一、前言

最近有不少初學python的朋友問我python要學到什么程度才能去找作業呢？

也有一些在校的小伙伴問，作為雙非本科或者大專生，他們的學校是把 Python 做為主語言進行教學，但通過他自己的了解，發現Python雖然應用廣泛，但對學歷要求貌似比較高，類似人工智能、資料挖掘分析等都需要985/211本科甚至碩士學歷起步，

雖然有一些爬蟲、Web后臺開發的作業，但市場需求量級跟Java相比，還是相差蠻多的，所以他覺得去學習Java可能更容易就業，但疑惑到底要不要全心的去學 Java，學校里的課程也越來越繁重，而學 Java 覺得等于從0開始，又會要投入很多精力才行！也不知道如何做選擇！

二、分析

在我看來，python只是一門語言！換句話說只是一個工具！

不會因為你學會了這個工具再去上手同型別的工具就又得重頭開始了！

所以我建議無論是學python還是java，都不要再猶豫而是繼續去學！

待你真正學習的差不多了之后你會發現，再去學另一門語言能夠很快的上手！

我學python之前是學的c#，之后才學的python，后面又學了前端的一些技術堆疊，開始做起了全堆疊開發！

學習最艱辛的程序反而是在學c#的時候，慢慢通過作業之后再學習其他語言反而三兩天就能夠輕松上手進入開發階段了！

重要的不是你會不會一門語言，而是你在學習，使用這門語言的程序中有沒有提高自己的邏輯思考能力和學習能力，這才是最寶貴的財富！

互聯網技術更新換代是例外迅速的，不存在死守一門語言就能夠有很高的成就！

善于去學習，分析，思考，有更強的適應力才能夠一步一步的往前進！

另外對于剛入門或打算入門的小伙伴的建議，我就有所不同了，

從0開始學IT，如何快速就業？

直接點說則是從0開始是學python還是學JAVA能更快就業！

其實這是一個非常現實的問題，就是你學習的東西市場到底需不需要，有沒有就業前景!

當然有一些小伙伴可能會說：不管啥語言，只要學好了根本不用擔心找不到作業！

但實際情況呢，可能不是這樣的！下面是我的一些看法：

一個你不得不承認的觀點是：

選擇比努力更重要！！！

python的 應用場景和市場需求結合的方向其實是不少的，主要有下面6個：

人工智能
資料挖掘分析
爬蟲
Python Web 開發
自動化測驗、介面測驗
Linux運維

但從一些硬指標和市場需求等方面一個一個分析下來，貌似只有Web開發和自動化測驗、介面測驗才是大多數python工程師能選擇的方向!

1.人工智能

人工智能是 Python 應用，乃至整個行業現狀的重頭戲!

但這方面的崗位對學歷的要求非常高、非常殘酷!

大家可以在招聘網站上大致瀏覽了一下，會發現，這方面的崗位不算多，但工資挺給力的，作業2年+的，一線城市都在18K-40K之間！

不過，招聘資訊上的學歷要求基本都是碩士起步，再不濟也是211/985院校！

就這一條，大部分同學都會被拒之門外！

所以，如果你的學歷不是特別優秀，但卻是為了就業而學習人工智能的，我建議你慎重！！！

2.資料分析和挖掘

一般的小公司，比如說我實習就職的公司，完全就沒有資料分析的必要性，因為重點都在在產品上，如何快速的開發出產品讓其上線，讓用戶來使用才是重點！

甚至為了能盡快的讓產品上線，招聘一些初級甚至實習生來做產品，寫出的代碼都是千瘡百孔的！

另外一點就是，產品的用戶數量少，資料量少、資料就完全發揮不出價值！

那也就意味著，完全不需要資料分析和挖掘分析師來做！

因此來看，資料分析工程師的崗位會相對較少，畢竟有大資料的公司屈指可數，且學歷也有一定的要求，

但說實話，這個崗位的薪資還是非常給力的，發展前景也好，如果學習能力強的話，硬指標過關的話，可以嘗試！

工資高，通常的原因是供不應求，也就是說崗位多，但人才少！

但實際情況是，資料分析的崗位少，符合要求的人才更少，在公司只是在重復操作 SQL、Excel 等基礎工具的資料分析員很容易被自動化工具替代，又扎心了！
有些大專院校把 Python 作為主語言來教的話，我想肯定不是奔著這兩個方向（人工智能、機器學習和資料分析）來的，第一個原因就是學歷的問題，第二個原因就是教師不一定能教得會，更別說學生能不能學會了，

3.爬蟲

隨著網路的迅速發展，萬維網成為大量資訊的載體，如何有效地提取并利用這些資訊成為一個巨大的挑戰，

所以爬蟲誕生了！

爬蟲是近些年非常火熱的一個話題，用python搞爬蟲更是熱火朝天！

連我都做了一些爬蟲的工具去分享或滿足自己的一些作業需求！

什么是爬蟲呢？

可能有些不是程式員的同學不太清楚，百科上的解釋：“爬蟲，又稱網頁蜘蛛，是一種按照一定規則，自動抓取互聯網資訊的程式或者腳本，”

在知識付費的大環境下，這種爬蟲就有點麻煩！

很多資訊都是不允許爬取和使用的，而且現在很多平臺都在做反爬，并且做得越來越好，這就在一定程度上有點“魔高一尺道高一丈”的意味，

所以，爬蟲方面的工程師還是蠻不容易的，

而且有點灰色產業的味道，在里面和外面之前進行徘徊！

4.Web開發

用 Python 做 Web 開發的大型互聯網公司雖然不多，但也有幾家，比如：知乎、豆瓣、春雨醫生等，都是python作為后臺服務進行開發的，

但即便如此，拿 Java 來和 Python 相比的話，Java顯然在 Web 開發方面的優勢巨大，不管是從技術框架上，還是性能上，以及應用的規模和市場需求上，同等條件下，Java
工程師顯然更吃香！

很多培訓機構夸贊 Python 在 Web 開發方面有著巨大的優勢，開發效率高，速度快，
其實我覺得應該是因為 Python 的語法簡單，容易教——這才是是主要原因吧！

但如果是小公司，業務量不大的公司使用python來作為后臺開發都是效率會提升不少的！python的django flask以及最近大火的fastapi都能快速的滿足業務開發！

我本人也在使用django和restframework做一些前后端分離下的專案產品，

體驗下來只想說，真香！！！

5.自動化測驗、介面測驗、

相信小伙伴們都知道，隨著軟體測驗行業的發展和進步自動化測驗已經成為必然，

在競爭日益激烈的市場環境中也是你升職加薪的利器！

python 的自動化測驗還是應用非常廣泛的，需求相比人工智能和資料挖掘來講，還是相差不大的，有一個更主要的原因是對學歷的要求沒那么嚴格！

互聯網大多公司使用python來做自動化的原因也是因為它的語法非常的簡單易懂，也有很多優秀的內置或第三方庫來提高自動化腳本、介面測驗腳本的開發效率,例如：selenium、requests、pytest、openpyxl等，

基本上你需要的應用場景都有對應的庫來滿足你的需求！

這也是我最為推薦大家的一個就業方向，而且在一線城市薪資達到20K+以上也不算一個難的事情！

6.Linux運維

在目前的大環境下，Linux運維是必須而且一定要掌握Python語言，它可以滿足Linux運維工程師的作業需求提升效率，

但python對于運維工程師來講，并不是最主要的技術堆疊！

理解Linux、apache,tomcat,jboss,nginx系統作業原理和使用、熟SHELL,PYTHON,PERL等腳本類編程工具和虛擬機，才是更為需要的技術堆疊！

所以，如果打算做運維，python在升職加薪方面帶來幫助，但并不是一個能讓你進入該行業的一個利器！

三、總結

這些都是我的個人觀點，僅供參考！

話又說回來，如果你還是剛入門或打算入門的新手，那我的建議是這樣的：

如果說，有些小伙伴的學歷非常牛逼，學習能力也非常強，那么選擇人工智能、機器學習、資料分析，我覺得前途是光明的，

既能賺錢，待遇又好，還不可替代，不學 Python 絕對虧！

如果說，有些讀者學歷一般，做程式員僅僅是為了糊口飯吃，那么我覺得可以把 Python 作為第二語言來學，不要當做主語言，

也可以選擇做自動化、介面方法的測驗作業，我覺得也非常不錯！，搞點范圍許可內的爬蟲，做一些應用開發、工具，也是挺好的！

況且 Python 這門語言本身是非常優秀的，不然使用python搞人工智能，和資料分析的為什么會那么多呢？

另外最為重要的一點：

生命不止，學習不止！！ 安于現狀必將死于安樂！！

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