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Python 学习路线（面向 Make × Notion × AI 自动化） - Coggle Diagram

- - - - 字符串 str / 数字 int,float / 布尔 bool
      - 列表 list（数组）/ 元组 tuple / 字典 dict（对象）
      - 大白话：理解 API 返回的这些“容器”
    - - 算术、字符串拼接、索引、切片
    - - if / elif / else（条件分支）
      - for / while（循环）
      - 理解什么时候用哪个
    - - 参数、返回值、默认值、可变参数
      - 封装常用操作为函数
    - - 写 10 个小脚本：解析 JSON、循环处理列表、简单文本清洗
  - - - open / with / pathlib（跨平台路径）
      - 读写 txt / csv / 二进制
    - - json.load / json.dump / response.json()
      - 理解嵌套对象与数组访问路径
    - - 读取 CSV → DataFrame → 过滤导出
    - - Base64 编码/解码（文件在 HTTP 里怎么传）
    - - 实现：HTTP → 拉 JSON → 写 CSV → 存 sample 到 data/
  - - - GET / POST / headers / params / body
      - 处理超时、重试（简单重试逻辑）
    - - Bearer、API Key、简单 OAuth 概念
      - 把密钥放 env，不要硬编码
    - - 判断字段存在（.get 或 try）
      - 对返回做 schema 校验（轻量）
    - - 写脚本：调用 Notion API 读一个数据库并保存 sample JSON
  - - - read_csv / to_csv / head / tail
      - filter / groupby / agg / sort_values
    - - fillna / dropna / astype
    - - 处理内存受限的大文件
    - - 尽量向量化操作，避免 row-by-row loops
    - - 实现：从 API 拉 50k 行数据 → 分块清洗 → 汇总报表
  - - - try / except / finally / 自定义异常
    - - logger 配置、文件与轮替、日志级别
    - - 重试库（tenacity）基础用法
      - 幂等设计（避免重复执行影响数据）
    - - unittest / pytest 基本用法
      - 写几个关键函数测试
    - - 为核心脚本加 logging 与 5 个单元测试
  - - - Make 调 Python → 返回结构化 JSON
    - - Flask 简单快速，FastAPI 性能好且自带文档
    - - 固定请求 schema → 明确响应 schema
    - - uvicorn / gunicorn 基本使用
    - - 实现一个 /process 接口：接收 JSON，返回处理结果
  - - - 并发请求：批量 API 拉取优化
    - - 分页大小与速率控制 tradeoff
    - - 用 aiohttp 并发拉取 200 个小 API，统计耗时
  - - - 读写数据库、分页查询、创建页面
      - 速率限制 & 分批写入
    - - Make 调 Python API → Python 做重计算 → 返回 JSON → Make 写回 Notion
    - - 调用方式、成本意识、prompt 模式
      - 结构化输出（json schema / few-shot）
    - - 什么时候用 embedding 做语义检索
      - 用法概念：生成、存储、查询
    - - 构建：Webhook → Make → 调 Python（调用 LLM）→ 结构化结果写 Notion
  - - - venv / pip / requirements.txt
    - - Dockerfile 简单写法，打包运行
    - - Railway / Render / Heroku / VPS 选择建议
    - - GitHub Actions 自动测试与部署
    - - 简单 health endpoint + 运行告警（Slack/Email）
    - - Dockerize 你的 Flask/FastAPI 服务并部署到 Railway
  - - - env 文件 / secrets manager（不要硬编码）
    - - LLM 调用预算控制（批量/缓存/批处理）
      - 合理设置 Make 调用频率
    - - PII 识别、脱敏、存储周期
    - - 为你的服务添加密钥读取与简单限流策略
  - - - Webhook 收文本 → Python 清洗 + LLM 提取 → Notion 写卡片
    - - Make 定时拉数据 → Python 聚合 → 生成报告 → 邮件发送
    - - Watch Drive → 下载文件 → Python OCR/处理 → 上传并记录
    - - 实现可配置的分页器与重试机制
  - - - 周一–周五：每天 1–2 小时理论+练习
      - 周末：3–4 小时实战项目
    - - 1) HTTP / JSON / requests
      - 2) pandas 基础
      - 3) Flask/FastAPI（API）
      - 4) LLM 调用与结构化输出
      - 5) 部署 + 日志 + 测试
    - - 第 1 月：能写脚本 + 调 API + 简单 pandas
      - 第 2 月：能做 API 服务 + 集成 Make
      - 第 3 月：端到端可交付项目 + 部署