1.开篇词
开篇词 _ 从工程的角度深入理解Python
2.基础篇
01 _ 如何逐步突破，成为Python高手？
02 _ Jupyter Notebook为什么是现代Python的必学技术？
03 _ 列表和元组，到底用哪一个？
04 _ 字典、集合，你真的了解吗？
05 _ 深入浅出字符串
06 _ Python “黑箱”：输入与输出
07 _ 修炼基本功：条件与循环
08 _ 异常处理：如何提高程序的稳定性？
09 _ 不可或缺的自定义函数
10 _ 简约不简单的匿名函数
11 _ 面向对象（上）：从生活中的类比说起
12 _ 面向对象（下）：如何实现一个搜索引擎？
13 _ 搭建积木：Python 模块化
14 _ 答疑（一）：列表和元组的内部实现是怎样的？
3.进阶篇
15 _ Python对象的比较、拷贝
16 _ 值传递，引用传递or其他，Python里参数是如何传递的？
17 _ 强大的装饰器
18 _ metaclass，是潘多拉魔盒还是阿拉丁神灯？
19 _ 深入理解迭代器和生成器
20 _ 揭秘 Python 协程
21 _ Python并发编程之Futures
22 _ 并发编程之Asyncio
23 _ 你真的懂Python GIL（全局解释器锁）吗？
24 _ 带你解析 Python 垃圾回收机制
25 _ 答疑（二）：GIL与多线程是什么关系呢？
4.规范篇
26 _ 活都来不及干了，还有空注意代码风格？！
27 _ 学会合理分解代码，提高代码可读性
28 _ 如何合理利用assert？
29 _ 巧用上下文管理器和With语句精简代码
30 _ 真的有必要写单元测试吗？
31 _ pdb & cProfile：调试和性能分析的法宝
32 _ 答疑（三）：如何选择合适的异常处理方式？
5.量化交易实战篇
33 _ 带你初探量化世界
34 _ RESTful & Socket：搭建交易执行层核心
35 _ RESTful & Socket：行情数据对接和抓取
36 _ Pandas & Numpy：策略与回测系统
37 _ Kafka & ZMQ：自动化交易流水线
38 _ MySQL：日志和数据存储系统
39 _ Django：搭建监控平台
40 _ 总结：Python中的数据结构与算法全景
6.技术见闻与分享
41 _ 硅谷一线互联网公司的工作体验
42 _ 细数技术研发的注意事项
43 _ Q&A：聊一聊职业发展和选择
加餐 _ 带你上手SWIG：一份清晰好用的SWIG编程实践指南
7.结束语
结束语 _ 技术之外的几点成长建议
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