码能力和代码品质，才能写出更加高效、优美、可靠的Python代码。
- 能否给更详细的建议?
当我们想要写一些通用的Python模块时，可以从以下几个方面进行深入的考虑和实践：
1. 熟练掌握Python语言：写出高质量的Python模块首先要求我们对Python语言有深入的理解和熟练的掌握。我们可以阅读官方文档和相关书籍，参加在线课程和编程实践，积累丰富的编码经验。
2. 关注业务需求和用户体验：编写通用的Python模块必须要围绕业务需求和用户体验，即让我们的代码能够满足广大开发者的需求，提高开发效率和代码质量。我们可以深入了解业务需求，分析用户痛点，考虑解决方案，从而实现更加实用、高效、易用的Python模块。
3. 了解领域知识和技术发展趋势：编写通用的Python模块还需要关注领域知识和技术发展趋势，及时了解新技术、新方法和新框架，以便快速跟进市场需求，保持代码的竞争力和领先性。
4. 拥有良好的编码习惯和团队合作能力：写出高质量的Python模块还需要具备良好的编码习惯和团队合作能力，比如规范的命名、注释、代码风格，清晰的代码逻辑、模块划分和接口设计，以及高效的沟通、协作和问题解决能力。
5. 持续优化和改进：编写通用的Python模块不是一次性的事情，我们需要不断持续优化和改进，以适应市场需求和用户反馈。我们可以通过代码审查、单元测试、性能测试等手段，对代码进行优化和改进，从而不断提升代码的质量和性能。
总之，编写通用的Python模块需要我们拥有深厚的编程技能、领域知识和团队协作能力，同时也需要我们持续关注市场需求和技术趋势，保持创新和进取的精神。
- 能否给更加详细的建议?
当我们想要编写通用的Python模块时，除了前面提到的几个方面之外，还可以考虑以下建议：
1. 设计良好的API接口：编写通用的Python模块需要从API接口的设计开始。我们需要保证API接口的易用性、稳定性和兼容性，同时也需要充分考虑扩展性和可定制化。良好的API接口设计能够提高代码的可复用性和可维护性，降低开发成本和风险。
2. 重视代码的可读性和可维护性：编写通用的Python模块需要关注代码的可读性和可维护性，即使在未来代码被修改、维护和扩展的情况下也能够保持高质量的代码结构。我们可以采用清晰的代码命名、注释和文档，结构化的代码组织和模块化设计，以及良好的代码风格和规范，从而提高代码的可读性和可维护性。
3. 使用常用的工具和框架：编写通用的Python模块需要使用常用的工具和框架，比如虚拟环境、版本控制、自动化测试、持续集成等。这些工具和框架能够提高我们的编码效率和代码质量，减少错误和重复工作，保证代码的稳定性和可靠性。
4. 编写高质量的文档和示例代码：编写通用的Python模块需要编写高质量的文档和示例代码，以便其他开发者能够理解和使用我们的模块。我们可以编写详细的API文档、用户手册和技术文档，同时也需要编写简单易懂、可运行的示例代码，帮助其他开发者快速上手使用我们的模块。
5. 参与社区和开源项目：编写通用的Python模块需要积极参与社区和开源项目，了解行业动态和技术趋势，扩展我们的技术视野和知识面。同时也可以贡献我们的代码和经验，获得更多反馈和支持，提升我们的技术能力和职业发展。
总之，编写通用的Python模块需要我们具备深厚的编程技能、领域知识和团队协作能力，同时也需要不断优化和改进我们的代码、文档和示例，以适应市场需求和用户反馈。
- 能否再详细一点？
当我们想要编写通用的Python模块时，需要考虑以下方面：
1. 模块的可重用性：编写通用的Python模块需要重视模块的可重用性，即模块能够适用于不同的场景和需求。我们可以考虑将模块设计为可配置的，使用参数、选项和默认值等方式，以适应不同的需求和场景。另外，我们还可以将模块划分为独立的功能单元，使其能够更容易地被其他开发者使用和扩展。
2. 模块的可扩展性：编写通用的Python模块需要重视模块的可扩展性，即模块能够容易地被修改、扩展和定制化。我们可以采用面向对象编程和设计模式等技术，以实现模块的高内聚和低耦合，使其能够更容易地被扩展和修改。
3. 模块的可移植性：编写通用的Python模块需要重视模块的可移植性，即模块能够在不同的操作系统、平台和环境中运行。我们可以使用标准的Python库和跨平台的工具和框架，以保证模块的可移植性。
4. 模块的性能和效率：编写通用的Python模块需要重视模块的性能和效率，以保证其能够高效地运行。我们可以采用算法优化、缓存机制、并发编程等技术，以提高模块的性能和效率。
5. 模块的安全性和可靠性：编写通用的Python模块需要重视模块的安全性和可靠性，以保证其能够安全地运行。我们可以采用数据验证、异常处理、日志记录等技术，以提高模块的安全性和可靠性。
6. 模块的易用性和可维护性：编写通用的Python模块需要重视模块的易用性和可维护性，以保证其能够被其他开发者易于理解和维护。我们可以采用清晰的代码命名、注释和文档，结构化的代码组织和模块化设计，以及良好的代码风格和规范，从而提高模块的易用性和可维护性。
综上所述，编写通用的Python模块需要我们全面考虑模块的可重用性、可扩展性、可移植性、性能和效率、安全性和可靠性、易用性和可维护性等方面。这需要我们具备全面的编程技能
- 请给出你能给出的最详细的建议
当你准备写出一些能够在大多数业务中通用的Python模块时，以下是一些具体的建议：
熟悉常用库和工具：熟练掌握Python常用的库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等，这些库可以帮助你快速地完成数据分析、机器学习、图像处理等任务。
掌握Python基础语法：熟练掌握Python基础语法是编写高效Python代码的基础。掌握Python的变量、数据类型、控制流、函数、面向对象编程等基本概念。
遵循Python的最佳实践：了解Python的最佳实践，例如PEP 8规范，可以使你的代码更具可读性和可维护性。
编写可测试的代码：编写可测试的代码是一个好习惯。为了测试代码，你需要编写单元测试和集成测试。这将确保你的代码是高质量的，并且更容易维护。
熟悉常用设计模式：设计模式是编写高效、可维护、可扩展代码的重要手段。在编写Python代码时，熟悉常用的设计模式，例如单例模式、工厂模式、观察者模式等，可以提高你的编程水平。
避免重复代码：重复代码不仅浪费时间，还会导致代码难以维护。当你编写Python代码时，尽可能地避免编写重复的代码。可以将常用的功能封装为函数或类，以便重用。
简化代码结构：使代码结构清晰，易于阅读和维护。尽可能避免使用嵌套的条件语句或循环，使用函数或类进行重构，可以简化代码结构并提高可读性。
总之，写出能够在大多数业务中通用的Python模块需要的是不断练习和总结，需要对Python的基础语法、常用库和工具、最佳实践、设计模式等方面有深入的了解，并不断地优化代码结构和提高代码质量。
书籍
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