redis开发与运维pdf

① 想学习linux该学什么

Linux入门并不困难，只要具备Linux基础，读懂Linux的命令格式，大多数的服务架构都是可以按照文档部署出来。当然做Linux开发，如果自己没有学习方向和课程大纲还是比较困难的，个人建议去参加培训学习更有效率，如果报班学习则大概需要4-6个月时间。

学习主要内容有：

1）网络基础与linux系统的管理

2）优化及高可用技能

3）虚拟化与云平台技术

4）开发运维

毕业后可从事的工作有：

1）Linux运维工程师

2）数据库工程师

3）云计算运维工程师

4）自动化运维工程师

5）云计算架构工程师等

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

② 2021年你读了哪些觉得比较好的计算机书籍

[美] 马丁·福勒（Martin Fowler） 着，徐昊，郑晔，熊节 译

领域特定语言DSL，通过Java和C语言分析具体案例，讲解DSL的构造方式和通用原则，软件开发程序员的教程，马丁·福勒新的力作。

《领域特定语言》是领域特定语言（Domain-Specific Language，DSL）领域的丰碑之作，由软件开发大师马丁·福勒（Martin Fowler）历时多年写作而成。
全书共57章，分为6个部分，全面介绍了DSL概念、DSL常见主题、外部DSL主题、内部DSL主题、备高段选计算模型以及代码生成等内容，揭示了与编程语言无关的通用原则和模式，阐释了如何通过DSL有效提高开发人员的生产力以及增进与领域专家的有效沟通，能为开发人员选择和使用DSL提供有效的决策依据和指导方法。
本书适合想要了解各种DSL及其构造方式，理解其通用原则、模式和适用场景，以提高开灶念州发生产力和沟通能力的软件开发人员阅读。

[美] 肯尼思·，A.兰伯特（Kenneth，A.，Lambert，） 着，肖鉴明 译

数据结构算法入门教程，基于python语言进行讲解，国外高等院校教材升级，书中包含大量习题和编程项目，随书赠送配套资源。

本书用 Python 语言来讲解数据结构及实现方法。全书首先概述 Python 编程的功能—这些功能是实际编程和解决问题时所必需的；其次介绍抽象数据类型的规范、实现和应用，多项集类型，以及接口和实现之间的重要差异；随后介绍线性多项集、栈、队列和列表；最后介绍树、图等内容。本书附有大量的复习题和编程项目，旨在帮助读者巩固所学知识。
本书不仅适合高等院校计算机专业师生阅读，也适合对 Python 感兴趣的读者和程序员阅读。

乔恩·克莱因伯格（Jon Kleinberg） 着，王海鹏 译

用实际示例阐明枯燥的算法理论，更注重算法设计思维的培养，适合作为算法入门书。

这是一本被众多名校采用的算法设计课程教材，强调用实际示例阐明枯燥的算法理论，更注重算法设计思路而非算法复杂度分析。本书采用新颖的教学方式，通过分析真实世界的问题来激发算法思想。两位作者以一种清晰、直接的方式，指导学生自己分析和定义问题，并从中找出适用于给定场景的算法设计原则。本书鼓励读者更深入地理解算法设计过程， 探索 算法在计算机科学的更广阔领域中的应用。
本书具有以下特色：

王争着

20个数据结构与算法，100个真实项目场景案例，300多幅算法手绘图解

本书分为11章。第1章介绍复杂度分析方法。第2章介绍数组、链表、栈和队列这些基础的线性表数据结构。第3章介绍递归编程技巧、8种经典排序、二分查找及二分查找的变体问题。第4章隐蔽介绍哈希表、位图、哈希算法和布隆过滤器。第5章介绍树相关的数据结构，包括二叉树、二叉查找树、平衡二叉查找树、递归树和B+树。第6章介绍堆，以及堆的各种应用，包括堆排序、优先级队列、求Top K、求中位数和求百分位数。第7章介绍跳表、并查集、线段树和树状数组这些比较高级的数据结构。第8章介绍字符串匹配算法，包括BF算法、RK算法、BM算法、KMP算法、Trie树和AC自动机。第9章介绍图及相关算法，包括深度优先搜索、广度优先搜索、拓扑排序、Dijkstra算法、Floyd算法、A*算法、Z小生成树算法、Z大流算法和Z大二分匹配等。第10章介绍4种算法思想，包括贪心、分治、回溯和动态规划。第11章介绍4个经典项目中的数据结构和算法的应用，包括Redis、搜索引擎、鉴权限流和短网址服务。另外，附录A为书中的思考题的解答。

[美] 阿尔·斯维加特（Al Sweigart） 着

Python编程从入门到实践姊妹篇，零基础自学Python教程书籍，提供配套同步教学视频、在线编程环境！针对Python3.X版本更新

在本书中，你将学习利用Python编程在几分钟内完成手动需要几小时的工作，无须事先具备编程经验。通过阅读本书，你会学习Python的基本知识， 探索 Python丰富的模块库，并完成特定的任务（例如，从网站抓取数据，读取PDF和Word文档等）。本书还包括有关输入验证的实现方法，以及自动更新CSV文件的技巧。一旦掌握了编程的基础知识，你就可以毫不费力地创建Python程序，自动化地完成很多繁琐的工作，包括:

何华平 着

Python编程零基础入门实践教程，用Python处理Excel、Word、PPT、PDF、图像文件，提升职场办公效率，解决办公难题，附赠学习资源和教学视频

这是一本关于如何利用Python提高日常办公效率的书，书中凝聚了作者多年的实践经验和独特思考，旨在帮助读者准确、高效地完成大量高重复度的工作。
《学Python，不加班：轻松实现办公自动化》汇集了日常办公和处理文档时常见的问题，通过实例的演示与讲解，帮助读者灵活有效地使用Python处理工作中遇到的问题。全书共11章，涵盖Python的各种应用场景，具体包括文件管理自动化，网络信息自动获取，TXT、XLS／XLSX、DOC／DOCX、PPT、PDF、图片文件的自动化处理，模拟鼠标、键盘操控本地软件，自动化运行管理等。本书力图淡化编程中的抽象概念，贴合工作场景，注重实战效果，通过对Python技术的巧妙讲解，帮助读者成为高效率的办公室“超人”。

雷明 着

人工智能深度学习领域教程，AI程序员的数学参考书，透彻理解机器学习算法，从数学层面搞懂核心算法原理的逻辑，python程序讲解

本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成，力求精准、最小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分，线性代数与矩阵论，最优化方法，概率论，信息论，随机过程，以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识，对它们在该领域的应用举例说明，使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。 本书内容紧凑，结构清晰，深入浅出，讲解详细。可用作计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材与教学参考书。对人工智能领域的工程技术人员与产品研发人员，本书也有很强的参考价值。对于广大数学与应用的数学爱好者，本书亦为适合自学的读本。

张逸 着

DDD领域驱动设计教程，进一步精化领域驱动设计方法体系，通过实战案例演示统一过程的实施，可帮助读者提高领域建模及软件设计能力。

本书全面阐释了领域驱动设计（domain-driven design，DDD）的知识体系，内容覆盖领域驱动设计的主要模式与主流方法，并在此基础上提出“领域驱动设计统一过程”（domain-driven design unified process，DDDUP），将整个软件构建过程划分为全局分析、架构映射和领域建模3个阶段。除给出诸多案例来阐释领域驱动设计统一过程中的方法与模式之外，本书还通过一个真实而完整的案例全面展现了如何进行领域驱动设计统一过程的实施和落地。为了更好地运用领域驱动设计统一过程，本书还开创性地引入了业务服务、菱形对称架构、领域驱动架构、服务驱动设计等方法与模式，总结了领域驱动设计能力评估模型与参考过程模型。本书提出的一整套方法体系已在多个项目中推广和落地。

刘遄 着

Linux入门教程书籍，基于Linux系统RHEL8编写，每章带有图表及习题，知识点覆盖红帽认证RHCE考试要求。

1.本书耗时近3年时间，修订1500余次，内容源自国内每天访问量近60000人次的同名Linux培训课程;

2.在上一版的基础上进行了系统的更新，基于Linux系统RHEL 8编写，适用于CentOS、Fedora、Ubuntu等主流衍生版本;

3.面向零基础读者，从Linux基础知识讲起，渐进式地提高内容难度。

《Linux就该这么学（第2版）》在上一版的基础上进行了大量的更新，基于红帽RHEL 8系统编写，且内容适用于CentOS、Fedora等系统。本书共分为20章，内容涵盖了部署Linux系统，常用的Linux命令，与文件读写操作有关的技术，使用Vim编辑器编写和修改配置文件，用户身份与文件权限的设置，硬盘设备分区、格式化以及挂载等操作，部署RAID磁盘阵列和LVM，firewalld防火墙与iptables防火墙的区别和配置，使用ssh服务管理远程主机，使用Apache服务部署静态网站，使用vsftpd服务传输文件，使用Samba或NFS实现文件共享，使用BIND提供域名解析服务，使用DHCP动态管理主机地址，使用Postfix与Dovecot部署邮件系统，使用Ansible服务实现自动化运维，使用iSCSI服务部署网络存储，使用MariaDB数据库管理系统，使用PXE+Kickstart无人值守安装服务，使用LNMP架构部署动态网站环境等。此外，本书的配套站点还深度点评了红帽RHCSA、RHCE、RHCA认证，方便读者备考。

张鑫旭 着

CSS3.0入门到进阶教程，前端博客"鑫空间-鑫生活"博主十年经验沉淀之作，大量实战案例且具有在线Demo演示，配套官方网站，随时与作者沟通学习。

本书是“CSS世界三部曲”的最后一部。这是一本关于CSS的进阶读物，专门讲CSS3及其之后版本的新特性。在本书中，作者结合自己多年的从业经验，讲解CSS基础知识，并充分考虑前端开发者的需求，以CSS新特性的 历史 背景为线索，去粗取精，注重细节，深入浅出地介绍了上百个CSS新特性。此外，作者专门还为本书开发了配套网站，用于书中实例效果的在线展示和问题答疑。

本书的所有内容都是作者经过深入思考和 探索 后提炼出来的，知识点多且内容丰富，注重技术细节、经验分享和解决问题的思路。本书的主要目标是帮助前端开发者突破CSS技能提升的瓶颈，非常适合具有一定CSS基础的前端开发者阅读。

[美] 威廉·肖特斯（William Shotts） 着，门佳，李伟 译

手把手教你学Linux操作系统，脚本shell编程代码书写，系统管理编程运维，学习使用bash（LinuxShell）编写完整的程序。

本书对Linux命令行进行详细的介绍，全书内容包括4个部分，第一部分由Shell的介绍开启命令行基础知识的学习之旅；第二部分讲述配置文件的编辑，如何通过命令行控制计算机；第三部分探讨常见的任务与必备工具；第四部分全面介绍Shell编程，读者可通过动手编写Shell脚本掌握Linux命令的应用，从而实现常见计算任务的自动化。通过阅读本书，读者将对Linux命令有更加深入的理解，并且可以将其应用到实际的工作中。
本书适合Linux初学人员、Linux系统管理人员及Linux爱好者阅读。

[美] 布莱恩·W.克尼汉（Brian，W.，Kernighan） 着，韩磊 译

UNIX的诞生记与发展史，计算机先驱布莱恩·W.克尼汉继C程序设计语言后又一力作，讲述贝尔实验室的幕后故事，C/C++等重要发明的起源，探寻计算科学之光！

自1969年在贝尔实验室的阁楼上诞生以来，Unix操作系统的发展远远超出其创造者们的想象。它带动了许多创新软件的开发，影响了无数程序员，改变了整个计算机技术的发展轨迹。
本书不但书写Unix的 历史 ，而且记录作者的回忆，一探Unix的起源，试图解释什么是Unix，Unix是如何产生的，以及Unix为何如此重要。除此之外，本书以轻松的口吻讲述了一群在贝尔实验室工作的发明天才的有趣往事，本书中每一个故事都是鲜为人知却又值得传播的宝贵资源。
本书适合对计算机或相关 历史 感兴趣的人阅读。读者不需要有太多的专业技术背景，就可以欣赏Unix背后的思想，了解它的重要性。

[印] 拉胡尔·沙玛（Rahul Sharma）[芬]韦萨·凯拉维塔 着，邓世超 译

Rust系统编程指南自学教程书籍，学习Rust编程语言基础，掌握更高端的编程范式，成就高段位的编程极客。

本书内容共17章，由浅入深地讲解Rust相关的知识，涉及基础语法、软件包管理器、测试工具、类型系统、内存管理、异常处理、高级类型、并发模型、宏、外部函数接口、网络编程、HTTP、数据库、WebAssembly、GTK+框架和GDB调试等重要知识点。

本书适合想学习Rust编程的读者阅读，希望读者能够对C、C++或者Python有一些了解。书中丰富的代码示例和详细的讲解能够帮助读者快速上手，高效率掌握Rust编程。

③ Python中常用的包、库、软件，俗称轮子

Python是一个广泛使用的编程语言，有着丰富的生态系统，包含众多的包、库和软件，俗称"轮子"。以下是一个概览，展示了Python中常见的一些工具和库，这些工具和库覆盖了从基本的环境管理到高级的科学计算等多个领域，旨在提高开发效率并简化复杂任务。

在Python环境中，管理版本和虚拟环境至关重要。使用虚拟环境可以避免不同项目之间的依赖冲突，并确保项目依赖的正确性。

包和依赖管理工具是Python开发的基础。这些工具，如pip、conda等，帮助开发者轻松安装、更新和卸载Python包，确保项目能够稳定运行。

打包发布工具，如setuptools、twine等，简化了将项目转换为可安装包的过程，使得项目可以被其他开发者轻松使用。

交互式工具（如IPython、REPL）提供了与Python交互的便利性，帮助开发者快速测试代码和实验新想法。

文件操作和MIME类型描述等库（如os、mimetypes）提供了处理文件和文件类型的基本功能，是任何Python项目的基础。

时间、日期处理库（如datetime）是许多应用程序中不可或缺的一部分，用于处理时间相关逻辑和日期计算。

文本处理库（如re、nltk）提供了解析和操作普通文本的工具，对于构建文本处理应用至关重要。

对于特定文本格式（如Word、Excel、PDF、Markdown等）的解析和处理，有专门的库如python-docx、pandas、PyPDF2、markdown等，极大地简化了这些任务。

自然语言处理库（如NLTK、spaCy）提供了分析和理解自然语言的工具，是构建聊天机器人、文本分类等应用的基石。

生成项目文档的工具（如Sphinx）帮助开发者轻松创建高质量的文档，提升代码的可读性和可维护性。

配置管理库（如ConfigParser、PyYAML）提供了存储和解析配置文件的方式，使得应用能够根据不同的环境灵活配置。

图片处理库（如Pillow、OpenCV）提供了强大的图像处理功能，适用于各种图像操作任务。

文字识别库（如Tesseract、PIL）提供了OCR功能，使文本可以被计算机理解，对于自动化文档处理等应用场景非常有用。

音频和视频处理库（如pyb、moviepy）提供了对音频和视频文件进行剪辑、转换和处理的功能，是构建媒体应用的必备工具。

地理位置处理库（如geopy）提供了与地理坐标相关的功能，如地址解析、坐标转换等，对于构建地图应用或地理位置服务非常有用。

HTTP库（如requests、http.client）简化了HTTP请求和响应的处理，是构建网络应用的基本组件。

数据库相关库（如sqlite3、MySQL-connector-python）提供了与多种数据库交互的功能，是数据存储和管理的基础。

数据库驱动（连接件）和数据库对象关系模型映射（ORM）库（如psycopg2、SQLAlchemy）帮助开发者更高效地操作数据库，简化了SQL查询和事务处理。

全栈Web框架（如Django、Flask）提供了构建Web应用的完整工具链，包括路由、视图、模板等，让开发者能够快速构建Web应用。

内容管理系统（CMS）库（如pelican、mkdocs）提供了构建静态或动态内容网站的功能，适合构建博客或知识库。

电子商务框架和库（如Shopify API、Stripe API）提供了构建在线商店和处理支付流程的工具，简化了电子商务应用的开发。

RESTful API框架（如Flask-RESTful、Django REST framework）帮助开发者构建符合REST规范的API，使服务可以被其他应用调用。

授权和认证库（如Flask-Login、Django Authentication）提供了安全的用户认证和会话管理功能，确保应用的安全性。

模板引擎（如Jinja2、Django templates）提供了生成动态页面的功能，简化了网页内容的生成和布局。

任务队列库（如Celery）帮助开发者处理后台任务，实现异步处理和任务调度。

搜索工具（如Elasticsearch）提供了全文搜索和索引功能，使开发者能够快速构建搜索能力丰富的应用。

Feed工具（如RSS feeds）帮助开发者生成和处理RSS或ATOM格式的订阅源，使应用能够提供新闻或内容聚合功能。

网站资源管理工具（如mini-css-extract-plugin、terser-webpack-plugin）帮助开发者优化和压缩网站资源，提高应用性能。

缓存库（如Redis、memcached）提供了高效的数据缓存功能，能够提高应用响应速度和减少数据库负载。

电子邮件库（如smtplib、SMTP_SSL）提供了发送和解析电子邮件的功能，对于构建邮件通知或邮件服务的开发非常有用。

国际化（i18n）库（如Babel、gettext）帮助开发者构建多语言支持的应用，确保应用能够面向全球用户。

URL处理库（如urlparse、urllib）提供了解析和操作URL的功能，是构建网络应用的基础。

HTML和XML处理库（如BeautifulSoup、lxml）提供了解析和生成HTML和XML文档的功能，对于构建Web应用和数据抓取非常关键。

Web爬虫库（如Scrapy、BeautifulSoup）提供了自动抓取网页数据的功能，是数据收集和分析的重要工具。

数据验证库（如Pydantic、Dataclasses）帮助开发者创建有效的数据模型和验证输入数据，简化了数据验证和处理流程。

管理界面库（如Flask-Admin、django-admin）提供了构建用户友好的管理后台的功能，使开发者能够方便地管理应用数据。

静态网站生成工具（如Jekyll、Hugo）帮助开发者快速构建静态网站，适合构建博客、个人站点等。

进程管理库（如multiprocessing、concurrent.futures）提供了管理多进程和并行处理的功能，提高应用的并发性能。

并发和并行处理库（如asyncio、concurrent.futures）帮助开发者实现异步编程和并行任务执行，提高应用的响应速度。

网络编程库（如socket、asyncio）提供了构建网络应用的基础功能，包括网络通信、套接字编程等。

WebSocket处理库（如websockets）提供了构建WebSocket应用的功能，使开发者能够构建实时通信应用。

WSGI服务器（如Gunicorn、uWSGI）提供了兼容WSGI规范的Web服务器，简化了Web应用的部署。

远程调用库（如dill、PyRPC）提供了实现远程过程调用的功能，使得服务能够跨网络或进程调用。

加解密图形界面库（如PyQt、Tkinter）提供了构建图形用户界面应用的基础功能，包括窗口、控件和事件处理等。

游戏开发库（如Pygame）提供了构建2D游戏应用的工具，包括图形、音效和游戏逻辑等。

日志工具（如logging、loguru）提供了记录应用运行时信息的功能，帮助开发者诊断和调试应用问题。

测试库（如unittest、pytest）提供了编写和执行测试用例的工具，确保应用的可靠性和稳定性。

代码分析和优化工具（如pycodestyle、black）帮助开发者检查和优化代码质量，提高代码可读性和性能。

调试工具（如pdb、IPython）提供了强大的调试功能，帮助开发者在代码中设置断点、查看变量状态等，加速调试过程。

科学计算和数据分析库（如NumPy、pandas、scipy）提供了进行数值计算和数据分析的强大功能，是数据科学和工程领域的基石。

数据可视化库（如matplotlib、seaborn、Plotly）提供了生成图表和可视化数据的功能，帮助开发者和用户更好地理解和解释数据。

视觉计算库（如OpenCV、scikit-image）提供了计算机视觉的基本功能，如图像处理、特征提取等，是构建视觉应用的关键。

机器学习库（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）提供了构建和训练机器学习模型的工具，是人工智能应用的核心。

MapRece框架和库（如Apache Spark、Dask）提供了实现分布式计算任务的功能，适合处理大规模数据集。

函数式编程库（如functools、PyMonad）提供了函数式编程的支持，简化了代码的可读性和可维护性。

运维开发工具（如Ansible、Terraform）提供了自动化部署和管理基础设施的功能，提高运维效率。

任务调度库（如APScheler、cron）提供了实现定时任务和工作流管理的功能，确保应用按照预定时间执行任务。

使用其他语言扩展Python库（如cffi、ctypes）提供了与其他语言集成的接口，使Python能够使用外部库。

高性能库（如numba、cython）提供了加速Python代码执行的功能，提高应用性能。

Windows工具（如pywin32）提供了在Windows操作系统中使用Python的功能，简化了Windows开发。

网络虚拟化和SDN库（如OpenDaylight、ONOS）提供了构建网络虚拟化和SDN服务的基础，是网络基础设施的关键。

硬件库（如RPi.GPIO、PyUSB）提供了与硬件设备交互的功能，适合构建嵌入式应用。

兼容性工具（如2to3、Py2App）提供了Python 2到Python 3的转换功能，帮助开发者迁移代码。

开发者插件（如PyCharm、Visual Studio Code插件）提供了增强开发环境的功能，提升开发效率。

IDEs（如PyCharm、Jupyter Notebook）提供了集成开发环境，支持代码编写、调试、运行和文档生成。

Python资源（如awesome-python、PyPI）提供了发现和使用新Python库的平台，是开发者获取资源的宝贵资源。

④ Java开发书籍推荐(200多本)

整理了一份关于Java开发的电子书资源，共约200本PDF版本，分享给需要的朋友们。

全部免费获取，无需添加QQ，无需关注公众号，直接使用网络网盘链接下载。

请在下载后给予我一个赞，顺便分享给还在寻找资源的兄弟们。

以下目录展示了部分书单内容，以供参考：

Java

- 21天学通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 程序员进阶之路（亮白版）

- Hibernate实战（第2版）

- Java 8 实战

- Java8函数式编程

- Java8中的炫酷特性和Java9中的新特性-杨晓峰

- JavaNIO（中文版）

- JAVA优化编程

- Java加密与解密的艺术 梁栋

- Java基础与案例开发详解

- Java学习路线图：Java必须知道的300个问题

- Java并发编程的艺术

- JVM

- Java虚拟机基础教程 高清中文版PDF

- Java虚拟机并发编程

- Java虚拟机规范(Java SE 8版)(带书签完整版)

- 实战JAVA虚拟机 JVM故障诊断与性能优化

- 揭秘Java虚拟机-JVM设计原理与实现

- 深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践第3版(周志朋)

- 解析Java虚拟机器开发：权衡优化、高效和安全的最优方案

Kubernetes

- Kubernetes实战 ,吴龙辉 ,P272

- Kubernetes开源书

- Kubernetes指南（Kubernetes Handbook）

- Kubernetes权威指南第2版

- Kubernetes经典实例

- 【阿里云】深入浅出Kubernetes项目实战手册

- 基于Kubernetes的容器云平台实战

Linux

- linux常用命令大全

- Linux宝典

- Linux环境编程：从应用到内核

- LINUX防火墙（原书第3版）

- Linux高级程序设计中文第三版杨宗德--人电出版社

- [Linux命令详解词典].施威铭研究室.扫描版

- 深入Linux内核架构 (图灵程序设计丛书·LinuxUNIX系列)

- 鸟哥的LINUX私房菜_基础学习篇(第三版)

- 鸟哥的LINUX私房菜：服务器架设篇 （第二版）

MyBatis

- MyBatis从入门到精通

- Spring+MVC+MyBatis企业应用实战

- MyBatis技术内幕

- 深入浅出MyBatis技术原理与实战

- Spring+MyBatis企业应用实战

Netty

- Netty实战中文高清版

- Netty权威指南 第2版 带书签目录 完整版

- Netty进阶之路 跟着案例学Netty_完整版

Redis

- Redis入门指南 第2版

- Redis实战

- Redis开发与运维-付磊

- Redis深度历险：核心原理和应用实践

- redis设计与实现

- 深入理解Redis

Spring

- Spring Security实战 - 陈木鑫

- Spring.2.0核心技术与最佳实践.廖雪峰.扫描版

- Spring从入门到精通

- Spring5高级编程

- Spring实战(第4版文字版)

- Spring揭秘

- Spring源码深度解析

- spring高级程序设计

Spring Boot

- Spring Boot 2+Thymeleaf企业应用实战

- Spring技术内幕：深入解析Spring架构与设计原理

- 精通spring - Mastering Spring

- Spring Boot 2精髓(高清版)

- Spring Boot企业级应用开发实战

- Spring Boot+Vue全栈开发实战

- Spring Boot开发实战

- SpringBoot揭秘+快速构建微服务体系

- 微服务实战：Dubbox+Spring Boot+Docker

- 一步一步学Spring Boot 2微服务项目实战

- 微服务架构实战 基于Spring Boot Spring Cloud Docker

- 微服务架构基础（Spring Boot+Spring Cloud+Docker）

- 深入实践Spring Boot.陈韶健

Spring Cloud

- Spring Cloud 微服务架构进阶

- Spring Cloud与Docker高并发微服务架构设计实施

- Spring Cloud与Docker微服务架构实战

- Spring Cloud微服务全栈技术与案例解析

- Spring Cloud微服务实战

- Spring Cloud微服务架构开发实战

- 疯狂Spring Cloud微服务架构实战

- 重新定义Spring Cloud实战

Zookeeper

- Zookeeper 分布式过程

- 从Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理与实践

其他

- tomcat内核设计剖析

- 大数据之路：阿里巴巴大数据实践

- Hadoop大数据分析与挖掘实战

- Git入门与实践完整版

- Hadoop权威指南(第2版)

- 构建工具

- Maven实战

- 架构

- App后台开发运维和架构实践

- 亿级流量网站架构核心技术

- 数据结构和算法

- Docker全攻略

- Elasticsearch大数据搜索引擎

- Git版本控制管理第2版(美)罗力格

- Hadoop技术内幕 深入解析HADOOP COMMON和HDFS架构设计与实现原理

- Hadoop技术内幕+深入理解MapRece架构设计与实现原理

- Hadoop技术内幕深入解析YARN架构设计与实现原理

- 大话数据结构

- 算法导论

- Git权威指南-目录完美-完整版

- 大话设计模式

- 设计模式

- 大厂笔试真题+答案

- 人件（高清中英文合并版）

- 代码整洁之道

- 多处理器编程的艺术

- 程序开发心理学（银年纪念版）

- 计算机程序设计艺术（第一卷）高清中文版

- 编程之美-完整版

- 计算机程序设计艺术（第三卷）高清中文版

- 计算机程序设计艺术（第二卷）高清中文版

⑤ 请问怎么学习Python

分享Python学习路线：

第一阶段：Python基础与Linux数据库

这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。

学习目标：掌握Python的基本语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

第二阶段：web全栈

这一部分主要学习web前端相关技术，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web开发基础、Vue、FIask Views、FIask模板、数据库操作、FIask配置等知识。

学习目标：掌握web前端技术内容，掌握web后端框架，熟练使用FIask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。

第三阶段：数据分析+人工智能

这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段：高级进阶

这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。

学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。

对于Python开发有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看Python开发教程开始入门！B站上有很多的Python教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。