前言
之所以从事Python是因为很不爽PHP的语法,虽然PHP被称为世界上最好的编程语言。于是,为了这个原因,付出了沉重的代价,失业了好几回。
身边有些人时不时总是会问我一些Python的技术问题,但是大多数情况下都是比较基础的。要不是近几年Python火了起来,说不定我真的转行送外卖了。
对于Python这么语言,可以当作一门兴趣或爱好来学习,但是若是想找到份好的工作还是谨慎为主,这也是为什么不建议你搞Python的原因。
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Python学习热 VS Python就业市场广阔
Python流行起来实话说是意料之中的事情,只是没有想到它是那么的快。在14年的时候,实在无法忍受PHP那美元符号和分号的结尾,于是开始入坑Python。那时的Python,市面上只有寥寥几本的书籍可以参考。至于廖雪峰的Python入门教程,看了2篇就放弃了,写的实在太浅显。当然,后来他也写了些高级的教程,有兴趣的可以看看。
然而,Python仍然是门小众的语言。有多么小众呢?你可以上拉钩或BOSS直聘上搜索下,基本上一线城市除了北京、上海外,其他区域来来去去就那么10-20家公司,而且这些公司中80%都是创业公司。
曾经,我在1年中入职了2家Python的公司,前1家公司我才进去3个月就倒闭了。为什么呢?没人用它搞业务啊。
当前Python比较适合的业务主要有:
- 数据分析
- 信息安全
- 系统运维
- 应用测试
运维就不用说了,现在基本都是自动化时代了。而数据分析中,说的最多的就是爬虫。实际上,它跟分析没有太多的关系。常见的反倒是一些报表的导出功能。再高级一些的就是什么大数据了。
对于信息安全,完全可以说是石器往青铜时代过渡。虽然有metasploit这样的大杀器,然而很多事情还待人为实现。
对于如下的一些业务还是谨慎使用:
- GUI开发
- 嵌入式开发
首先GUI开发,现在不是热门业务。即使有这业务,也只会是Windows的GUI,人家有MFC,跟你Python没有半毛钱关系。如果你要用PyQt5写个界面,还不如用Electron,人家内存管理方面做得反倒更好些。
至于嵌入式开发,还是老老实实学习C语言和汇编吧,不要指望Python能在里面帮上什么忙。当然,做做应用级别的业务,什么语言都是可以的。
对于Web开发,可以选择的余地就更多了。前有Java深耕市场多年,后有nodejs来势汹汹,下有Golang虎视眈眈。而Python在这个市场中能分到的梗真心不多,而且很大一部分都是Django带来的。
这几年Flask的流行,让不少人体会到了Python的简洁。然而,真的好用的还是Pyramid这个名不见经传的框架(仅本人自身观点,可以挖掘很多有意思的东西)。
理性的回归
2018年是个疯狂的一年,资本的市场风起浪涌。相比2019年,反倒平静了许多。理性的回归,资本也逐渐回归到正常。
有位哥们说他公司现在前端最火,他的Java都要退居二线了。随便随便1个3年的前端,动不动就要求薪资最低16K。如果放在16-17年完全是有可能的事情,而放在19年只能说是痴人说梦。
因此19年还是要多从自身的学习做起,多沉淀自身的技术。当然随便学习下技术之外的东西,一些赚钱的方式总是在你认知之外的地方。
你完全可以把学习Python当作一门投资,至于有没有回报就不要太看重了。
错入一行误半生
之所以不建议从事Python的问题在于,你以为从事Python是门轻松的事情,然而却选择了条艰难的不归之路。
不得不说,在从事Python的这几年中,每天都在朝九晚六中度过,还时不时要找点事情做做。虽然薪水没有Java大佬们那么高,然而生活还是过得有滋有味。为什么呢?Python效率高的。效率有多高,直接pip装个包就好了。
每次看到Java的大佬在用maven或grade安装依赖时,就默念还是pip好用,至少还有个进度条知道还需要多久能完成。至于npm就不谈论了,再说下去就会沦为语言之争了。
如果你觉得从事Python是件轻松的事情,那么混吃等死的日子就会到达尽头。有时你拍着胸脯跟BOSS说,这个东西我半天就能完成,结果现实狠狠的闪了你一个耳光。
举个简单的例子,比如报表导出word是个很常见的业务输出,如果要在word中输出对应的目录,那真的是件可怕的事情。因为python常用的docx库根本不支持,而Java的POI及PHP的phpword是支持的,结果为了你的无知不得不加班。
然而,闲着无事又会激发自身的瞎折腾,不然没法对上级交待。这里也要庆幸总是遇到些好的领导,鼓励你多学习一点。于是,逐渐的就变成了1个打酱油的人物,救火版的存在。别人搞不定的东西,你花个半个小时完美解决。
什么Win32 API编程,GUI编程,数据报表、分析,打补丁甚至开发外挂样样都过了一遍。结果,2-3个人做了1个团队5-6个人的活,钱还是那么多。
当你从事Python久了,就会发现自己的知识是多么的零少。结果,又不得不推动着你系统的学习一遍,从而每天都在信息量巨大的日子中度过漫漫长夜。
举个最简单的例子,在股票技术面的分析中,什么K线分析是常用的方法。此时你用Python来折腾,是个很不错的主意。结果,你不得不学习点金融的知识来扩充。于是事情就开始变得不可控制和确定了。当然,结果会是有意思的。
曾经在某个夜里,自己通过Python分析的几只股票的组合的收益率达到了20%,我几近失眠了。我从来没有想到,事情是那么的简单且来的不容易。作为1个发了工资就还花呗的人来说,余额宝的收益率才3%而已。即使我1年存了1W,1年后利息也才300。而我用1-2个月的时间,却达到了20%的收益,那种欣喜有点佩服自己,只是后悔当初投入太少。
于是,后来慢慢了解到Python在量化分析中大有用途,虽然没有什么大公司用它进行实时交易。但是,不得不说Python是门很不错的分析语言。
Python作为1门学院派语言,只有在重点高校才会存在的语言,有其独到的先天优势。相比其他分析的工具,如R、Matlab,Python使用起来更人性化些。特别是开发外挂的时候,当然这涉及到黑产的部分内容,就不展开说明了。你会发现Python写起来的效果只是比易语言稍微复杂一些。
抛开信息安全的领域,虽然数据分析动不动就是7位数的收入。但是,要成为1位数据科学家也不是件容易的事情。之所以能给你这个价位的薪资,是因为你自身能提供对应的数据观点,换句话你能挖掘出大数据后的商机。这必定是个缓慢的过程。
很多人没有坚持到那么一步就放弃了,还不如早点找些收入稳定的渠道,避免错过机遇与财富的积累。如果能理性对待,清楚认知自己的当前情况,才知道该岗位是否适合自己。
最后感谢每一个认真阅读我文章的人，礼尚往来总是要有的，虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走：
一、Python入门
下面这些内容是Python各个应用方向都必备的基础知识，想做爬虫、数据分析或者人工智能，都得先学会他们。任何高大上的东西，都是建立在原始的基础之上。打好基础，未来的路会走得更稳重。所有资料文末免费领取！！！
包含：
计算机基础
python基础
Python入门视频600集：
观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
二、Python爬虫
爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择。
通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来，分析删选后得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等，都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。
Python爬虫视频资料
三、数据分析
清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。
这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！起薪10K真的是家常便饭。
四、数据库与ETL数仓
企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。
传统的数据仓库集成处理架构是ETL，利用ETL平台的能力，E=从源数据库抽取数据，L=将数据清洗（不符合规则的数据）、转化（对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计），T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。
五、机器学习
机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。
机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。
机器学习资料：
六、Python高级进阶
从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。
到这就基本就可以达到企业的用人要求了，如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板，我这里也为大家整理了一份，真的可以说是保姆及的系统学习路线了。
但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
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