故事的开始是这样的……我是标准的工科男，毕业后做了制造工程师，经常在厂子里，工作环境不太好，压力也挺大，重点是薪资不太高。
休息的时候和工人们在一起，喜欢刷刷抖音，有时候大家也会互相推荐一些好看的小姐姐的账号，还会比谁收集的多。身为厂子里的大学生，我想我还是要做一点不一样的事的。
一直听说Python用来写爬虫很方便，大学里计算机课的那一点点编程基础让我膨胀了……在捣鼓了几个月后，我用Python+ADB+鹅厂的AI，一晚上就在抖音关注了一千多个高颜值的小姐姐。
问题的解决思路其实不难：
在掌握了基本的语法后，Coding部分就是一块块去搜实现的代码，然后进行整合……虽然不停的出BUG，但是在各路大神的帮助下，最终还是把东西做出来了。
虽然大学里学得是C，但是这次我用了Python，原因主要有3点：
1.Python入门快
虽然大学里那点C都还给老师了，但是基本的语法还是很容易看懂的。有人说C++的学习时间是按年计算，而Python是按天计算的。
另外最近刚听说了一个可怕的消息，Python已经加入了山东省最新出版的小学信息技术六年级教材大礼包中，不仅在王者战场会碰上小学生，github也会沦陷……
讲真，Python和交流用的语言非常相像，就算完全不懂代码，其实也能猜出一点意思来。
是不是一看就知道，这是要在屏幕打印“hello world”？
2.各种现成的库，效率高
比如这次这个“小姐姐项目”用到的PIL库，即Python Imaging Library，这个基本就是Python平台上的图像处理标准库，功能非常强大，API却非常简单易用。
简单到什么程度？举个例子，用3行代码就能实现模糊图片。
思路：打开图片——模糊处理——另存为保存图片
实际执行效果：
而像这样实用的库，在Python还有很多。
比如最近热门的深度学习和神经网络领域，就有不少效率神助攻：
Caffe - 深度学习的一个快速上手开放框架。
Keras - 一个高级神经网络库，能够运行在TensorFlow或者Theano之上。
MXNet - 一个旨在提高效率和灵活性的深度学习框架。
Neupy - 运行和测试不同的人工神经网络算法。
Pytorch - 具有强大GPU加速度的Python中的Tensors和动态神经网络。
TensorFlow - 由Google创建的最受欢迎的深度学习框架。
Theano - 快速数值计算的深度学习库。
3.跨平台能力强
Python可移植性恨高，是支持跨平台的。你可以随处运行Python，比如Windows、Mac、Linux、Solaris、FreeBSD等等。
感谢Python， 让我月入2W
通过这段代码我认识了我现在的女朋友……当然是不可能的。
随着深入学习之后，我觉得数据分析比机械要有趣，而且Python工程师的薪资水平也比我之前要好很多。因为这次抖音的经历，阴差阳错的，我准备转行了。
在初步掌握Python后，我开始刷kaggle的题，并且也参赛了。有点底气后，去了一家与制造业有关的互联网公司做数据分析，目前月入20K。这个薪资和行业大牛当然不能比，但我很喜欢现在的工作环境，比以前下厂子要舒服的多。
我是如何学习Python的？
1.看书
基础语法推荐《Python编程从入门到实践》 这是一本全中文的书，适合初学者入门，里面的内容很有趣，尤其是实战项目，都是趣味性非常强的例子。
数据分析推荐《利用Python进行数据分析》，这本书在豆瓣评分有8.5分。
2.加入社群
一个人学习是孤独而容易放弃的，加入社群大家可以一起解决问题，也可以互相交换学习资料。如果你跟我一样，并没有超乎常人的意志力，建议也加群。
3.找一个靠谱的视频教程
刚开始看书的时候，我搭建开发环境就花了2天的时间，找视频教程就变得很迫切。刚开始找了一些国外的公开课，但是我的英语水平不足以支撑我无障碍学习，整个学习效率就变得很低。
于是我转向了国内的视频教学课。我个人一直比较喜欢PGC的内容，对于编程教育，我希望授课老师在教学和编程这两件事情上都是专业的。最后找到了北京理工大学嵩天老师的Python课，他是最早一批尝试Python 在线教育的高校教师，讲课的方式也很有趣。
这里推荐下网易云课堂和嵩天老师共同打造的《Python应用基础》，这门课除了数据处理，还有很多关于机器学习、人工智能的内容。而且这门课有自己的学习社区，你的各种问题也有助教随时解答。
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AI来啦：学好python！抓住风口！
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风口： AI来啦！AI来啦！
优势：代码简单！开源生态！
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1.AI时代的主流语言——Python实际应用
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