1. 精通python语言，熟练掌握python开发的多个方向如web(Django、Flask、FastAPI等)全栈开发，爬虫及Js逆向，数据清洗和分析，机器学习深度学习等等，

2. 后端框架与开发

·Django框架：精通Django开发，掌握DTL模板语法、核心中间件机制与自定义中间件的配置；熟悉邮件、缓存与日志系统集成；擅长ORM关系建模（如一对一、一对多、多对多）及高效批量数据操作与复杂查询。

·Django ORM优化：熟练使用select_related、prefetch_related预查询及优化查询，掌握索引优化与SQL性能提升方法。

·Django Rest Framework (DRF)：精通Serializer数据验证与ORM字典转换，快速实现CRUD；熟悉限速策略和分页管理。

3. 异步编程与并发处理

·异步编程：深入掌握async/await、async with，能够将同步代码改为异步，利用asyncio、aiofiles等提升并发性能。

·Celery异步框架：熟练使用Celery，结合Redis实现高效任务调度与异步任务处理。

·FastAPI框架：精通FastAPI开发，熟悉JWT认证、依赖注入、Pydantic模型及中间件设计。

4. 前端开发与工具

·Vue3生态：熟练掌握Vue3核心功能（模板语法、响应式变量、组件生命周期）及组件通信与自定义组件开发，使用Vite提升开发效率。

·Element Plus与Echarts：精通Element Plus组件库构建交互界面，熟练用Echarts绘制柱状图、折线图、饼图等图表。

·网络请求与状态管理：熟悉Axios拦截器优化请求流程，精通Pinia全局状态管理。

·uni-app跨平台开发：熟悉uni-app与uni-ui组件库，实现高效跨平台应用开发。

5. 分布式与微服务架构

·Celery与Redis：熟练结合Celery与Redis实现高效任务调度与分布式任务管理。

·分布式与消息队列：熟悉Kafka及Redis分布式锁，掌握MySQL乐观锁、悲观锁及读写分离技术。

·微服务与gRPC：精通gRPC与Protocol Buffers开发高效跨服务通信，熟悉Consul服务注册与发现。

6. 数据库与容器化部署

·SQLAlchemy与MySQL：精通SQLAlchemy定义连接池与异步Session，优化CRUD操作；熟悉MySQL锁机制与性能优化。

·Redis应用：熟练操作Redis，支持缓存与分布式锁功能。

·Docker与Docker Compose：精通容器管理、镜像打包、网络管理及多容器配置。

·Nginx + uWSGI部署：熟悉Django生产环境的Nginx与uWSGI部署与调优，支持高可用负载均衡。

7. 支付与云服务集成

·支付集成：熟悉支***PI，支持多场景支付流程开发。

·阿里云服务：熟练使用OSS、短信服务、CDN加速，支持分布式存储与内容分发。

8. 爬虫与JS逆向

·Scrapy：熟练使用Scrapy框架进行高效爬取，设计和开发了多个高并发的分布式爬虫系统，支持数据清洗、去重、并发控制等功能。

·BeautifulSoup：精通BeautifulSoup库，能够快速解析HTML和XML内容，提取所需数据，尤其在处理网页内容抓取和清洗时非常高效。

·Selenium：熟悉Selenium框架的使用，能够处理动态页面的抓取，利用Selenium模拟用户操作，抓取需要JavaScript渲染的页面。

·请求与防护：熟悉常见的爬虫防护技术（如验证码、IP限制等），能够使用代理池、动态IP、验证码识别等技术突破常见的反爬虫机制。

·分布式爬虫与数据存储：利用Celery和Redis实现分布式爬虫系统，通过RabbitMQ和Kafka进行任务调度与数据传输，最终将爬取数据存储至MySQL、MongoDB或Elasticsearch等数据库。

·JS逆向工程：熟悉JavaScript逆向分析，能够通过调试、反编译JS代码，破解加密的请求参数和生成逻辑，获取隐藏的接口信息。

·Web调试与逆向：使用Chrome DevTools和Fiddler进行HTTP请求捕获、修改和分析，调试并逆向破解加密算法，尤其是解决复杂的加密方式（如AES、RSA等）。

·API抓包与分析：擅长抓取和分析移动端及Web端的API请求，进行参数分析，使用Postman或Insomnia进行接口调试，反向工程API请求流程，模拟API进行数据爬取。

9. 数据清洗和分析

·Pandas：精通Pandas库，能够高效处理和清洗结构化数据，精确地执行数据预处理任务，如去重、填补缺失值、数据类型转换等。擅长在大规模数据集上执行高效的查询、筛选、分组与聚合操作，通过Pandas DataFrame对复杂数据集进行转换和清理。

·NumPy：深入掌握NumPy库，擅长使用高效的数组操作对数据进行转换和运算，熟悉矩阵运算、广播机制及其他数学运算，能够快速处理数值型数据并进行矢量化操作。

·文本数据处理：擅长使用正则表达式与Pandas的字符串处理功能进行文本清洗，处理包含非结构化数据（如HTML、JSON、日志文件等）的大数据集，执行数据去噪、文本标准化和信息提取。

·日期和时间处理：精通Pandas的日期时间处理功能，能够高效地对时间戳进行解析、转换和时区调整，处理时间序列数据，执行时间窗口计算、滚动计算等。

·数据探索与可视化：熟练使用Matplotlib与Seaborn进行数据可视化，能够根据数据分布、趋势和潜在关系绘制各类图表（如散点图、热力图、箱线图、直方图等），帮助发现数据中的重要模式与异常点。

·统计分析：掌握数据统计分析技巧，使用SciPy、Statsmodels进行假设检验、相关性分析、回归分析等，能够基于数据分析结果提出合理的业务洞察。

10. 机器学习深度学习

·Scikit-learn：精通使用Scikit-learn库实现各类监督学习和无监督学习模型，包括回归（线性回归、岭回归、Lasso回归等）、分类（逻辑回归、SVM、随机森林、KNN、决策树等）、聚类（K-means、DBSCAN、层次聚类等）和降维（PCA、LDA等）等经典机器学习算法。

·PyTorch：熟悉PyTorch框架，具有构建与训练深度学习模型的能力，能够快速实现模型的开发、调试与优化。特别是在计算图的动态构建和GPU加速方面具有深厚的技术基础。

·图像处理与计算机视觉：精通使用深度学习框架进行图像分类、目标检测、图像分割等任务，熟练使用YOLO，OpenCV与深度学习技术结合进行图像预处理与分析。

·熟练进行模型的训练、验证与测试，能够从模型的准确性、精确度、召回率、F1分数等多个维度对模型进行评估，并根据评估结果对模型进行进一步优化。