Python 核心能力（AI 工程向）

课程目标

1. 并发模型：GIL、多线程、多进程、asyncio 的选型能讲清利弊。
2. 语言机制：装饰器、生成器、contextmanager、拷贝语义。
3. 工程习惯：类型标注、测试、日志、性能粗测。
4. 面试：每个知识点都能落到“场景 → 权衡 → 指标”。

10 天学习路径

Day1：GIL 与并发选型

• 任务：读官方 FAQ 与一篇高质量解读；写 100 字自己的总结。
• 验收：回答“CPU 密集 vs IO 密集在 Python 里分别怎么扩展”。

Day2：asyncio 基础

• 任务：asyncio.gather 并发请求 20 个 URL（或 mock），加重试与超时。
• 验收：能解释 Task、Future、事件循环在心智模型上的位置。

Day3：异步与阻塞的坑

• 任务：故意在 async 函数里调用 time.sleep 与 asyncio.sleep，对比吞吐。
• 验收：列出“哪些库会阻塞整个 loop”及规避方式。

Day4：装饰器

• 任务：实现 @retry(max_attempts=3, exceptions=(...)) 与 @timed 打日志装饰器。
• 验收：解释 functools.wraps 必要性。

Day5：生成器与内存

• 任务：大文件按行处理：列表版 vs 生成器版内存对比（tracemalloc 或粗略观察）。
• 验收：能讲“为什么流式处理适合长上下文管道”。

Day6：上下文管理器

• 任务：用 contextlib.contextmanager 封装“获取连接 → yield → 释放”。
• 验收：异常时资源仍被释放（finally 语义）。

Day7：拷贝与可变默认参数

• 任务：手写 3 个“新手坑”示例并修复。
• 验收：面试能一句话讲清浅拷贝 / 深拷贝适用场景。

Day8：垃圾回收与循环引用（了解层）

• 任务：阅读 gc 模块文档；了解 weakref 在缓存里的用途。
• 验收：知道“什么时候不必手动干预 GC”。

Day9：测试与假数据

• 任务：给 Day2 的抓取器写 pytest + httpx mock 或 respx。
• 验收：CI 里可重复跑通（本地 pytest 即可）。

Day10：综合小项目

• 任务：异步批量调用模型 API（可 mock），带限流（令牌桶或信号量）、重试、结构化日志。
• 验收：输出 benchmark.md：并发度 vs P95 vs 错误率。

面试必问主题（速记）

• GIL：什么并行、什么不并行。
• asyncio：何时优于线程；何时应上进程或多实例。
• 装饰器：闭包、参数保留、副作用。
• 生成器：惰性、背压友好。

常见陷阱

• 在 async 里混用阻塞 IO。
• 无界队列导致内存暴涨。
• 重试无退避，放大供应商限流。

实操验收

• 异步抓取/调用 demo + 限流
• @retry / @timed 源码级能讲
• 一页纸并发选型笔记

最新资料（2026-05 校验）

• Python 3.12 文档
• asyncio 官方文档
• typing 模块