Python 工程实践
从脚本到生产级 Python 工程。
01Python 工程实践（一）：环境搭建——pyenv、venv 与依赖地狱
掌握使用 pyenv、虚拟环境及现代依赖管理工具进行 Python 环境管理。彻底告别依赖地狱。
02Python 工程实践（二）：项目结构 —— 从脚本到包
学习如何将 Python 代码组织为规范的包，涵盖导入机制、入口点（entry points）和命令行工具开发。从零构建一个真实的命令行应用。
03Python 工程实践（三）：测试——pytest、Fixture 与信心循环
借助 pytest fixture、parametrize、mocking 和覆盖率分析，建立对代码的信心。掌握可节省数小时的调试技巧。
04Python 工程实践（四）：类型提示、代码检查与质量保障
使用 mypy 添加类型安全性，用 ruff 和 black 强制执行代码风格，并通过 pre-commit 钩子自动化检查。让代码评审聚焦于逻辑设计，而非格式细节。
05Python 工程实践（五）：I/O、序列化与数据格式
在 Python 中处理文件、路径、编码及各类数据格式。通过实际示例对比 JSON、YAML、TOML、CSV、pickle 和 Parquet。
06Python 工程实践（六）：并发编程 —— 线程、进程与 asyncio
深入理解 GIL，掌握 threading、multiprocessing 和 asyncio。学会为 I/O 密集型与 CPU 密集型任务选择最合适的并发模型。
07Python 工程实践（七）：打包分发 —— 从 pip install 到 PyPI
将 Python 代码打包为可分发形式，通过 pip 安装、发布至 PyPI、构建 Docker 镜像，并管理版本号。本指南完整覆盖从本地项目到可安装包的全流程。
08Python 工程实践（八）：性能优化 —— 性能分析、缓存与适时收手
通过性能分析定位真实瓶颈，仅在关键路径上应用缓存与向量化，并避免过早优化的陷阱。