redis開發與運維pdf

① 想學習linux該學什麼

Linux入門並不困難，只要具備Linux基礎，讀懂Linux的命令格式，大多數的服務架構都是可以按照文檔部署出來。當然做Linux開發，如果自己沒有學習方向和課程大綱還是比較困難的，個人建議去參加培訓學習更有效率，如果報班學習則大概需要4-6個月時間。

學習主要內容有：

1）網路基礎與linux系統的管理

2）優化及高可用技能

3）虛擬化與雲平台技術

4）開發運維

畢業後可從事的工作有：

1）Linux運維工程師

2）資料庫工程師

3）雲計算運維工程師

4）自動化運維工程師

5）雲計算架構工程師等

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

② 2021年你讀了哪些覺得比較好的計算機書籍

[美] 馬丁·福勒（Martin Fowler） 著，徐昊，鄭曄，熊節 譯

領域特定語言DSL，通過Java和C語言分析具體案例，講解DSL的構造方式和通用原則，軟體開發程序員的教程，馬丁·福勒新的力作。

《領域特定語言》是領域特定語言（Domain-Specific Language，DSL）領域的豐碑之作，由軟體開發大師馬丁·福勒（Martin Fowler）歷時多年寫作而成。
全書共57章，分為6個部分，全面介紹了DSL概念、DSL常見主題、外部DSL主題、內部DSL主題、備高段選計算模型以及代碼生成等內容，揭示了與編程語言無關的通用原則和模式，闡釋了如何通過DSL有效提高開發人員的生產力以及增進與領域專家的有效溝通，能為開發人員選擇和使用DSL提供有效的決策依據和指導方法。
本書適合想要了解各種DSL及其構造方式，理解其通用原則、模式和適用場景，以提高開灶念州發生產力和溝通能力的軟體開發人員閱讀。

[美] 肯尼思·，A.蘭伯特（Kenneth，A.，Lambert，） 著，肖鑒明 譯

數據結構演算法入門教程，基於python語言進行講解，國外高等院校教材升級，書中包含大量習題和編程項目，隨書贈送配套資源。

本書用 Python 語言來講解數據結構及實現方法。全書首先概述 Python 編程的功能—這些功能是實際編程和解決問題時所必需的；其次介紹抽象數據類型的規范、實現和應用，多項集類型，以及介面和實現之間的重要差異；隨後介紹線性多項集、棧、隊列和列表；最後介紹樹、圖等內容。本書附有大量的復習題和編程項目，旨在幫助讀者鞏固所學知識。
本書不僅適合高等院校計算機專業師生閱讀，也適合對 Python 感興趣的讀者和程序員閱讀。

喬恩·克萊因伯格（Jon Kleinberg） 著，王海鵬 譯

用實際示例闡明枯燥的演算法理論，更注重演算法設計思維的培養，適合作為演算法入門書。

這是一本被眾多名校採用的演算法設計課程教材，強調用實際示例闡明枯燥的演算法理論，更注重演算法設計思路而非演算法復雜度分析。本書採用新穎的教學方式，通過分析真實世界的問題來激發演算法思想。兩位作者以一種清晰、直接的方式，指導學生自己分析和定義問題，並從中找出適用於給定場景的演算法設計原則。本書鼓勵讀者更深入地理解演算法設計過程， 探索 演算法在計算機科學的更廣闊領域中的應用。
本書具有以下特色：

王爭著

20個數據結構與演算法，100個真實項目場景案例，300多幅演算法手繪圖解

本書分為11章。第1章介紹復雜度分析方法。第2章介紹數組、鏈表、棧和隊列這些基礎的線性表數據結構。第3章介紹遞歸編程技巧、8種經典排序、二分查找及二分查找的變體問題。第4章隱蔽介紹哈希表、點陣圖、哈希演算法和布隆過濾器。第5章介紹樹相關的數據結構，包括二叉樹、二叉查找樹、平衡二叉查找樹、遞歸樹和B+樹。第6章介紹堆，以及堆的各種應用，包括堆排序、優先順序隊列、求Top K、求中位數和求百分位數。第7章介紹跳錶、並查集、線段樹和樹狀數組這些比較高級的數據結構。第8章介紹字元串匹配演算法，包括BF演算法、RK演算法、BM演算法、KMP演算法、Trie樹和AC自動機。第9章介紹圖及相關演算法，包括深度優先搜索、廣度優先搜索、拓撲排序、Dijkstra演算法、Floyd演算法、A*演算法、Z小生成樹演算法、Z大流演算法和Z大二分匹配等。第10章介紹4種演算法思想，包括貪心、分治、回溯和動態規劃。第11章介紹4個經典項目中的數據結構和演算法的應用，包括Redis、搜索引擎、鑒許可權流和短網址服務。另外，附錄A為書中的思考題的解答。

[美] 阿爾·斯維加特（Al Sweigart） 著

Python編程從入門到實踐姊妹篇，零基礎自學Python教程書籍，提供配套同步教學視頻、在線編程環境！針對Python3.X版本更新

在本書中，你將學習利用Python編程在幾分鍾內完成手動需要幾小時的工作，無須事先具備編程經驗。通過閱讀本書，你會學習Python的基本知識， 探索 Python豐富的模塊庫，並完成特定的任務（例如，從網站抓取數據，讀取PDF和Word文檔等）。本書還包括有關輸入驗證的實現方法，以及自動更新CSV文件的技巧。一旦掌握了編程的基礎知識，你就可以毫不費力地創建Python程序，自動化地完成很多繁瑣的工作，包括:

何華平 著

Python編程零基礎入門實踐教程，用Python處理Excel、Word、PPT、PDF、圖像文件，提升職場辦公效率，解決辦公難題，附贈學習資源和教學視頻

這是一本關於如何利用Python提高日常辦公效率的書，書中凝聚了作者多年的實踐經驗和獨特思考，旨在幫助讀者准確、高效地完成大量高重復度的工作。
《學Python，不加班：輕松實現辦公自動化》匯集了日常辦公和處理文檔時常見的問題，通過實例的演示與講解，幫助讀者靈活有效地使用Python處理工作中遇到的問題。全書共11章，涵蓋Python的各種應用場景，具體包括文件管理自動化，網路信息自動獲取，TXT、XLS／XLSX、DOC／DOCX、PPT、PDF、圖片文件的自動化處理，模擬滑鼠、鍵盤操控本地軟體，自動化運行管理等。本書力圖淡化編程中的抽象概念，貼合工作場景，注重實戰效果，通過對Python技術的巧妙講解，幫助讀者成為高效率的辦公室「超人」。

雷明 著

人工智慧深度學習領域教程，AI程序員的數學參考書，透徹理解機器學習演算法，從數學層面搞懂核心演算法原理的邏輯，python程序講解

本書的目標是幫助讀者全面、系統地學習機器學習所必須的數學知識。全書由8章組成，力求精準、最小地覆蓋機器學習的數學知識。包括微積分，線性代數與矩陣論，最優化方法，概率論，資訊理論，隨機過程，以及圖論。本書從機器學習的角度講授這些數學知識，對它們在該領域的應用舉例說明，使讀者對某些抽象的數學知識和理論的實際應用有直觀、具體的認識。 本書內容緊湊，結構清晰，深入淺出，講解詳細。可用作計算機、人工智慧、電子工程、自動化、數學等相關專業的教材與教學參考書。對人工智慧領域的工程技術人員與產品研發人員，本書也有很強的參考價值。對於廣大數學與應用的數學愛好者，本書亦為適合自學的讀本。

張逸 著

DDD領域驅動設計教程，進一步精化領域驅動設計方法體系，通過實戰案例演示統一過程的實施，可幫助讀者提高領域建模及軟體設計能力。

本書全面闡釋了領域驅動設計（domain-driven design，DDD）的知識體系，內容覆蓋領域驅動設計的主要模式與主流方法，並在此基礎上提出「領域驅動設計統一過程」（domain-driven design unified process，DDDUP），將整個軟體構建過程劃分為全局分析、架構映射和領域建模3個階段。除給出諸多案例來闡釋領域驅動設計統一過程中的方法與模式之外，本書還通過一個真實而完整的案例全面展現了如何進行領域驅動設計統一過程的實施和落地。為了更好地運用領域驅動設計統一過程，本書還開創性地引入了業務服務、菱形對稱架構、領域驅動架構、服務驅動設計等方法與模式，總結了領域驅動設計能力評估模型與參考過程模型。本書提出的一整套方法體系已在多個項目中推廣和落地。

劉遄 著

Linux入門教程書籍，基於Linux系統RHEL8編寫，每章帶有圖表及習題，知識點覆蓋紅帽認證RHCE考試要求。

1.本書耗時近3年時間，修訂1500餘次，內容源自國內每天訪問量近60000人次的同名Linux培訓課程;

2.在上一版的基礎上進行了系統的更新，基於Linux系統RHEL 8編寫，適用於CentOS、Fedora、Ubuntu等主流衍生版本;

3.面向零基礎讀者，從Linux基礎知識講起，漸進式地提高內容難度。

《Linux就該這么學（第2版）》在上一版的基礎上進行了大量的更新，基於紅帽RHEL 8系統編寫，且內容適用於CentOS、Fedora等系統。本書共分為20章，內容涵蓋了部署Linux系統，常用的Linux命令，與文件讀寫操作有關的技術，使用Vim編輯器編寫和修改配置文件，用戶身份與文件許可權的設置，硬碟設備分區、格式化以及掛載等操作，部署RAID磁碟陣列和LVM，firewalld防火牆與iptables防火牆的區別和配置，使用ssh服務管理遠程主機，使用Apache服務部署靜態網站，使用vsftpd服務傳輸文件，使用Samba或NFS實現文件共享，使用BIND提供域名解析服務，使用DHCP動態管理主機地址，使用Postfix與Dovecot部署郵件系統，使用Ansible服務實現自動化運維，使用iSCSI服務部署網路存儲，使用MariaDB資料庫管理系統，使用PXE+Kickstart無人值守安裝服務，使用LNMP架構部署動態網站環境等。此外，本書的配套站點還深度點評了紅帽RHCSA、RHCE、RHCA認證，方便讀者備考。

張鑫旭 著

CSS3.0入門到進階教程，前端博客"鑫空間-鑫生活"博主十年經驗沉澱之作，大量實戰案例且具有在線Demo演示，配套官方網站，隨時與作者溝通學習。

本書是「CSS世界三部曲」的最後一部。這是一本關於CSS的進階讀物，專門講CSS3及其之後版本的新特性。在本書中，作者結合自己多年的從業經驗，講解CSS基礎知識，並充分考慮前端開發者的需求，以CSS新特性的 歷史 背景為線索，去粗取精，注重細節，深入淺出地介紹了上百個CSS新特性。此外，作者專門還為本書開發了配套網站，用於書中實例效果的在線展示和問題答疑。

本書的所有內容都是作者經過深入思考和 探索 後提煉出來的，知識點多且內容豐富，注重技術細節、經驗分享和解決問題的思路。本書的主要目標是幫助前端開發者突破CSS技能提升的瓶頸，非常適合具有一定CSS基礎的前端開發者閱讀。

[美] 威廉·肖特斯（William Shotts） 著，門佳，李偉 譯

手把手教你學Linux操作系統，腳本shell編程代碼書寫，系統管理編程運維，學習使用bash（LinuxShell）編寫完整的程序。

本書對Linux命令行進行詳細的介紹，全書內容包括4個部分，第一部分由Shell的介紹開啟命令行基礎知識的學習之旅；第二部分講述配置文件的編輯，如何通過命令行控制計算機；第三部分探討常見的任務與必備工具；第四部分全面介紹Shell編程，讀者可通過動手編寫Shell腳本掌握Linux命令的應用，從而實現常見計算任務的自動化。通過閱讀本書，讀者將對Linux命令有更加深入的理解，並且可以將其應用到實際的工作中。
本書適合Linux初學人員、Linux系統管理人員及Linux愛好者閱讀。

[美] 布萊恩·W.克尼漢（Brian，W.，Kernighan） 著，韓磊 譯

UNIX的誕生記與發展史，計算機先驅布萊恩·W.克尼漢繼C程序設計語言後又一力作，講述貝爾實驗室的幕後故事，C/C++等重要發明的起源，探尋計算科學之光！

自1969年在貝爾實驗室的閣樓上誕生以來，Unix操作系統的發展遠遠超出其創造者們的想像。它帶動了許多創新軟體的開發，影響了無數程序員，改變了整個計算機技術的發展軌跡。
本書不但書寫Unix的 歷史 ，而且記錄作者的回憶，一探Unix的起源，試圖解釋什麼是Unix，Unix是如何產生的，以及Unix為何如此重要。除此之外，本書以輕松的口吻講述了一群在貝爾實驗室工作的發明天才的有趣往事，本書中每一個故事都是鮮為人知卻又值得傳播的寶貴資源。
本書適合對計算機或相關 歷史 感興趣的人閱讀。讀者不需要有太多的專業技術背景，就可以欣賞Unix背後的思想，了解它的重要性。

[印] 拉胡爾·沙瑪（Rahul Sharma）[芬]韋薩·凱拉維塔 著，鄧世超 譯

Rust系統編程指南自學教程書籍，學習Rust編程語言基礎，掌握更高端的編程範式，成就高段位的編程極客。

本書內容共17章，由淺入深地講解Rust相關的知識，涉及基礎語法、軟體包管理器、測試工具、類型系統、內存管理、異常處理、高級類型、並發模型、宏、外部函數介面、網路編程、HTTP、資料庫、WebAssembly、GTK+框架和GDB調試等重要知識點。

本書適合想學習Rust編程的讀者閱讀，希望讀者能夠對C、C++或者Python有一些了解。書中豐富的代碼示例和詳細的講解能夠幫助讀者快速上手，高效率掌握Rust編程。

③ Python中常用的包、庫、軟體，俗稱輪子

Python是一個廣泛使用的編程語言，有著豐富的生態系統，包含眾多的包、庫和軟體，俗稱"輪子"。以下是一個概覽，展示了Python中常見的一些工具和庫，這些工具和庫覆蓋了從基本的環境管理到高級的科學計算等多個領域，旨在提高開發效率並簡化復雜任務。

在Python環境中，管理版本和虛擬環境至關重要。使用虛擬環境可以避免不同項目之間的依賴沖突，並確保項目依賴的正確性。

包和依賴管理工具是Python開發的基礎。這些工具，如pip、conda等，幫助開發者輕松安裝、更新和卸載Python包，確保項目能夠穩定運行。

打包發布工具，如setuptools、twine等，簡化了將項目轉換為可安裝包的過程，使得項目可以被其他開發者輕松使用。

互動式工具（如IPython、REPL）提供了與Python交互的便利性，幫助開發者快速測試代碼和實驗新想法。

文件操作和MIME類型描述等庫（如os、mimetypes）提供了處理文件和文件類型的基本功能，是任何Python項目的基礎。

時間、日期處理庫（如datetime）是許多應用程序中不可或缺的一部分，用於處理時間相關邏輯和日期計算。

文本處理庫（如re、nltk）提供了解析和操作普通文本的工具，對於構建文本處理應用至關重要。

對於特定文本格式（如Word、Excel、PDF、Markdown等）的解析和處理，有專門的庫如python-docx、pandas、PyPDF2、markdown等，極大地簡化了這些任務。

自然語言處理庫（如NLTK、spaCy）提供了分析和理解自然語言的工具，是構建聊天機器人、文本分類等應用的基石。

生成項目文檔的工具（如Sphinx）幫助開發者輕松創建高質量的文檔，提升代碼的可讀性和可維護性。

配置管理庫（如ConfigParser、PyYAML）提供了存儲和解析配置文件的方式，使得應用能夠根據不同的環境靈活配置。

圖片處理庫（如Pillow、OpenCV）提供了強大的圖像處理功能，適用於各種圖像操作任務。

文字識別庫（如Tesseract、PIL）提供了OCR功能，使文本可以被計算機理解，對於自動化文檔處理等應用場景非常有用。

音頻和視頻處理庫（如pyb、moviepy）提供了對音頻和視頻文件進行剪輯、轉換和處理的功能，是構建媒體應用的必備工具。

地理位置處理庫（如geopy）提供了與地理坐標相關的功能，如地址解析、坐標轉換等，對於構建地圖應用或地理位置服務非常有用。

HTTP庫（如requests、http.client）簡化了HTTP請求和響應的處理，是構建網路應用的基本組件。

資料庫相關庫（如sqlite3、MySQL-connector-python）提供了與多種資料庫交互的功能，是數據存儲和管理的基礎。

資料庫驅動（連接件）和資料庫對象關系模型映射（ORM）庫（如psycopg2、SQLAlchemy）幫助開發者更高效地操作資料庫，簡化了SQL查詢和事務處理。

全棧Web框架（如Django、Flask）提供了構建Web應用的完整工具鏈，包括路由、視圖、模板等，讓開發者能夠快速構建Web應用。

內容管理系統（CMS）庫（如pelican、mkdocs）提供了構建靜態或動態內容網站的功能，適合構建博客或知識庫。

電子商務框架和庫（如Shopify API、Stripe API）提供了構建在線商店和處理支付流程的工具，簡化了電子商務應用的開發。

RESTful API框架（如Flask-RESTful、Django REST framework）幫助開發者構建符合REST規范的API，使服務可以被其他應用調用。

授權和認證庫（如Flask-Login、Django Authentication）提供了安全的用戶認證和會話管理功能，確保應用的安全性。

模板引擎（如Jinja2、Django templates）提供了生成動態頁面的功能，簡化了網頁內容的生成和布局。

任務隊列庫（如Celery）幫助開發者處理後台任務，實現非同步處理和任務調度。

搜索工具（如Elasticsearch）提供了全文搜索和索引功能，使開發者能夠快速構建搜索能力豐富的應用。

Feed工具（如RSS feeds）幫助開發者生成和處理RSS或ATOM格式的訂閱源，使應用能夠提供新聞或內容聚合功能。

網站資源管理工具（如mini-css-extract-plugin、terser-webpack-plugin）幫助開發者優化和壓縮網站資源，提高應用性能。

緩存庫（如Redis、memcached）提供了高效的數據緩存功能，能夠提高應用響應速度和減少資料庫負載。

電子郵件庫（如smtplib、SMTP_SSL）提供了發送和解析電子郵件的功能，對於構建郵件通知或郵件服務的開發非常有用。

國際化（i18n）庫（如Babel、gettext）幫助開發者構建多語言支持的應用，確保應用能夠面向全球用戶。

URL處理庫（如urlparse、urllib）提供了解析和操作URL的功能，是構建網路應用的基礎。

HTML和XML處理庫（如BeautifulSoup、lxml）提供了解析和生成HTML和XML文檔的功能，對於構建Web應用和數據抓取非常關鍵。

Web爬蟲庫（如Scrapy、BeautifulSoup）提供了自動抓取網頁數據的功能，是數據收集和分析的重要工具。

數據驗證庫（如Pydantic、Dataclasses）幫助開發者創建有效的數據模型和驗證輸入數據，簡化了數據驗證和處理流程。

管理界面庫（如Flask-Admin、django-admin）提供了構建用戶友好的管理後台的功能，使開發者能夠方便地管理應用數據。

靜態網站生成工具（如Jekyll、Hugo）幫助開發者快速構建靜態網站，適合構建博客、個人站點等。

進程管理庫（如multiprocessing、concurrent.futures）提供了管理多進程和並行處理的功能，提高應用的並發性能。

並發和並行處理庫（如asyncio、concurrent.futures）幫助開發者實現非同步編程和並行任務執行，提高應用的響應速度。

網路編程庫（如socket、asyncio）提供了構建網路應用的基礎功能，包括網路通信、套接字編程等。

WebSocket處理庫（如websockets）提供了構建WebSocket應用的功能，使開發者能夠構建實時通信應用。

WSGI伺服器（如Gunicorn、uWSGI）提供了兼容WSGI規范的Web伺服器，簡化了Web應用的部署。

遠程調用庫（如dill、PyRPC）提供了實現遠程過程調用的功能，使得服務能夠跨網路或進程調用。

加解密圖形界面庫（如PyQt、Tkinter）提供了構建圖形用戶界面應用的基礎功能，包括窗口、控制項和事件處理等。

游戲開發庫（如Pygame）提供了構建2D游戲應用的工具，包括圖形、音效和游戲邏輯等。

日誌工具（如logging、loguru）提供了記錄應用運行時信息的功能，幫助開發者診斷和調試應用問題。

測試庫（如unittest、pytest）提供了編寫和執行測試用例的工具，確保應用的可靠性和穩定性。

代碼分析和優化工具（如pycodestyle、black）幫助開發者檢查和優化代碼質量，提高代碼可讀性和性能。

調試工具（如pdb、IPython）提供了強大的調試功能，幫助開發者在代碼中設置斷點、查看變數狀態等，加速調試過程。

科學計算和數據分析庫（如NumPy、pandas、scipy）提供了進行數值計算和數據分析的強大功能，是數據科學和工程領域的基石。

數據可視化庫（如matplotlib、seaborn、Plotly）提供了生成圖表和可視化數據的功能，幫助開發者和用戶更好地理解和解釋數據。

視覺計算庫（如OpenCV、scikit-image）提供了計算機視覺的基本功能，如圖像處理、特徵提取等，是構建視覺應用的關鍵。

機器學習庫（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）提供了構建和訓練機器學習模型的工具，是人工智慧應用的核心。

MapRece框架和庫（如Apache Spark、Dask）提供了實現分布式計算任務的功能，適合處理大規模數據集。

函數式編程庫（如functools、PyMonad）提供了函數式編程的支持，簡化了代碼的可讀性和可維護性。

運維開發工具（如Ansible、Terraform）提供了自動化部署和管理基礎設施的功能，提高運維效率。

任務調度庫（如APScheler、cron）提供了實現定時任務和工作流管理的功能，確保應用按照預定時間執行任務。

使用其他語言擴展Python庫（如cffi、ctypes）提供了與其他語言集成的介面，使Python能夠使用外部庫。

高性能庫（如numba、cython）提供了加速Python代碼執行的功能，提高應用性能。

Windows工具（如pywin32）提供了在Windows操作系統中使用Python的功能，簡化了Windows開發。

網路虛擬化和SDN庫（如OpenDaylight、ONOS）提供了構建網路虛擬化和SDN服務的基礎，是網路基礎設施的關鍵。

硬體庫（如RPi.GPIO、PyUSB）提供了與硬體設備交互的功能，適合構建嵌入式應用。

兼容性工具（如2to3、Py2App）提供了Python 2到Python 3的轉換功能，幫助開發者遷移代碼。

開發者插件（如PyCharm、Visual Studio Code插件）提供了增強開發環境的功能，提升開發效率。

IDEs（如PyCharm、Jupyter Notebook）提供了集成開發環境，支持代碼編寫、調試、運行和文檔生成。

Python資源（如awesome-python、PyPI）提供了發現和使用新Python庫的平台，是開發者獲取資源的寶貴資源。

④ Java開發書籍推薦(200多本)

整理了一份關於Java開發的電子書資源，共約200本PDF版本，分享給需要的朋友們。

全部免費獲取，無需添加QQ，無需關注公眾號，直接使用網路網盤鏈接下載。

請在下載後給予我一個贊，順便分享給還在尋找資源的兄弟們。

以下目錄展示了部分書單內容，以供參考：

Java

- 21天學通Java

- Effective Java中文版（第2版）

- Head First Java 中文高清版

- EXPERT.ONE.ON.ONE.J2EE.DEVELOPMENT.WITHOUT.EJB-中文

- Java 程序員進階之路（亮白版）

- Hibernate實戰（第2版）

- Java 8 實戰

- Java8函數式編程

- Java8中的炫酷特性和Java9中的新特性-楊曉峰

- JavaNIO（中文版）

- JAVA優化編程

- Java加密與解密的藝術 梁棟

- Java基礎與案例開發詳解

- Java學習路線圖：Java必須知道的300個問題

- Java並發編程的藝術

- JVM

- Java虛擬機基礎教程 高清中文版PDF

- Java虛擬機並發編程

- Java虛擬機規范(Java SE 8版)(帶書簽完整版)

- 實戰JAVA虛擬機 JVM故障診斷與性能優化

- 揭秘Java虛擬機-JVM設計原理與實現

- 深入理解Java虛擬機JVM高級特性與最佳實踐第3版(周志朋)

- 解析Java虛擬機器開發：權衡優化、高效和安全的最優方案

Kubernetes

- Kubernetes實戰 ,吳龍輝 ,P272

- Kubernetes開源書

- Kubernetes指南（Kubernetes Handbook）

- Kubernetes權威指南第2版

- Kubernetes經典實例

- 【阿里雲】深入淺出Kubernetes項目實戰手冊

- 基於Kubernetes的容器雲平台實戰

Linux

- linux常用命令大全

- Linux寶典

- Linux環境編程：從應用到內核

- LINUX防火牆（原書第3版）

- Linux高級程序設計中文第三版楊宗德--人電出版社

- [Linux命令詳解詞典].施威銘研究室.掃描版

- 深入Linux內核架構 (圖靈程序設計叢書·LinuxUNIX系列)

- 鳥哥的LINUX私房菜_基礎學習篇(第三版)

- 鳥哥的LINUX私房菜：伺服器架設篇 （第二版）

MyBatis

- MyBatis從入門到精通

- Spring+MVC+MyBatis企業應用實戰

- MyBatis技術內幕

- 深入淺出MyBatis技術原理與實戰

- Spring+MyBatis企業應用實戰

Netty

- Netty實戰中文高清版

- Netty權威指南 第2版 帶書簽目錄 完整版

- Netty進階之路 跟著案例學Netty_完整版

Redis

- Redis入門指南 第2版

- Redis實戰

- Redis開發與運維-付磊

- Redis深度歷險：核心原理和應用實踐

- redis設計與實現

- 深入理解Redis

Spring

- Spring Security實戰 - 陳木鑫

- Spring.2.0核心技術與最佳實踐.廖雪峰.掃描版

- Spring從入門到精通

- Spring5高級編程

- Spring實戰(第4版文字版)

- Spring揭秘

- Spring源碼深度解析

- spring高級程序設計

Spring Boot

- Spring Boot 2+Thymeleaf企業應用實戰

- Spring技術內幕：深入解析Spring架構與設計原理

- 精通spring - Mastering Spring

- Spring Boot 2精髓(高清版)

- Spring Boot企業級應用開發實戰

- Spring Boot+Vue全棧開發實戰

- Spring Boot開發實戰

- SpringBoot揭秘+快速構建微服務體系

- 微服務實戰：Dubbox+Spring Boot+Docker

- 一步一步學Spring Boot 2微服務項目實戰

- 微服務架構實戰 基於Spring Boot Spring Cloud Docker

- 微服務架構基礎（Spring Boot+Spring Cloud+Docker）

- 深入實踐Spring Boot.陳韶健

Spring Cloud

- Spring Cloud 微服務架構進階

- Spring Cloud與Docker高並發微服務架構設計實施

- Spring Cloud與Docker微服務架構實戰

- Spring Cloud微服務全棧技術與案例解析

- Spring Cloud微服務實戰

- Spring Cloud微服務架構開發實戰

- 瘋狂Spring Cloud微服務架構實戰

- 重新定義Spring Cloud實戰

Zookeeper

- Zookeeper 分布式過程

- 從Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理與實踐

其他

- tomcat內核設計剖析

- 大數據之路：阿里巴巴大數據實踐

- Hadoop大數據分析與挖掘實戰

- Git入門與實踐完整版

- Hadoop權威指南(第2版)

- 構建工具

- Maven實戰

- 架構

- App後台開發運維和架構實踐

- 億級流量網站架構核心技術

- 數據結構和演算法

- Docker全攻略

- Elasticsearch大數據搜索引擎

- Git版本控制管理第2版(美)羅力格

- Hadoop技術內幕 深入解析HADOOP COMMON和HDFS架構設計與實現原理

- Hadoop技術內幕+深入理解MapRece架構設計與實現原理

- Hadoop技術內幕深入解析YARN架構設計與實現原理

- 大話數據結構

- 演算法導論

- Git權威指南-目錄完美-完整版

- 大話設計模式

- 設計模式

- 大廠筆試真題+答案

- 人件（高清中英文合並版）

- 代碼整潔之道

- 多處理器編程的藝術

- 程序開發心理學（銀年紀念版）

- 計算機程序設計藝術（第一卷）高清中文版

- 編程之美-完整版

- 計算機程序設計藝術（第三卷）高清中文版

- 計算機程序設計藝術（第二卷）高清中文版

⑤ 請問怎麼學習Python

分享Python學習路線：

第一階段：Python基礎與Linux資料庫

這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模板、函數、異常處理、mysql使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python的基本語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段：web全棧

這一部分主要學習web前端相關技術，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web開發基礎、Vue、FIask Views、FIask模板、資料庫操作、FIask配置等知識。

學習目標：掌握web前端技術內容，掌握web後端框架，熟練使用FIask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段：數據分析+人工智慧

這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段：高級進階

這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

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