兰 亭 墨 苑

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内容 * (支持 Markdown 格式) ## “更接近无敌”的现实配方：展开版（按可落地、可迁移、能做产品） 你可以把它理解为一套**通用工程能力的最小完备集**：两门主力语言 + 一门“通用查询语言”SQL + 一条基础主线 + 按方向加硬工具。下面逐项展开，并给你一条可执行的学习/项目路线。 --- ## 1) 为什么是 **Python + TypeScript** ### Python：把“想法→可用工具/服务”的摩擦降到最低 适合： - 自动化脚本、数据处理、爬取/集成第三方 API - 后端 API（FastAPI/Django） - 原型验证、快速做 MVP - AI/数据（生态最强） 你真正获得的是：**极快的迭代速度 + 极强的库生态复用**。 ### TypeScript：把 JS 的“灵活”变成“可维护” 适合： - 前端（React/Vue/Next.js） - Node/Bun/Deno 的服务端（BFF、轻量 API、脚手架） - 给家人用的小产品：UI/交互的体验主要靠前端 你获得的是：**类型系统 + IDE 体验 + 重构安全性**，长期维护成本显著下降。 > 现实组合：Python 做“核心业务/数据/重活”，TS 做“界面和用户体验”，两端用 OpenAPI/JSON Schema 之类的契约对齐。 --- ## 2) **SQL 必学**：增益为何巨大、学到什么程度算够 很多人低估 SQL 的价值：它不是“会查数据”，而是**设计数据与查询的能力**，几乎所有产品最后都会落到“数据怎么存、怎么查、怎么统计”。 ### 你至少要掌握的 SQL 能力（够你做 80% 小产品） - 表设计：主键、外键、唯一约束、索引的基本原则 - CRUD：`SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE` - 查询组合：`JOIN`、`GROUP BY`、聚合函数 - 性能直觉：什么场景该加索引、如何看执行计划（基础） - 事务概念：一致性、隔离级别（知道“为什么会脏读/死锁”就很好） ### 家用小产品优先的数据库选择 - **SQLite**：单机/小规模共享最省心（零运维） - 需要多用户并发/云端：**PostgreSQL**（通用且强） --- ## 3) 基础主线：你“能做出来”与“能长期跑”的分水岭 ### HTTP/网络（做 Web/接口必备） 你需要的不是背协议，而是能回答这些问题： - REST/JSON 的边界在哪里？什么时候用 WebSocket？ - Cookie/Session vs JWT 的取舍 - CORS 是什么、为什么会报错、怎么配置 - 反向代理（Nginx/Caddy）在系统里扮演什么角色 ### Linux（部署、排障、性能） 最低应会： - 进程/端口/日志：`ps`, `top`, `ss`, `journalctl`, `tail` - 权限与文件：用户/组、`chmod/chown` - 服务托管：systemd 或 Docker（至少精通一个） - 常用排障路径：CPU 飙高、内存泄漏、磁盘满、端口冲突 ### Git（协作与回滚） 必须熟： - 分支/合并、rebase 的基本使用 - 代码回滚、版本发布（tag） - PR 流程（即使你一个人，也能让历史更清晰） ### 测试（你做给家人用时更重要） 目标是：**不怕改坏** - Python：pytest + 关键路径的集成测试（尤其有 DB 时） - 前端：至少有组件测试或 e2e（Playwright）覆盖核心流程 ### 并发与性能（避免“能跑但卡”） - 什么时候用异步（I/O 密集） vs 多进程（CPU 密集） - 缓存、批处理、分页、限流的基本策略 - 能用 profiling/日志定位慢点，而不是靠猜 ### 基本安全（家人用尤其需要） - 密码哈希（bcrypt/argon2）、不要明文存密码 - 权限控制（最简单也要有登录） - 输入校验、防注入（ORM/参数化查询） - 备份与恢复（这是家用产品“真刚需”） --- ## 4) 按方向加一门“硬工具”：什么时候值得学、学到哪里 ### A) SRE/平台：**Go 很加分** 适合你要做： - 分发到多台机器跑的 CLI/agent - 高并发网络服务、需要低资源占用 - 更稳定的单文件部署（对家庭/NAS 也很香） 学到“够用”的程度： - 基本语法 + 标准库（http、context、testing） - 并发模型（goroutine、channel、cancel） - 打包/交付（静态编译、交叉编译） ### B) 前端深入：**React/Vue + 构建工程** 当你产品开始需要： - 更强交互（拖拽、实时刷新、复杂表单） - 性能优化（大列表、路由、代码分割） - 更好的工程体验（模块化、monorepo、组件库） 你该掌握： - 状态管理（少用全局大仓库，先学“状态放哪”） - 表单/校验、请求缓存（React Query 等） - 打包与部署（Vite/Next.js、静态托管、SSR 的取舍） ### C) AI/数据：**PyTorch + 数据工程工具链** 当你需要： - 自己训练/微调模型、做推理服务 - 有一堆数据要清洗、定时跑、产出报表/特征 - 做推荐/分类/识别等“模型驱动功能” 建议学到： - PyTorch：张量、Dataset/DataLoader、训练循环、保存/加载、推理 - 数据工程：数据采集→清洗→存储→定时调度→可观测→回溯 - 小规模：Python 脚本 + cron + SQLite/Postgres - 中等规模：Airflow/Prefect + Parquet + 对象存储（S3/MinIO） - 计算加速：Polars、DuckDB（本地分析很强） --- ## 一条“做小产品”的推荐学习路线（最省力、见效快） 如果你的目标是“自己/家人用的小产品”，我建议按这个顺序（每一步都产出可用成果）： 1. **Python + FastAPI** 做一个简单 CRUD API（带 SQLite） 2. **SQL**：为它加索引、加统计报表（比如按月汇总） 3. **TypeScript + React/Vue** 做一个最小 UI（登录 + 列表 + 新增） 4. **部署**：Docker Compose（数据库 + 后端 + 前端）+ 自动备份 5. **测试**：pytest（含 DB）、Playwright（核心流程） 6. 再按需求决定要不要加 Go（分发工具）或 AI 能力 --- ## 你选一个方向，我给你“具体到项目骨架”的清单 你更想做的小产品偏哪类？ 1. **家庭清单/记账/库存**（典型 CRUD + 报表） 2. **提醒/机器人**（低 UI、高实用） 3. **家庭相册/文件管理**（权限、存储、预览） 4. **带一点 AI**（比如票据识别、食谱推荐、照片分类） 你回一个编号 + 你希望部署在（NAS/家里电脑/云服务器/手机），我就给你一套可直接开工的：目录结构、技术选型、数据库表、API 路由、以及 Docker 部署模板。

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