不管你是待業還是失業，在這個被互聯網圍繞的時代里，選擇上那學python工程師好，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業的優勢到底體現在哪里：為什么我不建議你通過 Python 去找工作？，為什么我學了6個月Python，還是找不到工作？，慕課網就業班《Python全棧工程師》學習分享，別小看Python它不只是爬蟲，網上的python培訓真的是一片韭菜地嗎？??。

1.為什么我不建議你通過 Python 去找工作？

二哥，你好，我是一名大專生，學校把 Python 做為主語言教給我們，但是我也去了解過，其實 Python 門檻挺高的，所以我在自學 Java，但是我現在并不清楚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 又會要投入很多精力，我很糾結疑惑。希望二哥可以給一點建議。二哥看到的話還望百忙之中抽一點時間。感謝！ 這是讀者“前進一點”在微信上問我的一個問題，我當時給他的回復是“Python 挺火的，學 Python 就好。”但當我在 B 站上看了羊哥的一期視頻后，深感懊悔，覺得自己給出的建議是不負責任的。意識到自己的問題之后，我就趕緊給讀者“前進一點”發了一條信息道歉。另外，回想起之前還有一些讀者問過我類似的問題，我的答案都不夠嚴謹，因此打算特意寫一篇文章來反省一下。羊哥視頻里面分享的內容還是非常嚴謹的，他認為，Python 應用的方向主要有 5 個方面：人工智能和機器學習數據分析爬蟲Web 開發自動化測試有理有據，所以我完全認同羊哥的觀點。01、人工智能和機器學習人工智能和機器學習是 Python 應用的重頭戲，但這方面的崗位對學歷的要求非常高，高到我自己都應聘不上，非常殘酷。在招聘網站上大致瀏覽了一下，我發現，這方面的崗位不算多，但工資挺給力的，在 15K- 30K。不過，招聘信息上直接說了，“我們的程序員小伙伴都畢業于 211/985 學校”，就這一條，我就會被拒之門外。學歷硬傷啊，所以應聘“人工智能和機器學習”這方面的崗位很難，扎心，誰叫咱不是學霸呢。考慮到我的讀者已經蔓延到了*生群體，我得鄭重其事地說一句，“如果你喜歡學習，那就好好學，別在該學習的年紀浪費了青春。”哎呀，我去，說這句話真有點拿自己做反面教材的感覺。我上*的時候，一直是*名，因為學校的招生范圍就我們村那么大，一共也就三四十名學生。等到上了*，一直保持前四，因為學校的招生范圍就我們鄉那么大，一共也就三四百名學生。等到上了高中，一直保持學校，但在整個縣城是沒有任何優勢的。真的是天外有天，人外有人，大部分人都是平凡的，普通的，所以這方面的崗位競爭真的很難。02、數據分析一般的小公司，比如說我就職過的公司，完全就沒有數據分析的必要性，因為重點是在產品上，如何做好產品吸引來用戶才是重點。如果說產品的用戶數量少，數據就完全發揮不出價值。那也就意味著，數據分析工程師的崗位會相對較少，畢竟有大數據的公司屈指可數。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，數據分析的崗位少，符合要求的人才更少。在公司只是在重復操作 SQL、Excel 等基礎工具的數據分析員很容易被自動化工具替代，又扎心了。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、機器學習和數據分析）來的。*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。03、爬蟲關于爬蟲，不得不提一下羊哥視頻評論區的一句話，不管是不是段子，我覺得挺值得深思的。 我有個同學搞爬蟲被帶走了，還好他不是主犯，就是登記了一下。 爬蟲是近些年非常火熱的一個話題，連我都買了一本爬蟲入門的書，準備學一學，無奈 Java 方面可寫的素材越來越多，這個計劃一直未能成行。什么是爬蟲呢？可能有些不是程序員的讀者不太清楚，我找百科問了問，它說，“爬蟲，又稱網頁蜘蛛，是一種按照一定規則，自動抓取互聯網信息的程序或者腳本。”在知識付費的大環境下，這種爬蟲就有點麻煩。拿我來說吧，我希望自己的文章只發表在我希望發表的平臺下，假如其他平臺在未經我的授權下，就把我的文章爬走，放在自家平臺上，我就覺得知識產權受到了破壞。文章還好，是我愿意公開的，如果涉及到一些隱私信息被爬取，那就更糟糕了，是吧？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。04、Web 開發用 Python 做 Web 開發的大型互聯網公司我聽說的不多，羊哥說豆瓣以前用的是 Python，現在也不用了。不管怎么說，如果拿 Java 來和 Python 相比的話，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，以及應用的規模上，同等條件下，Java 工程師顯然更吃香啊。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。嗯，其實我覺得應該是因為 Python 的語法簡單，容易教——這恐怕是主要原因啊，我這樣說會不會被社會毒打？這樣吧，我給小伙伴推薦一個網址： Django 的，一個廣受歡迎且功能完整的服務器端網站框架，Python 寫的，并且是 MDN 出品，最重要的是，免費的。05、自動化測試說句實在話，Python 的自動化測試還是應用非常廣泛的，考慮到框架的腳本質量，測試用例的簡單性，以及運行模塊可能存在的技術弱點，我給大家推薦五款 Python 的測試框架。1）Robot Framework，主要用于測試驅動類型的開發與驗收中。2）Pytest，特點是開源、易學。3）PyUnit，針對單元測試的 Python 類自動化測試框架，收到 Junit 的啟發。4）Behave，允許團隊執行 BDD（行為驅動開發，behavior-driven ） 測試。5）Lettuce，專注于具有行為驅動開發特征的普通任務。06、*以上觀點都是我個人主觀給出的，不一定正確哈，僅做參考。如果說，有些讀者的學歷非常牛逼，然后學習能力也非常強，那么選擇人工智能、機器學習、數據分析，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，做程序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。搞點范圍許可內的爬蟲，自動化測試，我就覺得挺好的。況且 Python 這門語言本身是非常優秀的，不然怎么搞人工智能，海量數據分析，對吧？如果覺得文章對你有點幫助，請微信搜索「 沉默王二 」*時間閱讀。 本文已收錄 GitHub，傳送門~ ，里面更有大廠面試完整考點，歡迎 Star。 我是沉默王二，一枚有顏值卻靠才華茍且的程序員。關注即可提升學習效率，別忘了三連啊，點贊、收藏、留言，我不挑，嘻嘻。

2.為什么我學了6個月Python，還是找不到工作？

為什么學了Python，我還是找不到工作？有人說Python語言不行，有人說*Python根本就沒公司用。在大家群嘲的背后，我們來分析一下：為什么大家都不看好Python？學Python能不能找到工作？學Python的人，還有未來嗎？Python太簡單，太好學，太沒有含金量了！Python代碼簡潔易懂，是最接近自然語言的編程語言了。同樣的內容按照代碼量計算，C++：Java：Python=1000:100:10！使用Python意味著，你的工具庫中將獲得一個新的強大工具。我們沒有那么多時間浪費在準備和苦力敲字上，腰間盤突出、頸椎病纏身你初體驗了沒？如果大家如果在自學遇到困難，想找一個Python學習環境，可以加入我們的Python學習圈，點擊我加入吧，會節約很多時間，減少很多在學習中遇到的難題。能夠快速實現功能，保持身體和大腦清醒，才能成為這個時代的佼佼者。我還沒有見過一個對工具說“不”的程序員，這意味著勞動力的大大解放，也是突破個人瓶頸的絕好契機。很多人覺得學會這么簡單的語言，對于升職加薪、找好工作沒幫助。我舉個例子，我月薪20k，掃地阿姨月薪5k，我倆都能說普通話，為什么工資差四倍？因為我們語言使用的功能和場景不同。學計算機語言也是一樣。同樣都會Python，但是有人用Python只做數據分析、只做爬蟲，但是有人用Python做人工智能，做Web，從這一刻起你們選擇的“未來”，寬度已經是不同的了。編程能力“退化”？到底什么是真正的編程能力？我的一個后端朋友，老板嫌他碼字慢、功能上線不及時，連試用期都沒過直接被開除了！其實大部分人都是沒找到高效方法。舉個身邊例子：給實習生分配做表任務，好久都沒拿到結果。轉頭一看，發現人“吭哧吭哧”復制粘貼呢！實在忍不住了教他用“填充柄”，速度瞬間提升100倍。如此，她的做表功能是退化了嗎？之前看到一個比喻，真的很贊同：當土著拿到獵槍之后，他們射箭的技能退化嚴重，但因為食物更多了，廚藝有了長足的進展。當你不再為一些問題擔心之后，你就可以把注意力集中在另外一些問題上了。這就是選擇不同的編程語言的根本差別。用任何語言都會降低你的編程能力，只要你以為這門語言就是編程的全部了。關于成為軟件工程師，我認為至少要包括程序設計和程序開發這兩項能力，甚至程序設計更重要。Python有大量的開源庫值得我們去學習，你會學習到很多很靈巧的設計方法和設計模式，大開眼界。找不到工作可能只是因為你學的不夠有價值！目前業內幾乎所有大中型互聯網企業都在使用Python，如：YouTube、Dropbox、BT、Quora、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、騰訊、汽車之家、美團等。沒有任何一個公司不需要Python，只是使用的場景不一而同，更多的情況是與其他開發結合。舉個例子，沒有任何一個公司不需要做反扒、推薦內容，而這只有Python能做到。先看看Python的平均工資，僅僅是爬蟲工程師的薪資，平均月薪達21k。這份數據來自于職友集2021年1月13日的結果：剛學Python的程序員，想要快速成長、持續加薪，這幾點一定要記住！1、很多*資料都是英文的，一定要學好英文，才能搶占先機，解決別人不會的難題，大家有問題都求助你，慢慢的你就成為大家口中的“大牛”了。2、不要頻繁跳槽！企業的信任是要培養的，一般剛入職1年，不會讓你接觸核心代碼，但是“核心業務”才是幫你你能力快速沉淀的東西。3、每階段，給自己制定1個目標，哪怕每天1小時時間去學習，你也會超越90%的同齡人。但是你怎么開始呢？入門Python要多久？掌握什么程度才可以就業并拿到一份合適的薪資呢？

3.慕課網就業班《Python全棧工程師》學習分享，別小看Python它不只是爬蟲

我是做自媒體行業的，去年底決定轉行學習python，然后找到了現在的工作（雖然還在試用期）。一開始在網上找教程很痛苦，各種網站的課程看起來大同小異，主要也是因為我不懂，沒辦法判斷。*是朋友幫我篩選了兩個網站，我選了便宜的那個，也就是慕課網的python工程師體系課。剛開始只是抱著入門python、學學爬蟲的想法，后來學著學著才發現，這門課不止是入門這么簡單，是根據就業崗位設計的，學完以后可以直接找工作（這會才反應過來，為啥這課叫金職位就業班...）基礎語言學習過程不算太枯燥，學的比較順利，到后面的時候，我才感覺打開了Python世界的大門。原來Python能做的事情不僅僅是爬蟲、數據分析還能做開發web網站的全棧開發師、自動化測試工程師甚至涉及到人工智能。課程設計的內容有Django+Vue的全棧開發，Flask+BootStrap，爬蟲，數據分析，軟件測試和人工智能六大方面，可以說整個Python開發會涉及到的項目這里面都包含了。學習過程中對我來說非常有挑戰的地方就是Vue框架和自動化測試這兩方面，因為我是半路出家，很多發開思維想法都不對，但是在問答區提問以后老師很耐心的幫我指正了。另外，慕課網門課的老師是大廠的編程專家，不光是教授語言知識還有更深層的項目代碼和開發分析，對我的啟發非常大。*也是很幸運，找到了一個小廠做python開發，對于非科班轉行的我來說已經很滿足了，畢竟路得一步一步走，以后會繼續努力學習的！

4.網上的python培訓真的是一片韭菜地嗎？

大多數人對某種語言的追捧，本質上只是對資本市場下某種需求的追逐在我身邊學python的只有兩類人：搞數據分析的，搞人工智能的一般人做不了人工智能，大多數人都是奔著做數據分析去的，像爬蟲、可視化、數據采集這種，不得不說python在這方面確實很優秀，畢竟是萬能的膠水語言嘛恰好，數據分析和人工智能都是大火的崗位，新興、稀缺、高薪， 多少人搶破了頭也要擠進來有這么多韭菜，資本市場還不狠狠收割一波，所以市場就開始瘋狂鼓吹，像那些培新機構，鼓吹學python就能找到好工作，就能升職加薪市場吹得厲害了，那些企業也就懵了，python相關的崗位井噴式的就爆出來了，然后又吸引了更多韭菜過來湊熱鬧，市場就再收割想想之前的安卓、IOS，想想之前的java，想想PHP，再想想現在的python，感覺不是很相像嗎？數分需要學Python嗎？答案顯然不是。不管是python、R還是Excel、spss，這些都是數據分析的工具，對于數據分析，我一直強調核心是業務，通過業務的分析邏輯影射到數據分析的處理邏輯，而數據分析工具則是幫助我們實現結果的手段如果把數據分析的結果比喻成你要去的一個目的地，那么python只是可以到達這個目的地的一個交通工具，換句話來說，你換個工具也能做到，所以python和數據分析之間，并沒有不可分割的關系既然關乎到選工具，肯定是選擇*用工具才能夠最快達到目的，那python是不是數據分析工具的*選擇呢？不一定是。不一樣的路適合的交通工具不一樣，同樣，不一樣的類型的數據分析工作，合適的數據分析工具也不一樣在實際工作中，數據分析這個大類的崗位層次不一，崗位職能也大不相同，在不同的公司，同樣都叫數據分析師的崗位，可能一個就是給業務取數，提供基礎數據支撐，而另一個卻要涉及數據建模、挖掘。我這里把數據分析籠統的分類業務向和技術向兩類：業務類分析師，側重業務分析，一般*在業務*，或者有單獨數據分析*，最要工作內容就是對特定業務做專題分析，通過對數據分析來做一些業務規劃、方案等。日常的工作大多就是整理報表，做一些探索性的業務分析，解決業務問題。技術類分析師，一般都在IT部、數據中心。根據從事的工作環節不同，被分成數據庫工程師，ETL工程師，爬蟲工程師，算法工程師等角色，主要的工作一般有數據倉庫搭建、專題分析、建模分析、數據挖掘預測等。說完數據分析師的工作內容，再來看目前市場流行的幾類數據分析工具：Excel、python/R、BI工具先說大家都熟悉的Excel，excel在數據分析領域的地位不可動搖，尤其對入門新手來說，大部分的人在進入工作之前都多少接觸Excel所以在此基礎上要做數據分析，學習Excel是最合適不過的，從簡單的表格制作，數據透視表，寫公式，再到VBA語言，基本能夠滿足80%業務人員的分析需求回到正題，我們再說BI工具，BI的誕生，目的是為了縮短從業務數據到經營決策的時間，提高決策效率，所以它的產品設計理念就是圍繞提高數據分析的過程展開的和Excel相比，BI工具在分析流程上更加簡化，以我用過的FineBI為例，從數據鏈接、數據處理、到可視化圖表分析，很多功能都是封裝好的，鼠標點擊拖拽就能迅速完成一次分析這樣的可視化操作界面讓BI的學習門檻大大降低，更適合面向企業中的業務分析人員另外，在面對大數據量分析時，BI工具也能彌補Excel的不足，還有一個吸引人的點，就是BI工具的可視化效果在Excel中制作動態圖表或者高級的可視化圖表效果，需要經過諸多復雜的步驟，用編程語言實現，也需要一行行代碼調整，才能得到想要的效果但是在BI工具中，簡單拖拽設置，就能制作出令人驚艷的可視化圖表不過，因為BI工具是非開源的，所以在功能上有局限性，如果產品沒有設計某一項功能，可能就沒有辦法完成分析工作這時候python或R這類編程語言就顯得更加靈活了，只要代碼寫得好，基本沒有實現不了的東西*總結一下，工具的選擇要根據自身需要，而不是哪個火學哪個，只有最適合自己的才是*的像財務、人事、運營這類的基礎業務分析，excel完全就夠用了，如果想要提升效率，追求可視化效果，BI工具也是不錯的選擇，完全沒有必要花費極大的精力去湊Python的熱鬧，當然如果你對編程很感興趣，那當我沒說為啥python這么火？當然是因為好賺錢，以前互聯網興起的時候，各種java、C++的培訓炒的火熱，培訓機構大把大把撈金現在大數據時代來了，數據分析、數據挖掘、人工智能的概念又火了，一片新的韭菜地出現在眼前，培訓機構們還能放著這么多的錢不賺？隨便拿個業內TOP數據分析師的薪資給你畫個月入2W的大餅，實際上你入職大概率6-8K，而且你在培訓課里學到那點皮毛功夫，還要面臨全網被割韭菜的各行各業神仙轉行來和你PK，*能找到心儀工作的少之又少更慘的是一些無辜小白，在原來的崗位干的好好的，看到營銷文案，一股心血來潮要轉行，花了大價錢大精力去報班學python，*轉行也轉不了，反而沒在自身的崗位上有什么提升，掙大錢的夢破碎了*再強調一下，大部分的數據分析師本質是個業務輔助崗位，核心是對業務的理解能力和數據敏感度，像下面這張圖里寫的那些告訴你學python就能入門數據分析，學python就能做好數據分析的，百分之90都是為了賺錢另外，想轉行數據分析的也要慎重考慮，這一行也并不是你想象的那么美好謹以此文送給想要學習python的大家，個人觀點，切勿對號入座！

就拿大數據說話，優勢一目了然，從事IT行業，打開IT行業的新大門，找到適合自己的培訓機構，進行專業和系統的學習。