结束语 在技术的浪潮中，成为奔腾不息的后浪
你好，我是Barry。
时间转瞬即逝，我们不知不觉一起完成了整个课程的学习，步入了专栏的尾声。
从整个课程规划到产出落地历经大半年，我在回复很多同学评论区的问题时，常常会说“我们一起加油”。起初我还担心，这么说会不会让人觉得这个老师太假了，什么都让我们“加油”，但其实这是我发自肺腑想说的话。
既然你选择了学习Python全栈，就希望你加油坚持下去。既然我开了这门课程，就会加油把它做好。课程的最后，我想和你说说我的一些心里话。
成长关键词一：坚持
第一个想说的关键词就是“坚持”。这世上大部分的事情，都不是今天努力明天就能看到结果。坚持不是三分钟的热度，而是需要长时间的积累，需要付出，需要有始有终。
就拿这个专栏来说，从主题策划到完结一共经历了大半年的时间。我的体会就是痛并快乐着，因为本身工作也很忙，只能利用好一切业余时间来产出内容。但每当看到评论区里的提问、反馈，我又总是很振奋，你们的支持也是我坚持不懈的动力。
长时间坚持写作是对身体和心理的双重考验，甚至让我想起了自己刚参加工作前的时光。在大四上半学期的校招中，我有幸以同批校招最高的薪资被一家国企选中，去做技术研发。当时最终的面试是12选1，竞争相当激烈。被选中的那一刻我立马给我母亲打通电话，甚至喜极而泣，也是巨大压力的情绪爆发。
幸运的背后，是我那段时间放弃了所有无用活动，每天泡在实验室敲代码，我记不得自己在那段时间练了多少项目，写了多少遍增删改查，解决掉了多少的BUG。这个过程是和“自己斗”的过程。我坚信大量的项目实践一定能让我更深入地掌握和理解技术，而这样的坚持也让我尝到了“甜头”。
成长关键词二：突破
我觉得自己的技术成长速度还是相对比较快的，切换得也比较快。虽然过程中也是挑战重重，但抱着突破自己的心态，我一直没有退却。
参加工作后，我发现我比别人“慢”了。慢在我觉得我没有“灵性”，问题出在我那会儿沉迷于“做出来就行”，并没深入理解原理。
比如我在刚开始用Vue框架的时候，一再追求怎么样能写出来一个功能，但是我连Vue的生命周期都搞不懂。结果很容易猜到，一味求快，不修内功，自然寸步难行。
于是，我开始调整自己的学习方式，克服畏难情绪，去啃原理。这么做果然效率极高，当然这个过程依然离不开大量的实践。我为了锻炼自己，开始申请独立来完成项目，功夫不负有心人，因此我整个职业晋升路线也上升比较快。我从原理学习这件事儿尝到了甜头，所以也希望你在技术成长路上养成好习惯。我们总说“面试造航母”，仅仅从技术招聘的角度出发，你也必须具备足够扎实的基础。
坚持和突破是两个相辅相成的成长“密码”。只有坚持，你才能建立完备的知识体系，只有突破，你才能不断拓宽技术栈，敢于去拥抱变化、尝试新东西。
Python学习的长远规划
大部分的成长之路需要自己独行。在临别之际，我还想和你聊一下Python技术学习的长远规划。
很多同学可能存在的一些困惑，就是学习全栈之后，下一步该做哪些拓展，怎样去持续提升。
结合现状市面的岗位需求，我梳理了一张横向和纵向发展的思维导图，你可以看一下。
纵向发展更聚焦提升技术深度和应用能力，我最看好的是数据分析、大数据、微服务这三个方向。
数据分析的应用场景非常多，像电子商务、金融行业、医疗行业、能源行业、交通运输行业等都需要。本身具备了Python的开发能力，也有了NumPy和Pandas基础之后，更有利于往这个领域迈进。
当然。你需要继续花一些时间精力在机器学习和算法基础巩固上。机器学习的基础知识包括分类、回归、聚类等等。为了更好地理解和优化数据分析算法，比如排序、搜索、图算法、复杂性分析的相关知识也必不可少。
大数据应用就更广了。具备了大数据相关的能力，你就可以去处理解决更复杂、更大体量的项目。就拿直播平台来说，你可以通过大数据来实现对直播平台用户的行为分析，从而定制私有化推荐，让平台的能力更上一层楼。
想要在大数据应用方向深耕，你不但需要了解分布式计算框架，如Hadoop、Spark、Flink等，还需要学会使用Python与这些框架进行交互，处理大规模的数据集。
微服务的应用也比较普遍，也是一个后端工程师必备的技能。微服务可以帮我们将应用程序分解为更小的、独立的服务，每个服务都可以独立地开发和部署，更灵活地满足应用程序的需求。同时，微服务允许我们将对每个服务的依赖最小化，降低应用程序的整体风险，这也是企业级项目开发中必不可少的应用。
对于横向维度，结合行业发展趋势来看，我建议你熟悉了Python应用之后，尝试向人工智能方向里的推荐系统、算法、大模型都是可以考虑的方向。
推荐系统是人工智能目前落地非常不错的应用，各类电商、短视频、餐饮、旅行、团购平台都需要具备推荐能力，它们都是人工智能的具象产物。
想要往这方面发展，你需要深耕人工智能算法相关知识。机器学习算法、深度学习相关知识都必不可少。使用最广泛的深度学习框架TensorFlow、PyTorch，都提供了Python API，让我们能使用Python编写深度学习模型。
你也可以尝试去追逐一下技术风口，比如人工智能里的大模型方向，各大企业都在争相布局，开发自己的独立大模型。另外，还有因技术变革涌现的新岗位，比如提示工程师、模型训练师，你都可以去多多了解。
总之，我期望你的选择一定是在慎重考虑之后的决定，选择合适自己的才是最好的。
好，再次感谢你的一路陪伴。我是Barry，让我们努力成为奔腾不息的后浪，坚定不移，勇往直前，加油！
最后，希望你可以花几分钟填一下结课问卷，非常期待听到你的声音。
- Barry 👍（3） 💬（1）
完成项目代码已经上传Gitee，大家可直接拉取，可以作为自己实现项目的参考。
2023-07-26 - Geek_281ede 👍（0） 💬（1）
老师 这个怎么解决 Syntax Error: Unexpected token > 95 | ...mapState("Login", ["user"]), | ^
2024-03-21 - 子鱼 👍（0） 💬（1）
jinja2.exceptions.TemplateNotFound: login/login.html
2023-07-27 - 子鱼 👍（0） 💬（1）
RuntimeError: Error in __cdecl faiss::FileIOReader::FileIOReader(const char *) at D:\a\faiss-wheels\faiss-wheels\faiss\faiss\impl\io.cpp:68: Error: 'f' failed: could not open /opt/cili/data/faiss-movie.index for reading: No such file or directory
2023-07-27 - 子鱼 👍（0） 💬（1）
ModuleNotFoundError: No module named 'api.thirdparty'
2023-07-27