前言 隨著python越來越火爆併在2021年10月,語言流行指數的編譯器Tiobe將Python加冕為最受歡迎的編程語言,且置於Java、C和JavaScript之上,越來越多的人瞭解python. 但是,很多人都會疑惑: 它憑什麼這麼火爆呢?學了它能幹什麼?它真的有這麼厲害嗎? 在這些問題中,我 ...
前言
隨著python越來越火爆併在2021年10月,語言流行指數的編譯器Tiobe將Python加冕為最受歡迎的編程語言,且置於Java、C和JavaScript之上,越來越多的人瞭解python.
但是,很多人都會疑惑:
它憑什麼這麼火爆呢?學了它能幹什麼?它真的有這麼厲害嗎?
在這些問題中,我把一些問的比較多的,大家比較關心的問題在文章里簡單的闡述一下,希望能給大家帶來幫助。
一、Python目前的就業領域有哪些 ?工作前景如何?
Python 目前的就業領域主要有這麼幾個:
1、 web開發
對於一些網站的開發,諸如後臺管理系統,或者一些微服務,寫一些介面,都可以使用 Python 實現。
Python有很多優秀的Web開發框架,如Flask、Django、Bootstar等,可以幫助你快速搭建一個網站。當需要一個新功能時,用Python只需添加幾行代碼即可,這受到了很多初創型公司的一致歡迎。
例如:知乎、豆瓣、小米這樣的大廠,最早的網站都是用Python搭建的,國外則更多,如YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix等代表地球頂級流量的大站,都構建在Python之上。
平均薪資:15~30K
2、 數據採集(爬蟲)
這個可能是你們比較關心的,爬蟲相關問題後面還會多說一些,網路上有大量的數據,可是數據量太多太雜,如何獲取到想要的數據,就需要數據採集了。也是小伙伴們入坑Python的第一驅動力。
靠人力一星期才能完成的工作,你泡著咖啡、跑10分鐘爬蟲即可,又裝X又實用,學會Python爬蟲後,即使不做程式員的工作也能加分不少。而 Python 是最適合做爬蟲的語言,你懂的。
平均薪資:10~30K
友情提示:註意法律風險
3、 數據分析
主要是對數據進行分析、預判,從而做出選擇或者對過去的復盤, Python 擁有非常成熟的數據分析庫,有些人會有疑問,爬蟲不也得數據分析麽?咋就分開來說?其實爬蟲只是數據分析的一種手段,數據來源不一定是通過爬蟲獲得,其它的數據也可以做分析。
這個時代,數據和黃金一樣寶貴,現在最火的公司如:今日頭條、抖音、快手等,產品都建立在對用戶的分析之上,更不用說淘寶、京東、拼多多這些 “定製化推薦” 的老手。
可以說,所有的商業公司都需要這樣一個角色,Python數據分析師也成了目前最火的職業之一。
Python是目前數據分析業務中,最常用的語言。學會Python後,基本可以滿足數據分析經理的招聘需求。
平均薪資:20~30K
4、 人工智慧/機器學習
人工智慧是目前最火的方向之一,薪資待遇非常高(土豪的代名詞)。從招聘網站上可以看到,80K、100K 的職位也有很多,流下了沒有技術的淚水,當然這些職位的要求也相對較高。
需要掌握一定的演算法,對識別技術,自動化技術,深度學習,自然語言處理等方面都得有一定的研究
Python是人工智慧時代的頭牌語言,不管是機器學習(Machine Learning)還是深度學習(Deep Learning),最常用的工具和框架都需要用Python調用,如Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow等,因此Python是人工智慧工程師的必備技能之一。
薪資:20~50K
5、自動化運維工程師
運維工程師經常要監控上百台機器的運行,或同時部署的情況。使用Python可以自動化批量管理伺服器,起到1個人頂10個人的效果。
自動化運維也是Python的主要應用方向之一,它在系統管理、文檔管理方面都有很強大的功能。
平均薪資:15~25K
技能要求:Python、shell、Linux、資料庫、openpyxl庫等
6、自動化測試工程師
測試的工作是枯燥和重覆的,在過去,每次產品更新,都要重覆測試一遍,效率低而且容易出錯。
Python提供了很多自動化測試的框架,如Selenium、Pytest等,避免了大量的重覆工作,Python自動化測試也變得越來越流行。
平均薪資:10~20K
技能要求:Python、自動化測試框架、Linux等
7、Python游戲開發
Python游戲開發的招聘集中在游戲伺服器領域,主要負責網路游戲的伺服器功能開發、性能優化等工作。
平均薪資:15~25K
技能要求:Python、Python Web框架、Linux、資料庫、Nginx等
通過以上一系列的講解,相信各位剛入門Python編程語言的人,對於Python主要用來做什麼這個問題有了一定的瞭解。Python編程語言應用廣泛,就業方向也是十分廣闊,當下正是學習Python的好時機。
二、python需要掌握知識
瞭解了我們的薪資,那我們是不是應該來瞭解一下獲取高薪資的知識點呢~
知識點我都用圖來給大家展示,小伙伴們也可以照著上面的知識點去學習哦。但是切萬要記住不要東一個西一個的學習,這樣容易知識點掌握不牢固。
1、基礎知識
無論是哪一門技術,你想要走的更深,那麼基礎你都是必須掌握的,不能跳的東西,不然你後面學習起來你會雲里霧的的,除非你天賦異稟,老天爺賞飯吃。
你一開始應該先去學習這些內容,而不是一開始就學什麼電腦原理,電腦網路,數據結構與演算法,這些重要嗎?重要!但不是你現在該乾的事情,你需要先入門,先進來,先看看在 Python 的世界里,可以做什麼事情,什麼是你的興趣,接著再深入研究。
2、數據採集(爬蟲)
3、網站開發
4、 數據分析
5、 人工智慧/機器學習
三、Python學到什麼程度可以找到工作?
掌握上面圖上的知識點就很大機會可以找到工作了,當然,不同公司所需不同,有些公司對於初級爬蟲工程師的要求也沒那麼高,只要你懂一些爬蟲庫的操作,能爬到數據,之前有一定的爬蟲項目實戰經驗就可以了。所以別太擔心,盤它就完事了。
你想做什麼工作你可以看著學習那個趴的知識:
例如:爬蟲工程師學習——基礎知識+爬蟲上的知識點基本就可以啦~
當然,技能這東西當然是掌握的越多越好吶,比如:一個公司,它想找爬蟲+數分的,那你兩個都掌握的時候,肯定是會優先錄用你。甚至你還可以提高原有工資,畢竟,兩個人的工資也是開,給你多漲一些工資也是開,甚至它還能少多招一個的工資呢~
四、什麼樣的數據不要去爬取?
1、隱私的數據,比如某某網站的一些個人隱私用戶信息數據。
2、需要付費的數據,比如知識星球,得到這些付費平臺的數據。
3、非公開的數據,別人系統裡面自己的數據,並沒有公開在互聯網上。
4、網站明確聲明不能爬取的數據。
五、 python除工作外的 賺錢 方式
1、 技能教學
如果你掌握的Python技能能拿得出手,可以往Python技能教學方向探索,為初學小白提供幫助。
完全可以在一些編程的網站,上傳自己的收費錄播課程,一份小額的錄播課程可以定價在100-500不等,錄製一個課程,沒有那麼難,自己做些精心的準備,參考些別人的文章,也通過外包磨練了自己的技術,那麼就可以將錄製的視頻發到像騰訊課堂、網易雲課堂、CSDN,頭條也有專欄,也是不菲的收入。比如自己將技能學習步驟、方法、技巧整理成Python付費課程,然後上傳到Coursera,Udemy或Code Academy之類的平臺上。
比如直接去教育培訓學校應聘編程老師,可全職也可兼職,每小時的報酬在50-200元不等。
2、 外包接單
爬蟲的單子相對其他的一些 web 開發會爽一些,沒有那麼繁瑣,爬完數據就能換錢。具體費用看工作量而定
2.1: Q裙或某寶接單
這種接單方式主要是一些開了某寶店鋪的店家,然後會組織一個群,在群內發單由群員接單。也可以通過自己群搜索Python代做之類關鍵詞加入,或者去某寶店跟客服說你能接單也會拉你進群。發的代寫單有學生的作業、數據分析、爬數據、小企業外包等等。像學生作業(技術難度低)內容較水,報價低(百來塊的樣子) ,數據爬蟲報價高(上千) ,按數據量和難度報價。
或者隨性一點可以到相關平臺上自由接單,按單收取報酬。
可以直接到某寶上搜“Python接單”關鍵詞,然後進入對應的店鋪裡面聯繫客服,表達做程式開發的想法,客服會給你聯繫方式加接單群。
剛開始可以以質起步,不求單多,只求完美完成,等做的單逐漸增多,效率高的,資源渠道會越來越寬,可選擇性也將大大增加。
2.2 : 專門的外包網站
網站有很多比如
豬八戒網、解放號、雲沃客、碼市、程式員客棧
等時間充足賺賺外快,可以自己做一些現成的程式,類似數據分析,類似網站,當有發佈對應的單子,直接給現成的程式就行,這樣可以提高效率,達到最大化的利益,不是每次都是重覆去寫。
在這些平臺上,你可以展示自己的技能,雇主看到覺得合適就會進行聯繫。
也可以自己在平臺上尋找匹配的任務,然後接單完成任務賺佣金。
3、做網站
根據你自己的興趣或者優勢去做一個網站,但這個不會及時滿足,也就是說你得花比較長的時間去經營,
等你的網站有一定的流量之後,可以嵌入廣告聯盟的廣告,從而賺取廣告費。
4、開發有用的工具
如果你能找到別人的一些痛點,開發出滿足用戶的工具,從而讓用戶購買使用。
這種方式沒有邊際成本,只要你開發出來了,多一個用戶就是多一份錢,躺著賺。
5、在平臺發佈自己文章視頻
1、公眾號:
收益接單(一般的媒體平臺是可以投放外部廣告的,比如頭條,如果粉絲量足夠,會有人主動聯繫你)。2、知乎:
贊賞獲利(別人看了你的文章之後願意贊賞你)。3、B站:
自媒體需要積累,前期可能常常是零收益,不斷堅持運營,後期的收入還是很客觀的。
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尾語
好了,我的這篇文章寫到這裡就結束啦!
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