你是不是经常在互联网大厂的技术群里，看到大家热火朝天地讨论 Python 后端开发的各种技术问题，却感觉自己跟不上节奏？又或者在面试时，面对面试官关于 Python 后端技术栈的提问，心里直打鼓？别担心，这篇文章就是为你量身定制的！

在当今互联网行业，Python 凭借其简洁的语法、丰富的库和强大的功能，在后端开发领域占据了重要地位。尤其是在互联网大厂，Python 被广泛应用于各种业务场景，从 Web 应用开发到数据处理，从微服务架构到自动化运维，处处都有它的身影。随着技术的不断发展和业务需求的日益复杂，对 Python 后端开发人员的技术要求也越来越高。如果不及时更新自己的技术储备，很容易就会被行业淘汰。

Flask 是一个用 Python 编写的微型 Web 框架，以简单易用而闻名。虽然 Flask 本身很简约，但其真正的强大之处在于通过丰富的扩展生态系统实现的可扩展性。这些扩展允许开发人员为其应用程序添加各种功能，而无需重新设计轮子。在本博客中，我们将探索一些流行的 Flask 扩展，并提供演示来展示它们如何增强您的 Flask 应用程序。

大家好，今天为大家分享一个超厉害的 Python 库 - apscheduler。

转载说明：原创不易，未经授权，谢绝任何形式的转载

Python 作为一种高效、易用的编程语言，其强大的生态系统使其成为了各行各业的首选语言。在这个生态系统中，有很多优秀的 Python 库，能够帮助开发者更加高效地完成各种任务。本文将介绍 7 个实用的 Python 库，分别是 Fire、Tqdm、Mypy、Bokeh、Pyenv、Diagrams 和 Memray。这些库都有其独特的优势，可以帮助开发者更加高效地完成代码编写、调试、可视化等任务。

离职后休息了几天，周末把简历写好，开始投递，到现在快两个礼拜了，面试了上海的很多公司，比如字节跳动、阿里本地生活（饿了么）、喜马拉雅、bilibili、哈啰出行、得物等，比较幸运的是都走到了最后的流程，正好今天有空，做个总结。

你是不是经常在技术群里刷到同行的 “凡尔赛” 发言？“刚用 XX 技术搞定大厂项目，offer 直接到手” ；又或者满心期待点开大厂招聘 JD，却被 Python 后端那密密麻麻的技术要求，看得头皮发麻，瞬间没了自信？想冲进互联网大厂做 Python 后端开发，却连该学哪些技术都摸不着头脑？别焦虑，今天就带你揭开大厂 Python 后端技术要求的神秘面纱！

十一、Celery的使用详解

11.1celery介绍：

celery是一个功能完备即插即用的任务队列。它使得我们不需要考虑复杂的问题，使用非常简单。

celery适用异步处理问题，当发送邮件、或者文件上传, 图像处理等等一些比较耗时的操作，我们可将其异步执行，

这样用户不需要等待很久，提高用户体验。

这篇文章讲python操作数据库，数据库里持久化保存了核心数据，Web应用可以发起查询，取回所需的数据。web应用最常使用基于关系模型的数据库，这种数据库称为SQL数据库，因为它们使用结构化查询语言（SQL）。另一种流行的数据库叫NoSQL数据库，包括文档数据库和键值对数据库，比如redis，sqlite～

一、Compose 简介

定义：
Docker Compose 是用于定义和运行