Python 学习路径

面向前端工程师的 Python 学习路线图，按重要性和常用性排序。

学习路线总览

阶段一：基础入门

预计时间：1-2 天

如果你有 JavaScript 基础，这个阶段会非常快。

必学内容

优先级	内容	说明	链接
P0	环境安装	Python + VSCode 配置	环境安装
P0	变量与类型	对比 JS 的差异	变量与数据类型
P0	控制流	if/for/while	控制流
P0	函数	def、参数、返回值	函数
P1	数据结构	List/Dict/Set/Tuple	数据结构

JS 开发者快速上手

# 你已经会的（JS → Python）
# const name = "Alice"  →  name = "Alice"
# arr.map(x => x * 2)   →  [x * 2 for x in arr]
# obj.key              →  obj["key"] 或 obj.get("key")
# async/await          →  async/await（几乎相同）

阶段二：工程化实践

预计时间：半天

学会这些，你的 Python 项目就能达到生产级标准。

必学内容

优先级	内容	说明	链接
P0	uv	极速包管理（推荐）	uv
P0	Ruff	代码检查格式化	Ruff
P1	类型系统	类似 TypeScript	类型系统
P2	Poetry	传统包管理工具	Poetry

工具选择建议

# 推荐组合（2025年最佳实践）
uv init              # 项目初始化
uv add fastapi       # 添加依赖
ruff check .         # 代码检查
ruff format .        # 代码格式化
mypy .               # 类型检查（可选）

阶段三：标准库核心

预计时间：2-3 天

这些是日常开发中最常用的标准库，优先掌握。

🔥 高频必学（每天都会用）

库	用途	JS 对应	链接
🔥 pathlib	路径操作	path.join	pathlib
🔥 json	JSON 处理	JSON.parse	json
🔥 datetime	日期时间	Date / dayjs	datetime
🔥 re	正则表达式	RegExp	re

📦 常用工具（经常用到）

库	用途	JS 对应	链接
collections	增强容器	lodash	collections
itertools	迭代工具	lodash	itertools
subprocess	执行命令	child_process	subprocess
os/sys	系统接口	process	os/sys

📚 按需学习（特定场景）

库	用途	学习场景
threading	多线程	CPU 密集任务
sqlite3	本地数据库	小型应用
hashlib	哈希计算	安全相关
csv	CSV 处理	数据导入导出

阶段四：应用开发

预计时间：3-5 天

根据你的应用场景选择学习路径。

⭐ 推荐首选（同类最优）

库	用途	为什么推荐	链接
⭐ FastAPI	Web API	类型安全、自动文档	FastAPI
⭐ httpx	HTTP 客户端	同步异步兼容	httpx
⭐ pytest	测试框架	事实标准	pytest
⭐ Pydantic	数据验证	类型推断	Pydantic
⭐ SQLAlchemy	ORM	业界标准	SQLAlchemy
⭐ typer	CLI 工具	现代、简洁	typer

备选方案（特定场景）

推荐	备选	选择备选的场景
FastAPI	Flask	需要更轻量、更灵活
FastAPI	Django	需要全栈、内置Admin
httpx	requests	只需同步、更简单API
httpx	aiohttp	纯异步、WebSocket
typer	click	需要更底层控制

场景化学习路径

🌐 API 开发路径

学习顺序：

1. FastAPI 基础路由
2. Pydantic 数据验证
3. SQLAlchemy 数据库操作
4. pytest 测试
5. Docker 部署

📊 数据处理路径

学习顺序：

1. json/csv 基础数据处理
2. pandas 数据分析
3. numpy 数值计算（按需）
4. polars 高性能处理（按需）

🖥️ CLI 工具路径

学习顺序：

1. typer 命令行框架
2. rich 终端美化
3. python-dotenv 配置管理

🔄 异步编程路径

学习顺序：

1. Python async/await 语法
2. asyncio 事件循环
3. httpx 异步客户端
4. aiohttp 异步服务（按需）

学习建议

✅ 推荐做法

1. 先学核心：优先掌握 🔥 和 ⭐ 标记的内容
2. 边学边练：每学一个库就写个小项目
3. 对比学习：利用 JS 经验理解 Python 概念
4. 查阅文档：遇到问题先看官方文档

❌ 避免的做法

1. 不要贪多：不需要学完所有库
2. 不要死记：理解概念比记住 API 重要
3. 不要跳过工程化：Poetry + Ruff 是基础
4. 不要忽视测试：pytest 应该早学

快速参考

我该学哪个？

需求	推荐
做 REST API	FastAPI + Pydantic
发 HTTP 请求	httpx
写测试	pytest
做 CLI 工具	typer + rich
操作数据库	SQLAlchemy
处理数据	pandas
读写配置	python-dotenv + pyyaml

下一步

学完基础后，可以参考：

• 进阶学习路径 - 更深入的学习建议
• 高级特性 - 装饰器、生成器等
• 部署指南 - 生产环境部署