前几天， PYPL （即编程语言流行指数，基于 Google 搜索频率而定）出炉了 5 月编程语言排行榜，Python 拿下 NO.1，成为最流行的编程语言。TIOBE 排行榜也显示， Python 的流行度屡创新高，目前排名第四，并保持高速增长。
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也难怪，作为大数据和人工智能时代的必备语言，Python 优点颇多，它语言简洁、开发效率高、可移植性强，经过多年的生态建设，Python 有了大量的函数库，尤其在数据分析和科学计算领域。另外，函数在 Python 中是一等公民，所以 Python 同时也是一种函数式编程语言。
为了在大数据和 AI 时代更具竞争力，学 Python 的程序员越来越多，甚至不少人把 Python 当作第一语言来学习。许多人觉得 Python 功能强大还上手轻松，学习曲线也没那么陡峭，得来全不费工夫。但是，推开 Python 的大门你会发现，Python 入门容易但精通很难。看似语法记得滚瓜烂熟，但一进入实际项目，就被打回了原型。
比如，你要去做一个电商后台，存储着每件产品的 ID、名称和价格。现在需要根据商品 ID 找出价格，如何使用最合适的数据结构呢？在 Python 中字典、集合都是经过高度性能优化的数据结构，如果采用列表来存储数据并进行查找，时间复杂度是多少？换成字典呢？哪个更高效？事实上，采用不同数据结构存储十万数据，查找速度差异就有可能差出几千倍。再比如，Python 中的协程和线程有什么区别？生成器如何进化成协程？并发编程中的 future 和 asyncio 有什么关系如何写出线程安全的高性能代码呢？
我是景霄，Facebook 资深工程师。目前从事机器学习的相关工作，主要工作领域是人工智能的推荐排序系统与算法。我曾领导多个上亿用户级产品的开发与落地，有着丰富的工程与实战经验。加入 Facebook 之前，我分别在哥伦比亚大学计算机系和武汉大学通信工程系（专业第一）获得硕士和学士学位。
在《Python 核心技术与实战》里，我会带你从入门到进阶掌握下面 Python 核心知识点。
1.Python 基础入门
必学知识：【Python 基础数据结构】【Python 基础语法】【文件操作】【错误与异常处理】【Python 面向对象】【模块化】
第一步，你需要掌握 Python 的核心基础知识。当然，不同于其他基础教材，我不仅仅只讲基础概念、操作，同时也为你整理了很多进阶难度的知识，或是一些重难点、易错点等需要注意的地方。不仅可以让入门级的程序员查漏补缺，打捞基础，也能让有经验的程序员，重新从工程角度认识基础，升华理解。
2.Python 进阶核心知识
必学知识：【Python 协议】【Python 高级语法】【Python 正则表达式】【Python 并发编程】【垃圾回收机制】【项目实战】
第二步，进阶 Python 核心知识点，比如装饰器、并发编程等等。如果你的工作只是写 100 行以下的脚本程序，可能不怎么会用得到。但如果你做的是大型程序的开发，则非常有必要。
3. 规范：编写高质量的 Python 程序
这部分着重于教你把程序写得更加规范、更加稳定。我在实际工作中见过不少程序员，会写程序，但写得实在有点“惨不忍睹”，导致最后调试起来错误不断，修改非常费劲儿。因此，我觉得用单独一个版块讲解这个问题非常有必要。
当然，我不会用一些似是而非的规范来说教，而是会用具体的编程操作和技巧，教你提高代码质量。比如，如何合理地分解代码、运用 assert，如何写单元测试等等。
4.Python 实战，串联整个知识体系：带你搭建量化交易系统
必学知识点：【RESTful】【Socket】【Pandas】【Numpy】【Kafka】【RabbitMQ】【MySQL】【Django】
没上过战场开过枪的人，不可能做主官；没有实战经验的语言学习者，不可能成为高手。这部分，我会通过量化交易系统这个具体的实战案例，带你综合运用前面所学的 Python 知识。
真正要掌握一门编程语言，仅仅学会分散的知识点是不够的，还必须要把知识点串联起来，做一些中型的项目才能有更深的领悟与提高。
另外，专栏里的所有内容都基于 Python 最新的 3.7 版本，其中有大量独家解读、案例，以及不少我阅读源码后的发现和体会。同时，在层次划分上，我希望能难易兼顾，循序渐进。专栏中既有核心的基础知识，也有高级的进阶操作，尽量做到“老少皆宜”。