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我为什么要学习 Python(2020版)

痴海 • 2 周前 • 114 次点击  


两年前我写了下第一篇《我为什么学习Python》的文章,得到了6.3K阅读,178点赞,52人留言。


可以说当时的文章,改变了很多读者对于 Python 职业的选择,也改变了我的一生。



两年后的今天在回看当初的选择,我要非常感谢曾经的自己,选择走上 Python 编程这条道路。


我当时是什么样的背景,进入互联网编程行业?


1 学历不高,普通本科

2 学习成绩不好,大学挂了四年的课

3 英语水平不高,连四级都没有过

4 编程只会一点点,完全不会独立做项目


以上就是我两年前刚毕业的水平,普通的不能再普通,甚至还年年挂科。


但就是当时这么一个学渣的背景,我选择了 Python 做为了进入互联网行业的切入口,一步步的走到今天。


Python 改变了我的一生


不仅让我走上职业编程的道路,有了稳定的收入,在上海站稳脚跟。


甚至靠着不断的输出内容,我的公众号也收获了 7W 的读者。


更重要我在上海的两年时间,工资一分钱都没有花。


时隔两年,还是经常有同学问我:


1 海哥你是如何看待 Python ?

2 海哥你觉的 Python 前景如何?

3 海哥 Python 工作上有哪些方向?


今天我就认真写篇文章讲讲:


1 Python 的前世今生

2 Python 值得做为职业方向吗?

3 如今 Python 都有哪些职业方向?

4 要掌握哪些技术才能找到 Python 工作?


全文 1.4W 字,一篇文章帮你理解当今的 Python 编程世界。


1 Python 前世今生


学习任何一门编程之前,我觉得最重要的一件事,就是了解这门语言的发展史。


这不仅能丰富你的知识库,更重要的是学习到这门语言的编程思维。


从创造者的视角去学习编程,这样你就能站在上帝视角轻松学好编程。


1.1 Python 作者



Guido von Rssum

Python 的作者「Guido von Rssum」是位兰人,在 1982 年从阿姆斯特丹大学(Universiteit van Amsterdam,缩写为 UvA)获得数学和计算机硕士学位。

UvA 大学有多牛逼?

2015 年 QS 世界大学排名 55,21 世纪欧洲顶尖大学。

从 1632 年成立以来,一共产生过 6 名诺贝尔奖得主,其中诺贝尔物理学家得主 3 名,和平、医学和化学奖得主各一名。 

正是这所牛逼的大学,抚育了 Python 的发明者 Guido。

而 Guido 之所以会发明 Python 语言,还要从一门更古老的编程语言 ABC 说起。


1.2 ABC 语言


在 Guido 那个年代,人们流行的编程语言还是 Pascal、C、Bourne Shell。

不过这些语言都有相应的缺陷:

a. C 语言占内存

但那时候电脑配置非常的低,写一个大点的 C 语言数组就占满内存。

b. Shell 性能一般

Shell 虽然简洁,但没有数值型的数据类型,不能全面的调动计算机的功能。

Guido 就希望能有个语言可以像 C 和 Shell一样,既能全面调动计算机的功能接口,又可以轻松的编程。

当时的 ABC 语言让 Guido 看到了希望,并且他也参与到这门语言的开发中。

下面是一段 ABC 语言的代码,这个程序用于统计文本中出现的词的总数。

HOW TO RETURN words document:
  PUT {} IN collection
  FOR line IN document:
     FOR word IN split line:
        IF word not.in collection:
           INSERT word IN collection
  RETURN collection

HOW TO 用于定义一个函数。

ABC 语言使用冒号和缩进来表示程序块,行尾没有分号。for 和 if 结构中也没有括号()。赋值采用的是 PUT,而不是更常见的等号。

这些改动让 ABC 程序读起来像一段文字,这与 Python  有很多相似的地方。

从代码可以看出,程序是有良好的可读性和易用性,但同时 ABC 有个致命的缺陷,它对于电脑的配置要求非常的高。

在那个电脑配置只有 128KB 的 RAM 时代,无疑宣告 ABC 这门语言是不可能流行的起来。

但这次 ABC 语言开发的经历,奠定了之后 Python 优雅,易用的基调。

编程语言 Python 的设计风格,有许多源自于 ABC 语言。

1.3 Python 的诞生

时间来到 1989 年,Guido 为了打发圣诞节假期,就开始编写 Python 语言的编译器。

大佬假期无聊就写出这么伟大的语言。

再想想自己假期都是在做什么,峡谷五日游。

Python 这个名称,是来自 Guido 所挚爱的电视剧「Monty Python's Flying Circus」。

他希望这个新的叫做 Python 的语言,能符合他的理想:创造一种 C 和 shell 之间,功能全面,易学易用,可拓展的语言。

1991 年,第一个 Python 编译器诞生,它是用 C 语言实现,并且能够调用 C 语言的库文件。

从一出生,Python 已经具有了:

类,函数,异常处理,包含表和词典在内的核心数据类型,以及模块为基础的拓展系统。

Python 语法很多来自 C,但又受到 ABC 语言的强烈影响。

来自 ABC 语言的一些规定直到今天还富有争议,比如强制缩进。

但这些语法规定让 Python 容易读。

最初的 Python 完全由 Guido 自己开发,但 Python 得到 Guido 同事的欢迎。

很快 Guido 和同事一起组建 Python 的核心团队。

随后 Python 将机器层面上的细节隐藏起来,交给编译器处理。

这样使得使用 Python 的程序员,可以花更多的时间在程序的逻辑思考上,而不用过度关心具体的实现细节。

这也是为什么 Python 是最好入门的编程语言,没有之一。

这一特性让 Python 逐渐流行起来,伟大的语言就此走上高速发展的道路。

1.4 Python 高速发展

随着 Python 逐渐进入正轨,版本更新迭代也越来越快。

  • 1989 年由荷兰人Guido van Rossum于 1989 年发明,第一个公开发行版发行于 1991 年

  • Granddaddy of Python web frameworks, Zope 1 was released in 1999

  • Python 1.0 - January 1994 增加了 lambda, map, filter and reduce.

  • Python 2.0 - October 16, 2000,加入了内存回收机制,构成了现在Python语言框架的基础

  • Python 2.4 - November 30, 2004, 同年目前最流行的 WEB 框架 Django 诞生

  • Python 2.5 - September 19, 2006

  • Python 2.6 - October 1, 2008

  • Python 2.7 - July 3, 2010

  • Python 3.0 - December 3, 2008

  • Python 3.1 - June 27, 2009

  • Python 3.2 - February 20, 2011

  • Python 3.3 - September 29, 2012

  • Python 3.4 - March 16, 2014

  • Python 3.5 - September 13, 2015

  • Python 3.6 - December 23, 2016

  • Python 3.7.0a2 - October 17, 2017

  • Python 3.7.0b5 - May 31, 2018

  • Python 3.8.0a1 - February 4, 2019

  • Python 3.9.0a6 - April 28, 2020

  • Python 3.9.0rc1 - August 11, 2020

从 1991 公开发行版到如今 Python 的 3.9.0rc1,Python 已经走过了 29 年。

从前 2 年开始 Python 一直是世界编程排行榜前几名的常客。

在 2020 年的 9 月份 Python 成功登顶编程排行榜第3名,成为这个世界最流行的编程语言之一。

1.5 使用 Python 开发的项目

如今随着人工智能和大数据的兴起,Python 这门语言也越来越多人使用。

并且在全世界范围内,有很多公司就是利用 Python 进行开发,其中不乏大家所熟知的公司,比如

  • Google:谷歌在很多项目中用 Python 作为网络应用的后端,如 Google Groups、Gmail、Google Map s等,Google App Engine 支持 Python 作为开发语言。

  • YouTube : 404 视频分享网站,在某些功能上就是使用到 Python。

  • Quora:社交问答网站。

  • 知乎:国内最大的问答网站,也是利用 Python 开发。

  • 豆瓣网:图书、唱片、电影等文化产品的资料数据库网站。

  • Reddit:社交分享网站,最早用 Lisp 开发,在 2005 年转为 Python 。

  • Dropbox : 文件分享服务。

  • Django : 鼓励快速开发的 Web 应用夸奖。

  • EVE : 网络游戏 EVE 大量使用 Python 进行开发。

还有很多的案例,大家可以去 Python 官网上 About > Success Stories 里查看。

看完上面的 Python 前世今生的介绍,相比大家现在对于什么是 Python,Python 能做什么都有了一定的认知,我也给来个总结下:

1 Python 语言的前生是 ABC 语言;
2 Python 的发明者是荷兰人 Guido;
3 Guido 发明 Python 语言是想让人们能更接近自然语言进行编程;
4 Python 发展至今已经有 29 年的历史;
5 Python 现在是世界编程语言排名第三名
6 全球范围内有非常多的公司用 Python 进行开发;
Python 从最初设计创建之处,就是为了让原本非常复杂的语言,变得通俗易懂,并具备高性能的特性。
这一特性也让 Python 非常适合零基础的同学学习,既然 Python 从头到尾就是为了让使用者更方便的使用那么:
1 它适合做为职业发展方向吗?
2 它的职业发展前景如何?
3 国内都有哪些方向方向?
接下来我就从这些年实际的工作经验,和国内现在的 Python 环境,给大家讲清楚。
2 Python 是值得做为职业发展方向吗?
一个职业的诞生一定是为满足市场某个需求。
市场有需求,才会有相应的职业诞生,反之这个职业就会消失在历史长河中。
古往至今,皆是如此。

所以大家在判断一个职业,是否值得长久发展下去,就看看当今社会的需求在哪里。
以前人们要看影视,只能去音像店,所以小时候遍地是音像店,但如今已经很难在找到了。
因为现在是互联网的时代,一部手机就能观看全世界的影视。
那 Python 能适应现如今时代的需求,值得做为职业发展方向吗?

结论是的,但 Python 也有它的缺陷。
为什么?
我将会从以下几点,结合国内外的 Python 现状,给大家做一个详细的分析。
1 市场对于 Python 的需求
2 职场上 Python 的薪资
3 Python 的局限性

Python 是值得做为职业发展的方向,但也有它自身的局限性。

虽然我是一直做 Python 的,但我不会无脑的吹捧它,因为语言本身只是一个工具,是工具总会有自身的缺陷。
我们来具体看看,让大家对 Python 做为职业有个更加清晰的认知。

2.1 市场对于 Python 的需求


国内对于新技术的接受程度一直比较迟钝。

很多在国外使用非常火爆的技术,但在国内至少要延迟一到两年的时间,才会被各大公司所使用。

比如 Kotlin,在 2017 年 5 月 17 日(北京时间 5 月 18 日凌晨)的 Google I/O 2017 Keynote 上, 谷歌宣布,将 Kotlin 语言作为安卓开发的一级编程语言。

这之后国外的公司在启动新的 Android 项目都把 Kotlin 做为首选语言,对于以前的旧项目也会利用 Kotlin 进行重构。

而国内却没有任何动静。直到 2018 年国内部分公司开始使用 Kotlin,一些做 Android 开发的朋友,应该有不少被要求学习下这门语言。

Kotlin 已经是 Android 开发未来的方向。

2018 年国内对 Python 的态度就像最初的 Kotlin 一样,大部分人还是只停留在表层,知道机器学习和数据分析要用到 Python。

具体要说下 Python 都可以应用哪些方面,大部分人都不知道。

但两年过去了,市场上人工智能和大数据相关的技术越来越火爆, Python 的需求越来越旺盛,市面上 Python 相关的应用还是有很多。

比如在国内比较有名的有豆瓣、知乎、金山的测试框架、搜狐的邮箱。

那为什么人工智能和大数据的火爆,Python 的需求那么旺盛?


1 未来是人工智能时代

2 数据是人工智能的基础

A. 人工智能是未来

现在是个互联网人都知道下一个时代是 5G 的时代,而 5G 又被人为称之为人工智能时代。

而 Python 这门语言在人工智能领域有天然的优势。

各国都纷纷布局自己的 AI 战略,美国有谷歌的「Tensorflow」,国内有百度全力布局 AI,国家教育部也正式发布《人工智能基础(高中版)》,这里面都是首选 Python 做为开发语言。

社会上种种信号早已说明,人工智能是未来发展的方向,而 Python 也只会越来越火爆,对应的需求也会越来越多。

B. 数据是人工智能的基础

不管是人工智能和大数据,背后都需要大量的数据进行支持。

这两项技术的背后,是需要巨大的数据量进行支撑。

如果没有庞大的数据做为支撑,人工智出来的效果就跟人工智障一样。

那这些技术所需要的数据是怎么获取的?

1 利用 Python 的爬虫技术进行爬取;

2 人工人肉识别;

数据的抓取绝对是 Python 的强项,但市场对于数据的需求是无底洞,所以也会雇佣大量的人工进行人肉识别。

对你没看错,人工智能所需要的数据,有非常多是人肉进行识别的。

市面上有非常多家公司做这门数据生意,专门为那些大厂提供所需要的数据。

所以市场对于数据的需求一直非常旺盛,随之 Python 的需求也水涨船高。

2.2 职场上 Python 的薪资


而一个岗位的火爆程度,也能从招聘给的薪资上反映出来。

大家在职友网就能搜索到 Python 相关岗位的薪资水平,在上海 Python 的平均工资在 16.7K。


这一薪资在编程行业都已经是非常不错的待遇,况且随着你的工作年限越高,薪资就会越高。

你进入 Python 编程行业的起薪,已经是别的行业顶薪。

2.3 Python 的局限性

看完上面的内容是否蠢蠢欲动想转行做 Python?

先别急,我来给大家泼杯冷水,让你明白做 Python 的局限性在那。

A. 人工智能落地还需要时间

第一局限性:人工智能要求高、市场还不成熟。

首先虽然未来是人工智能的时代,但现在人工智能相关的技术,还并不是很成熟,离实际的应用级别,仍然有需要一段时间。

比如说现在人工智能应用最火爆的方向之一:自动驾驶,还只能在一些比较简单的路况上使用。

虽然 Python 是做人工智能首先的语言,但由于受限整个行业的发展,市面上相应的岗位并不是很多。

并且想要进入人工智能的行业,要求是非常高的:

1 学历至少研究生
2 需要很扎实的数学能力
3 技术要过硬

这三点基本卡住大部分人,当然如果你的能力有达到上面的标准,我非常建议你做人工智能方向。

因为随着这方面的技术不断成熟,未来一定有很好的发展。

B. Python 做大型项目不够稳定

第二个局限性:Python 不稳定

市场上主流做项目的语言还是 Java,为什么是 Java 而不是 Python?

因为 Java 足够的稳定,企业级项目一定是把稳定放在第一位。

为什么 Python 不稳定?

因为 Python 有个缺陷,线程无法利用多个 CPU,这是由 Python 自身 GIL全局解释器锁(Global Interpreter Lock)造成的。

但 Python 仍然有非常多的企业选择使用,为什么?

因为 Python 开发足够快,非常适合中小互联网企业。

在互联网行业中,时间就是金钱,非常看中快速迭代,小步快跑。

而 Python 一是简单易上手,二是有丰富的 Python 库。

一个网站开发,在前期一个 Python 全栈工程师,就能一个人全部完成。

正常完成一个网站开发,企业需要:

1 前端工程师
2 后端工程师
3 测试员

但上面一个 Python 全栈工程师,就能一个人独立完成。

对于企业来说,不仅节约了开发成本,也节约了沟通成本。

所以 Python 全栈工程师,也是市场上抢手的职位。

看到这里大家应该还有另一个疑惑:

做 Python 未来能进入到大厂工作吗?

答案是:完全可以,但你需要更加的努力。

大厂也有招聘做 Python 的需求,但大厂相应要求的能力就更高了很多。

你可能还会问:我学历不高,是不是做不了编程?

答案一样是:完全可以,但你需要更加的努力。

编程这行业就是这样:技术实力为王。

只要你有过硬的技术,都能找到非常不错的工作。

当然如果你本身的起点就比较低,比如说之前完全没有编程基础、学历也非常一般。

那么你在最开始进入编程行业就会相对比较难,但只要你好好学,放低最开始的要求,第一年工资可以低些,一样能进入到编程行业。

等你有了开发经验之后,并且随着你的能力越强,第二年开始的薪资就会有不错的回报。

编程行业就是这样,每跳槽一次,工资就涨很多。

但你如果抱着随便学学,自身学历还不高,就想找到一份高薪的编程职业。

对不起,这是痴人说梦。

一切都需要你有相应的能力,才能胜任。

所以如果你学历一般,编程零基础,能肯努力,想拥有一份高薪,还想紧跟时代的潮流,Python 是我认为最好的方向。

那 Python 做为职业来发展,都有哪些开发的方向呢?

接下来我就给大家盘点现在市面主流的 Python 开放方向,也会给出每个方向的优缺点都有哪些,帮助大家在未来更好的做选择。

3 Python 开发方向


那么 Python 具体的工作方向都有哪些?

这里我给大家列举了一些主流的 Python 开发方向,并且给大家一一做测评。


方向一:机器学习

平均薪资:27.6k

推荐指数: 🌟🌟🌟

优势:高薪,非常有前景

缺点:学历、技术、数学要求高


机器学习是人工智能的一个分支,是现在编程行业非常热门方向之一。

人工智能的研究历史有着一条从以「推理」为重点,到以「知识」为重点,再到以「学习」为重点的自然、清晰的脉络。

显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。

机器学习的薪资是非常高,在职友网显示的上海平均薪资就在 27.6K,行业内给百万的年薪都非常的多。


但机器学习对应的要求也是非常高,尤其对于学历来说至少要研究生。

还要求你有一定的数学基础,比如高数、概率论、线性代数等。

所以该方向是适合:

  • 有不错的能力

  • 有高学历的人

如果你符号上面的条件,那你就选择这个方向,绝对不会错。

方向二: 数据分析

平均薪资:13.8k

推荐指数: 🌟🌟 🌟🌟

优势:未来好转型,学历要求不高

缺点:商业逻辑要强


数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。

所以这个方向非常适合对数学比较擅长的同学,并且这行业对学历的要求也没有像机器学习那么高。

有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。

其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。

这几年随着大数据的火爆,数据分析这个行业也越来越火,薪水也水涨船高,比如在上海平均工资就在 13.8K。


数据分析还可以在继续分出两个大方向:

1 纯技术的数据分析
2 商业数据分析


这两个方向的侧重点就有所不同,第一个技术性的数据分析,更多的是利用技术更好的展示数据。


而第二种就是要涉及商业的知识,通过分析的数据更好的业务指标。


但不管是哪个方向,你都会面临清洗数据的苦恼。


清洗数据真的是一件纯体力的活,非常的枯燥,但必须要做。


所以在我看来数据分析,比较适合:


1 学历一般

2 有耐心

3 对商业和数据感兴趣


如果你未来想进军互联网商业方向,我觉得数据分析是一个不错的起点。


方向三:Python web 开发

平均薪资:15k

推荐指数: 🌟🌟🌟🌟🌟

优势:开发快,好找工作

缺点:不适合大型项目

什么是 web 应用?

你在网上看到的任何一个页面,都属于 web 应用。

比如你现在看我的文章,这个页面就是一个 web。

而 web 应用还分称之为分布式应用:

  • 一部分的代码运行在客户端

  • 另一部分代码运行在服务器

而在 Python 中有非常多的 web 开发框架,比如 Django、CherryPy、Flask、Pyramid、TurboGear 等等。

这些框架能让你快速开发出一个 web 应用,web 开发在市场上是有非常多的需求。在职友集的上海薪资也是很高,平均 15K。


市面上对于 web 应用的开放一直经久不衰,虽然现在已经是移动互联网的时代,但 web 应用仍然有很大的市场。

不过 web 应用的主流语言其实不是 Python,而是 Java。

但 Python 的优势在于能快速的制作一个网页,互联网非常讲究快速迭代,小步快跑。

所以很多中小企业在创业之处,都会选择 Python 进行开放,来快速的测试市场需求。

Python web 方向我觉得就非常适合大部分人:

  • 学历一般

  • 薪资不错,市场有需求

  • 技术要求不用太高,掌握好几个主流 web 框架就行

如果你想入门编程,并且不想学的太累,Python web 方向就非常适合你。

方向四: 爬虫开发

平均薪资:17k

推荐指数: 🌟🌟🌟🌟🌟

优势:易入门,好找工作

缺点:进阶技术难


网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在 FOAF 社区中间,更经常的称为网页追逐者)是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

Python 独特的语言特性,使得它非常适合用来进行网站的爬取。

人们一提及 Python 有哪些应用,就会想到爬虫,Python 都要成为爬虫的代言词了。

爬虫的薪资一样非常高,在职友集数据显示上海爬虫工资平均收入在 17K。

我自身刚毕业的时候就是选择了爬虫做为职业的方向,为什么我会选择这个方向?

因为爬虫真的太好入门了,入门爬虫所需要的知识真的非常少。

然后爬虫的工资又非常不错,所以我就毫不犹豫选择了它。

大家对于爬虫有个很大的错误认知:认为爬虫非常简单,几行代码不就能搞定的事吗?

确实做为爬取一些基础的网站,顶多几十行代码就能爬取完数据。

但如果你深入爬虫这个行业,你会发现这个行业一样非常有技术挑战性:

1 各位网站的变态反爬策略

2 APP数据如何爬虫

3 加密参数如何破解

4 js 逆向如何解析

5 大规模数据的爬取需要如何设计

以上随便例举几个技术点,都需要你有非常丰富的经验,才能做的来。

所以爬虫的上限一样非常高,一样需要很强的技术能力。

所以我觉得爬虫非常适合下面这类人:

  • 学历一般

  • 想快速入门编程行业

  • 对数据获取非常感兴趣

  • 能有耐心持续面对不断升级的反爬虫

如果你想快速的转行到编程行业,并且以前完全没有编程基础,那么爬虫就是你的不二之选。

方向五: 自动化测试

平均薪资:16.6k

推荐指数: 🌟🌟🌟🌟

优势:易入门

缺点:需要有强大的耐心


最后说个软件测试工程师,软件质量的把关者,工作起点高,发展空间大,大厂必备岗位。

我国的软件测试职业还处于一个发展的阶段,所以测试工程师具有较大发展前景。

在自动化测试行业 Python 也是一门必修的语言,并且非常的好用。

在上海的薪资也非常不错,平均薪资在 16.6K。

自动化测试行业,一需要技术,二需要有强大的耐性,所以一般都是女生做的比较好。
所以我人为自动化测试适合下面这类人:
  • 学历一般

  • 想快速入门编程行业

  • 有耐心

自动化测试也是如今一个编程行业必备工种,尤其在大厂,发展空间也非常好,也是入门编程一个不错的方向


3.2 Python 职业方向总结



这张表格就把上面 5 个 Python 职业方向做了一个总结,清晰明了,大家一眼就能看懂。


我一直认为 Python 是所有编程语言里,最好入门的语言。


非常适合零基础想转行的同学,学完基础在学些实战的项目,根据自己的特点,进行职业方向的选择,还是非常容易找到编程的工作。


我毕业的时候就是选择了爬虫开发,做为自己的职业发展方向。


因为爬虫真的非常好学,市场需求也有,对于当时我零基础,学历不好的人来说,真的太适合不过了。


那现在如果有人问我,现在零基础想转行做编程,应该选择什么方向呢?


我的回答会是: Python 全栈:爬虫 + web 开发。


现在市场对于当方面的爬虫人才要求是比较高的,需要你会逆向能力,逆向这个技术就比较难些了。


但如果你既会爬虫,还会 web 开发,那么真的非常好找工作,未来的发展也是奔着技术组长去的。


而这两项技术在我之前也介绍过,入门都非常好学。


当然如果你想要达到能找到工作的程度,仍然需要掌一些比较核心的技术。


这就是最后一部分,要告诉大家的内容:


1 如何才能走上 Python 编程职业道路?

2 都需要掌握哪些内容才能胜任 Python 工作?

3 我应该如何学习这些内容?


想要走上职业的 Python 道路,下面第4部分的内容,就非常重要。


4 要掌握哪些技术才能找到 Python 工作?


那到底需要掌握哪些技术,才能找到一份 Python 工作?


总的来讲有四部分:


1 编程基础

2 数据库基础

3 Python 基础

5 爬虫基础

6 后端基础

7 项目实战


具体我也给大家详细的罗列了一份 Python 全栈技术,就是下面的思维导图。


如果你能全部掌握,绝对能找到一份薪资在 10K 以上的 Python 工作。



思维导图的知识点,是我和一位年薪 50W 的 Python 全栈师,一起整理的,完全从实际工作需要出发,给大家整理的一份技术知识点。


而想要能达到工作所需要的能力,非常重要的一点就是你的项目经验。


项目经验至关重要,也是企业最看重的能力。


对于初学者来说,想要拥有项目经验,最好的方法就是付费学习。


好的内容值得大家付费,付费也是提高你学习效率最好的方式。


当然如果你还是想自学,那要怎么学习编程呢?


关于如何自学在我之前《如何自学Python(2020版)》说的非常干货。


我给大家总结以下:

 

1 学会资料收集

 

学习任何知识之前,首先要做的第一步就是资料收集,了解一门语言的前世今生,对即将要学习的知识有一个正确的方向感。

 

2 构建自学地图

 

想要高效的学好编程,很核心的一点就是构建编程自学地图,自学地图包括三大部分:

 

a. 编程基础

b. 项目实战

c. 面经实战

 

通过上面三个部分的学习,大家完全可以自学掌握任何一门编程语言,并且找到工作。

 

编程底层的认知 + 各种干货,在上面的部分我基本都给大家列举全了。

 

但学习本身就是一件反人性的事。


我写的再怎么通熟易懂,再怎么干货,大家如果自身不去执行,不去花时间、花精力去学习。肯定是无法掌握一门编程语言的,更不要说找到工作。


所以有很多想进入编程行业的同学,到了最后会选择参加培训。


我从来不反对大家参加培训,反而对于零基础的同学来说,参加培训是一个非常好快速进入编程行业的方式。


那为什么会有很多人告诉你不要参加培训?


因为市面上很多培训机构太不靠谱:


1 教你包装简历,伪造经历

2 教的知识非常陈旧,无法适应当前的市场需求

3 课后服务根本没有,跟自学没啥差别

4 价格非常高,现在市场行情线下培训至少要 2W


我们痛恨的不是昂贵的价格,因为毕竟如果你真正能进入到编程行业 2W 快,也不过一个月半的工资。


但我们的看不惯的是,教大家做假,又不教大家真正的知识,服务还不到位,根本没有人给你答疑。


对于初学者来说,非常需要有一位大佬可以时刻帮你答疑。


有些问题虽然非常小白,但对于零基础的同学来说,就是很难理解。


这个时候如果有老师手把手答疑,真的能少走非常多的弯路。


所以大家如果想快速入行编程,付费参加靠谱的培训是非常好的途径。


记得前提是靠谱的培训。


时常有同学问我,我想转行做 Python,有什么推荐的培训吗?


这个时候我往往都会说你先自己自学下,我这边有很多资料都可以发给你,然后还有很多干货文章,你都可以看看。


但到了最后很多人还是选择参加培训,但最后还是被坑了。


往往这个时候我也为大家感到惋惜,既花了钱又浪费了时间。


所以我有想法自己创办一个靠谱的 Python 培训班,保证服务到位,又能真正学到有用的知识,并且能找到工作。


5 一个靠谱的 Python 培训


痴海写公众号已经快有 3 年的时间了,这期间不断输出很多 Python 相关的干货,也得到了非常多同学的认可。


比如在前段时间,有位大学老师加上我说:向你学习,感觉你很厉害。



承蒙大家的厚爱,看到自己写的内容可以帮助到大家。


我在这个行业也浸泡快 3 年的时间,这期间帮助过非常多的同学成功转型进入到编程行业。


那为什么我自己不创办一个靠谱的 Python 培训班呢?


很多人说,参加培训就是被割韭菜。

其实我想告诉各位,不要错误的认为培训就是被割韭菜。

你认真去观察下,现在做什么都要付费了,我们已经进入了为价值全面付费的时代了。

好的培训,好的学习氛围,必须大力宣传啊,这有什么不敢讲的。

何况好的编程培训,必须是能够让你学会技术,有清晰的学习路径,还要有强大的答疑服务,有专人时刻为你答疑。

那我即将举办的 Python 就业班,都有哪些强大的辅助能力?

第一,最系统的知识体系

对于编程零基础的同学来说,最重要的是有一个系统的学习方向。

我将这个学习方向称之为编程地图。

下面这张图就是我们给大家整理好的编程地图,也是我们教学的大纲。


我们的课程完全跟着这张地图进行教学,这份知识点也是根据现在企业想要的能力进行开发,也是 Python 全栈工程师必备的内容。

只要你能完全的掌握,找到一份薪资 10K 以上的工作完全是没有问题。

开始我们会教大家基础的编程知识,让大家对编程有一个正确的认知。

后来就开始教大家相关的基础,都是工作上需要的能力。

学会这些基础之后,就是教大家最重要的实现项目。

这也是我们培训班第二个优势:教会市场最需要的实战项目。

第二、教市场最需要的实战项目

在前面我们也给大家说过,想要找到一份不错的工作,最重要的就是项目经验。

而我们的整个培训,就是面向工作进行教学。

大家仔细看项目实战,我们会教大家爬虫最有难度也最有用的知识点:scrapy + js 逆向。


这个实战项目就是教大家爬取电商的网站,但凡做过一点爬虫的同学,都应该知道电商网站是最难爬取的数据。

你如果有能力爬取电商网站的数据,爬虫的工作真的随便选。

我们就是要把市面上最难、也是最有用的技术,通过大白话,都教会给大家。

除了电商爬虫实战的项目, 我们还会教会大家 web 项目的搭建。

这部分就是教会大家 web 相关的框架:django。

web项目也是来自真实的企业级项目。

通过这两个实战项目,完全能解决实际的 Python 开发。

人总是会有惰性,那我们怎么保证大家真正能学会所有知识?

这就是我们培训班,第三个优势:强大的答疑 + 督促服务。

第三、强大的答疑 + 督促服务

我们培训班第三个优势就是:无敌强大的答疑 + 督促服务。

我们所有的课程都是在线上进行,一周上三节课直播课,时间都是晚上 21 点,完全不会占用大家白天的时间。

你说如果有事错过了直播怎么办?

我们每场直播课都会进行录播,你完全不用担心自己会错过课程内容。

而且我们还会配有专业的助教,随时 24 小时给大家答疑。

你上课没听清楚?
你这个 bug 不知道怎么解决?
你有任何课程的疑惑?

都可以随时私聊我或者助教,我们会先线上帮你解决。

如果打字说不清楚,我们会直接打电话给你讲。

打电话都解决不了,那我们就直接远程帮你解决。

除了超级强大的答疑服务,我们还有强大的督促服务。

每节课我们都会布置:课后作业 + 课程笔记 + 每阶段的考核。

如果你没有及时来上课或者完成课后作业,我们会就直接找到你,督促你学习。

保证大家一定学会课程的内容,那我们如何保证?

这就是我们培训第四个优势:两年之内无条件继续学。

第四、两年之内无条件继续学

我们保证凡是报名参加我们 Python 就业培训课程的同学。

在未来的两年时间里,你可以无条件的继续学习。

你说我学习一遍学不会怎么办?

那就在学习第二遍,第二遍还是不会,那就继续学习第三遍。

两年时间之内,大家可以无条件的继续学习,保证大家学会出师为止。

这是绝大部分培训机构不会做到的事,他们都是教完一遍就完事,也不考虑学员是否真正的学会。

第五、面试就业辅导

最后一个核心优势就是,大家在学完整个课程之后,需要到了实际找工作的环节。

那么我们会提供 1 对 1 的面试就业辅导:

1 帮你修改简历,提供招聘渠道
2 提供面试常问的考题
3 进行 1 对 1 的真人模拟面试 

通过上面的服务,帮助你真正的找到工作。

以上就是我即将创办的 Python 就业培训班,通过上面 5 个强大的辅助能力,真正的让大家学会、用懂 Python,并且真正的找到工作。

6 Python 培训为什么定价这么高?

这次的培训定价,是 8880 元/人,然后我的好友可以优惠 2000 元,也就是 6880 元,第一期限招 50 人。

Python 培训为期 6 个月的时间,包括:

  • 直播课程

  • 课后录播

  • 课堂笔记

  • 阶段考试

  • 打卡督促

  • 助教专人辅导

  • 简历1对1优化

  • 面试1对1模拟

  • 两年时间内无条件学


这里说下,为什么要定价这么高。

虽然市面上编程培训有非常多几千块的课,甚至上万,但我仍然认为需要解释下定价。

首先,我们认为整个 Python 培训班落地效果会非常好,我们收取大家不到一个月工资的钱,是很合理的。并且以后大家的工资只会越来越高。

其次,上面也说到了我们要做一个良心靠谱的培训,除了会有助教时刻答疑 + 督促,我们还保证未来两年时间内,无条件重复学。

编程行业的知识日新月异,我们的课程也会一直更新,保证大家学习到最有用的知识。

所以从这个角度来看,你只要花 6880 元的钱,就能在两年时间内,学习到行业最有用的知识,真的非常值。

Python 培训班要保证效果,用提供真正的价值来把模式跑通。

所以我们第一期会控制人数,一期为 50 人,分成 3 个小组,每个小组都有专门的助教,进行辅导。

当然了,因为大家都是我多年的好友和读者,所以给大家实打实的 2000 元的优惠券。

注意,这不是定个高价再给你发优惠券的套路,这个培训班还会和其他渠道合作,价格就是按 8880 元标准定的。

所以我们这次发的 2000 元优惠券就是实打实的优惠,不掺水。

就我而言,优惠后的 6880 元的价格超值。

7 说了这么多,仍然不希望你冲动消费

说了这么多,不管你心动也好,有疑问也好,痴海仍然不希望你冲动消费。

我们会拉一些答疑群,大家先进群,下周一晚上八点,痴海和老师会在群里为大家答疑,大家先解决所有的疑问,再决定是否付费。

总结

现在的 Python 市场很像 2014 年的移动开发市场,那时候移动互联网也跟如今的人工智能一样,非常火爆。

市场对于移动开发的需求非常的多,那时候你只要会在 Android 上写「hello world」,就可以找到工作。


但随着移动市场这些年的发展,现在对于基础移动开发人员已经趋近饱和。


如果你现在是一个刚入编程行业的人员,又刚好选择了移动开发的方向,那对不起,你很有可能找不到工作。


有时候你非常的努力但选错了方向,你的事业发展速度就会非常的缓慢。


而有些人选对了方向,稍微做些事情,事业迅速发展。


如今选择 Python ,你就已经比大部分人领先。


分享一个真实的事,来自帅张的知识星球,别人通过半年 Python 学习,如今找到一个 12K 的工作。而这很有可能是别人一到两年才能达到的薪资,选择是比努力更加重要。



以上就是我自己对于 Python 的一些理解,未来选择拥抱 Python ,一定能让你收获很多。


最后不管你是否有参加我的培训,希望这篇 1.4W+ 的文章,能对你即将开启的 Python 技术之旅有所启发。


最后如果你觉得本文不错,“关注+转发+右下角”,一条龙走起,我就当你打赏了 66 元了。


最下方是我的私人微信,工作忙读者多,我不可能有问必答,但添加后你可以:
 
1.偷窥朋友圈私货
2.获取文中年薪 50W 的 Python 知识地图
3.关于 Python 培训的疑惑
4.用一次简单的加好友动作,试试能否给自己的人生多一次认知升级的机会。 

 


当然只有小孩会做选择。
“我全都要“。

大家点击原文链接,也可进入 Python 培训答疑群。
Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/73340
 
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