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作为Python后端程序员跳槽，需要系统性地准备技术、项目、面试和行业调研。以下是详细步骤和资源获取途径：

一、技术能力巩固

1. Python基础与进阶
   重点复习：装饰器、生成器、协程、GIL机制、内存管理、元类、多线程/协程。

资源：

书籍：《流畅的Python》《Effective Python》

官方文档：Python官方文档

练习题：LeetCode Python题单

2. 后端框架
   主流框架：Django（ORM、中间件、REST框架）、Flask（蓝图、扩展）、FastAPI（异步支持）。

学习建议：

阅读框架源码，理解核心设计（如Django的MTV模式）。

实践：用Django构建一个REST API项目，集成Celery和Redis。

3. 数据库与缓存
   SQL：索引优化、事务隔离级别、慢查询分析。

NoSQL：Redis持久化策略、哨兵模式；MongoDB聚合管道。

资源：

书籍：《高性能MySQL》《Redis设计与实现》

在线课程：Coursera数据库专项

4. 系统设计
   常见题型：短链系统、秒杀系统、分布式ID生成。

方法论：学习CAP定理、负载均衡、分库分表、缓存策略。

资源：

书籍：《设计数据密集型应用》

网站：Grokking the System Design Interview（付费）

5. 算法与数据结构
   刷题：至少100道高频题（数组、链表、二叉树、动态规划）。

平台：

LeetCode（按公司分类刷题）

Codeforces（提升编码速度）

二、项目经验梳理

1. 项目复盘
   整理2-3个核心项目：

技术栈：明确使用的框架、数据库、中间件。

难点：如解决过10万QPS的并发问题、数据库查询优化（从2s降到50ms）。

量化成果：如“通过Redis缓存降低API响应时间30%”。

2. STAR法则
   示例：

Situation：项目需要处理每日千万级订单。

Task：优化数据库查询性能。

Action：引入分库分表+Elasticsearch检索。

Result：查询延迟从5s降至200ms。

3. 附加竞争力
   技术博客：在掘金、Medium分享技术文章。

GitHub：贡献开源项目（如Django插件），或上传个人项目代码。

三、简历与求职渠道

1. 简历优化
   模板：使用简洁的技术简历模板（推荐知页简历）。

关键词：突出“Python”、“Django/Flask”、“MySQL/Redis”、“分布式系统”等。

数据化成果：如“主导API性能优化，吞吐量提升150%”。

2. 求职渠道
   平台：

主流招聘：拉勾、Boss直聘、猎聘。

技术社区：V2EX、GitHub Jobs、LinkedIn。

内推：联系前同事、校友，或通过牛客网、脉脉寻求内推码。

四、面试准备

1. 技术面试
   高频问题：

Python：深拷贝vs浅拷贝、GC原理、协程与多线程区别。

Django：请求生命周期、中间件执行顺序、QuerySet优化。

系统设计：如何设计一个分布式任务调度系统？

模拟面试：使用Pramp或找朋友模拟。

2. 行为面试
   常见问题：

“为什么离职？” → 强调职业发展，避免抱怨前公司。

“遇到最难的技术挑战？” → 用STAR结构回答。

五、行业调研与薪酬谈判

1. 公司调研
   途径：

官网技术博客（如美团技术团队、阿里云栖社区）。

职场评价：看准网、脉脉。

2. 薪酬范围
   参考数据：

平台：OfferShow、薪情。

地区差异：一线城市高级Python后端可达30-50K/月。

六、长期准备
扩展技能树：学习Go语言、云原生（Docker/K8s）、消息队列（Kafka）。

技术影响力：参与技术大会（PyCon）、持续更新GitHub。

资源汇总
类别 推荐资源
Python进阶 《流畅的Python》、Real Python教程
算法 LeetCode、剑指Offer
系统设计 《设计数据密集型应用》、System Design Primer
面试经验 牛客网、一亩三分地论坛
最后建议：制定每日计划（如2小时刷题+1小时项目复盘），保持技术敏感度，选择与职业规划匹配的岗位。跳槽不仅是薪资提升，更是技术成长的机会。