别问了，真的，别再问“Python怎么精通”了。
每次在论坛、在群里看到这个问题，我都仿佛看到一个刚拿到新手剑的勇者，站在村口，对着天空大喊：“我如何一刀屠龙？”
朋友，这问题问错了。
“精通”这个词，本身就带着一种虚幻的终点感。仿佛有个山巅，上面立着一块碑，刻着“Python精通者”，你爬上去，拿个认证，从此就一劳永逸。不存在的。技术的世界里，没有山巅，只有一条不断向上延伸的、偶尔还塌方需要你绕路走的崎岖山路。
所以，咱们换个问法：如何才能无限逼近Python的精通状态？
行，这个我能聊。而且我不想给你什么“学习路线图一二三四五”，那些东西，一搜一大把，你看完大概率也是收藏夹里吃灰。我想跟你聊点“心法”，聊点那些培训班老师不讲，但真正决定你天花板高度的东西。
首先，捅破那层叫“舒适区”的窗户纸
你是不是这样：教程看了一大堆，从廖雪峰看到菜鸟教程，从黑马程序员看到各种B站大神。视频里老师敲一行，你跟着敲一行，print("Hello, World!")运行成功，长舒一口气，感觉自己又“学会”了。
然后呢？让你独立写个稍微复杂点的，比如，爬个需要登录的网站，或者处理个几百兆的Excel数据，你立刻抓瞎。脑子里空空如也，只记得requests.get()，pandas.read_excel()，但具体怎么组合，怎么处理异常，怎么优化效率，一概不知。
这就是我说的第一道坎：伪学习。
你只是在扮演一个代码的搬un运gong工，而不是一个思考者。你沉浸在“跟着做就能成功”的即时满足感里，但这跟精通，没有半毛钱关系。
怎么破？
很简单，给自己找茬。
教程里的例子，别照抄。它让你爬A网站，你就去试试爬B网站；它让你处理一个干净的CSV，你就故意去找个格式乱七八糟、充满合并单元格和特殊字符的Excel来折磨自己。这个过程，你会遇到无数Error，会无数次Google、Stack Overflow，会把你之前“看懂了”的知识点忘得一干二净。
很好。恭喜你，真正的学习才刚刚开始。每一次独立解决一个未知的Error，你对Python的理解就深入一层。这比你抄100个“Hello, World!”都有用。
忘了那些花里胡哨的库，先回来当个“原始人”
我见过太多新手，基础语法还没过关，就急着去玩Django、TensorFlow。张口闭口“异步IO”，闭口闭口“机器学习模型”。
这就像一个字还不认识几个，就非要去读《尤利西斯》。你能读懂吗？你不能。你只会觉得这玩意儿不是给人看的。
Python之所以迷人，很大程度上是因为它那庞大而强大的生态。但这也恰恰是陷阱。无数现成的轮子，让你产生了“我什么都能做”的错觉。你学会了import antigravity，就真以为自己能飞了。
醒醒！
在你能熟练地用pip安装全世界之前，我求你，先老老实实地去“造轮子”。
对，你没听错，就是那个被无数“高效学习论”者唾弃的“重复造轮子”。
- 别急着用
requests，自己用socket写一个最最简单的HTTP客户端，去手动拼接HTTP请求头，去感受一下TCP连接的“三次握手”（哪怕只是概念上的）。你这么搞一次，以后再遇到什么网络超时、连接被拒，你的排查思路会完全不一样。 - 别急着用
Flask或Django，自己用Python内置的http.server模块，试着写一个能响应不同URL、处理GET和POST请求的“微型框架”。你会亲手处理路由、解析请求体，你会明白框架到底帮你做了多少脏活累活。 - 别急着用
ORM，自己写个函数，用最原始的pymysql或psycopg2，把字典数据拼成SQL的INSERT语句，再把查询结果手动转成对象列表。你这么干一次，就会明白什么是SQL注入，什么是数据库连接池。
这个过程，是让你穿透那些高级封装，去触摸Python和计算机科学的本质。这个“造轮子”的过程，不是为了让你真的去替代那些成熟的库，而是为了让你在用它们的时候，脑子里有一张清晰的“透视图”，知道它底下大致是怎么运转的。
这，就是内功。
精通的真正分野：阅读源码，与高手隔空对话
如果你已经能独立完成项目，并且对基础有了一定的“体感”，那么，恭喜你，你已经战胜了80%的初学者。
但想往上走，通往那所谓的“精通”，还有一道窄门。
阅读源码。
特别是那些业内公认的、代码风格优雅、设计精巧的库。比如requests、Flask、itertools的C语言实现部分（如果你想探底）。
一开始，你会觉得像在读天书。无数的看不懂的语法糖、设计模式、你从未见过的骚操作。没关系，硬着生啃。
- 找一个你最熟悉的功能入手。比如，你天天用
requests.get()，那就从这个函数点进去，一层一层地看，它是怎么处理params的？headers是怎么加上去的？超时是怎么实现的？重试机制是怎么设计的？ - 别贪多，一天能看懂一个函数，理解一个设计思路，就是巨大的胜利。
- 带着问题去看。比如，“为什么这里要用一个
class而不是一个function？”，“这个装饰器到底起了什么作用？”，“他为什么要这样处理异常？”
阅读源码的过程，就像是免费请全世界最顶尖的Python程序员给你做一对一的Code Review。你在学习他们的思维方式，他们的代码品味，他们解决问题的智慧。你看得多了，你的代码里，自然就会带上那种“高手范儿”。你的代码会变得更Pythonic，更健壮，更优雅。
这比你看再多《代码整洁之道》之类的书都来得直接。因为那是活生生的、正在被数百万人使用的、经过实战检验的“道”。
最后，别把Python当成你的全世界
聊到这，你可能觉得，精通Python，就是要把上面这些都做到极致。
对，也不对。
真正的精通，往往是超越语言本身的。
- 你的数据结构与算法知识，扎实吗？你知道什么时候用
list，什么时候用dict，什么时候用deque性能最好吗？你能在不借助任何库的情况下，手写一个快速排序或者二分查找吗？这决定了你代码的效率。 - 你的计算机网络知识，过关吗？TCP/IP、HTTP/HTTPS协议，你懂多少？这决定了你在做后端、爬虫时排查问题的深度。
- 你的操作系统知识，了解吗？进程、线程、协程的区别是什么？内存管理是怎么回事？这决定了你能不能写出高性能、高并发的程序。
- 你的数据库知识，仅仅停留在增删改查吗？索引优化、事务隔离级别，你清楚吗？
你看，这些东西，严格来说，都不“只属于”Python。它们是整个计算机科学的基石。
一个真正的Python高手，他首先是一个优秀的软件工程师，然后才是一个使用Python作为主要工具的工程师。他的强大，在于他能用底层的、通用的知识，去驾驭任何一门具体的语言和工具。
所以，别再只盯着Python的语法细节不放了。当你觉得在Python本身上已经遇到瓶颈时，不妨跳出来，去啃一啃《计算机网络：自顶向下方法》，去刷一刷LeetCode，去了解一下Linux内核。
当你带着这些“跨界”的知识回来再看Python，你会发现，很多以前想不通的设计，很多“约定俗成”的用法，瞬间就豁然开朗了。
那时候，你离“精通”这个状态，也就不远了。
那不是一个终点，而是一个全新的开始。你会发现，你精通的不是Python这门语言，而是“解决问题”这门手艺。而Python，只是你手中那把使得最顺手、最能人剑合一的利器而已。
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