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python是什么?作業前景如何?怎么算有基礎?爬資料違法嘛?。。

2022-05-06 07:59:02 後端開發

前言

隨著python越來越火爆并在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,且置于Java、C和JavaScript之上,越來越多的人了解python.


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但是,很多人都會疑惑:

它憑什么這么火爆呢?學了它能干什么?它真的有這么厲害嗎?

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 ?作業前景如何?

Python 目前的就業領域主要有這么幾個:

1、 web開發

對于一些網站的開發,諸如后臺管理系統,或者一些微服務,寫一些介面,都可以使用 Python 實作,

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


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2、 資料采集(爬蟲)

這個可能是你們比較關心的,爬蟲相關問題后面還會多說一些,網路上有大量的資料,可是資料量太多太雜,如何獲取到想要的資料,就需要資料采集了,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作業,你泡著咖啡、跑10分鐘爬蟲即可,又裝X又實用,學會Python爬蟲后,即使不做程式員的作業也能加分不少,而 Python 是最適合做爬蟲的語言,你懂的,

平均薪資:10~30K


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友情提示:注意法律風險

3、 資料分析

主要是對資料進行分析、預判,從而做出選擇或者對過去的復盤, Python 擁有非常成熟的資料分析庫,有些人會有疑問,爬蟲不也得資料分析么?咋就分開來說?其實爬蟲只是資料分析的一種手段,資料來源不一定是通過爬蟲獲得,其它的資料也可以做分析,

這個時代,資料和黃金一樣寶貴,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 “定制化推薦” 的老手,

可以說,所有的商業公司都需要這樣一個角色,Python資料分析師也成了目前最火的職業之一,

Python是目前資料分析業務中,最常用的語言,學會Python后,基本可以滿足資料分析經理的招聘需求,

平均薪資:20~30K


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4、 人工智能/機器學習

人工智能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是人工智能時代的頭牌語言,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呼叫,如Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow等,因此Python是人工智能工程師的必備技能之一,

薪資:20~50K

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5、自動化運維工程師

運維工程師經常要監控上百臺機器的運行,或同時部署的情況,使用Python可以自動化批量管理服務器,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、檔案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、自動化測驗工程師

測驗的作業是枯燥和重復的,在過去,每次產品更新,都要重復測驗一遍,效率低而且容易出錯,

Python提供了很多自動化測驗的框架,如Selenium、Pytest等,避免了大量的重復作業,Python自動化測驗也變得越來越流行,

平均薪資:10~20K

技能要求:Python、自動化測驗框架、Linux等

7、Python游戲開發

Python游戲開發的招聘集中在游戲服務器領域,主要負責網路游戲的服務器功能開發、性能優化等作業,

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,對于Python主要用來做什么這個問題有了一定的了解,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

了解了我們的薪資,那我們是不是應該來了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,那么基礎你都是必須掌握的,不能跳的東西,不然你后面學習起來你會云里霧的的,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么計算機原理,計算機網路,資料結構與演算法,這些重要嗎?重要!但不是你現在該干的事情,你需要先入門,先進來,先看看在 Python 的世界里,可以做什么事情,什么是你的興趣,接著再深入研究,

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2、資料采集(爬蟲)

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3、網站開發

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4、 資料分析

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5、 人工智能/機器學習

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三、Python學到什么程度可以找到作業?

掌握上面圖上的知識點就很大機會可以找到作業了,當然,不同公司所需不同,有些公司對于初級爬蟲工程師的要求也沒那么高,只要你懂一些爬蟲庫的操作,能爬到資料,之前有一定的爬蟲專案實戰經驗就可以了,所以別太擔心,盤它就完事了,

你想做什么作業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、什么樣的資料不要去爬取?

1、隱私的資料,比如某某網站的一些個人隱私用戶資訊資料,

2、需要付費的資料,比如知識星球,得到這些付費平臺的資料,

3、非公開的資料,別人系統里面自己的資料,并沒有公開在互聯網上,

4、網站明確宣告不能爬取的資料,

五、 python除作業外的 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,錄制一個課程,沒有那么難,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,那么就可以將錄制的視頻發到像騰訊課堂、網易云課堂、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,然后上傳到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,沒有那么繁瑣,爬完資料就能換錢,具體費用看作業量而定

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,然后會組織一個群,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、資料分析、爬資料、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) ,資料爬蟲報價高(上千) ,按資料量和難度報價,


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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,然后進入對應的店鋪里面聯系客服,表達做程式開發的想法,客服會給你聯系方式加接單群,

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、云沃客、碼市、程式員客堆疊

等時間充足賺賺外快,可以自己做一些現成的程式,類似資料分析,類似網站,當有發布對應的單子,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,不是每次都是重復去寫,

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系,

也可以自己在平臺上尋找匹配的任務,然后接單完成任務賺傭金,

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后,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、在平臺發布自己文章視頻

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,會有人主動聯系你),

2、知乎:
贊賞獲利(別人看了你的文章之后愿意贊賞你),

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,后期的收入還是很客觀的,
,,,,

尾語

好了,我的這篇文章寫到這里就結束啦!

有更多建議或問題可以評論區或私信我哦!一起加油努力叭(? ?_?)?

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