Python 重点和难点
这些内容掌握后，你才算“能用 Python 做项目”。
重点：
- list / dict / tuple / set 使用与性能区别
- 列表推导式、生成器表达式
- *args / **kwargs
- import 模块系统
重点：
- 可变参数
- 装饰器（在 FastAPI 会大量用）
- 类、继承、组合
- 类方法 / 静态方法
- 魔术方法（
__getitem__,__iter__,__enter__, …）
这些直接影响 API 框架、ORM、依赖注入的写法。
重点：
- try/except/else/finally
- 自定义异常
- FastAPI 中异常模型
- 数据库异常捕获（SQLAlchemy）
重点：
- yield
- 自定义迭代器
- 惰性求值（节省内存）
- 大数据处理（不一次性加载）
重点：
- 包（package）
- 模块（module）
- 项目结构设计
- utils、公用模块的封装方式
重点：
- async/await
- 协程模型
- asyncio 的事件循环
- 异步数据库、异步 Redis、异步 HTTP
这是 FastAPI 的最大卖点。
重点：
- typing（如 List, Dict, Union, Optional）
- TypedDict
- Pydantic 模型
在现代 Python 项目中是必须掌握的。
你的项目核心：
- SQLAlchemy ORM 模型、会话管理、查询优化
- Pydantic v2 的数据模型与验证
- FastAPI 的路由、依赖、错误处理、JWT、权限系统
重点：
- loguru
- debug 模式封装
- profiling：cProfile、time.perf_counter
以下是真正的难点，要理解透才算“精通 Python”。
难点：
- yield 的状态机原理
- 惰性求值 vs 立即求值
- 生成器何时停止（StopIteration）
- next() 的工作方式
难点：
- 闭包
- 三层嵌套的函数结构
- 装饰带参数的函数
- 装饰器 + FastAPI 依赖注入
难点：
- 协程不是线程
- await 的暂停点
- 事件循环的调度机制
- 阻塞操作如何避免（如数据库、IO）
难点：
- Session 的生命周期
- flush vs commit vs expire
- ORM 转 dict（你也做过这个）
- 延迟加载
- select() vs 传统 Query API
难点：
- 多层嵌套模型
- model_validator / field_validator
- GenericModel
- BaseModel 转换 ORM 实例
难点：
- monkey patch
- 动态导入
- 元类（metaclass）
- 动态创建类
通常在框架内部才能见到这些。
难点：
- GIL
- 多进程 vs 多线程
- asyncio + CPU 密集处理问题
- deque、heapq、bisect 的应用场景
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第一阶段：巩固 Python 基础
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第二阶段：深入迭代器、生成器、装饰器
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第三阶段：异步 FastAPI、数据库
- 建议系统整理 Session、事务、依赖注入
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第四阶段：工程化能力
包括：
- 优雅的日志与调试系统
- 模块化框架
- 可复用工具库