Python开发人才需求量大,从职友集之前Python招聘岗位需求来看,Python工程师的岗位需求量巨大,并且岗位需求量还在呈现上涨的趋势,尤其是在北京、上海等一线城市,而深圳、杭州、广州等一线城市更是占比16.53%,可见现在Python人才缺口是多么大,今年的两会上,国务院总理李克强发表2017政府工作报告,指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业,人工智能首次被写入了政府工作报告,作为人工智能时代重要的开发神器,Python正慢慢被人们熟知并运用,资料显示,包括奇虎、360、联想、百度等互联网巨头都在使用Python进行开发,不过Python程序员少之又少,岗位满足率仅30%,人才供需矛盾尖锐...
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很多新入门学Python的小伙伴都面临着很多问题,自学Python要学多久?如何学习,学多久可以找到Python高薪工作?学到什么程度才可以找到好工作?等等一系列的问题,今天我就给大家一一分享做个解答。
一、清楚学习目标
无论做什么事情,我们都得清楚目标,只有这样才能朝着目标持续前进,少走弯路,从学习中得到不断的提升,享受python学习计划的过程。
虽然目前的编程语言有很多,但是基础语法上的概念,本质上都是相通的。可以做到一通百通。所以没有必要为了学哪门语言纠结太多。
python是目前市面上,我个人认为是最简洁、最优雅、最有钱途、最全能的编程语言。所以既然你决定了要学习python,那么就需要先下一个决心,至少决定要做为自己的主力语言。
python是全能语言,社区庞大,有太多的库和框架。你只需要找到合适的工具来实现想法,省去了造轮子的精力。程序员可以写尽可能少的代码来实现同等的功能。“人生苦短,我用python”是至理名言。
如果实现一个中等业务复杂度的项目,在相同的时间要求内,用java实现要4-5个码农的话,用python实现也许只需要1个。这就是python最大的优势了。
目标确定好了,就不要改变了,指定要把Python学到底。你不放弃Python,Python定不会辜负你!
如果从零基础开始自学Python的话,得看每个人理解能力不同,大概上需要8个月到一年半左右的时间。 当然,有老司机带你的话,那你入门还是非常快的,大概需要5-6个月可写Python项目。大部分同学是自学经常三天打鱼两天晒网,没有坚持下来。为什么呢?自学除了自身学习能力要强理解能力要厉害之外,还要外部的环境氛围,静得下心来,约束自己学习,不能发懒。还有最重要的是,学习中不可避免的会遇到问题,BUG是经常找上门的,一个人冥思苦想、闭门造车,很难解决到位,理解正确,很难端正学习方向与解决问题的经验。
二、Python学到什么程度可以找到好工作
对于Python,掌握以下4点即可完全出师了,可以找到理想的好工作。
第1点:Python基础知识
因为面试的是Python爬虫岗位,面试官大多数会考察面试者的基础的Python知识,包括但不限于:
◆ Python2.x与Python3.x的区别
◆ Python的装饰器
◆ Python的异步
◆ Python的一些常用内置库,比如多线程之类的
◆ Python的线程
第2点:数据结构与算法
数据结构与算法是对面试者尤其是校招生面试的一个很重要的点,当然小公司不会太在意这些,从目前的招聘情况来看对面试者的数据结构与算法的重视程度与企业的好坏成正比,那些从不问你数据结构的你就要当心他们是否把你当码农用的,当然以上情况不绝对,最终解释权归面试官所有。
第3点:Python爬虫
最重要也是最关键的一点当然是你的Python爬虫相关的知识与经验储备,这通常也是面试官考察的重点,包括但不限于:
你遇到过的反爬虫的策略有哪些?
你常用的反反爬虫的方案有哪些?
你用过多线程和异步吗?除此之外你还用过什么方法来提高爬虫效率?
有没有做过增量式抓取?
对Python爬虫框架是否有了解?
第4点:爬虫相关的项目经验
爬虫重在实践,除了理论知识之外,面试官也会十分注重爬虫相关的项目:
你做过哪些爬虫项目?如果有Github最好
你认为你做的最好的爬虫项目是哪个?其中解决了什么难题?有什么特别之处?
以上是我在面试过程中,会碰到的一些技术相关的问题的总结,当然面试中不光是技术这一点,但是对于做技术的,过了技术面基本上就是薪资问题了。
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python就业方向有哪些:人工智能(AI)与机器学习。人工智能是现在非常火的一个方向,AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架,大多是Python的实现,为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能,这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。机器学习,尤其是现在火爆的深度学习,其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉,其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具,深受此领域开发者喜爱。
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