大連學(xué)習(xí)Python開發(fā)培訓(xùn)課

Python 目前的就業(yè)領(lǐng)域主要有這么幾個(gè)

1、 web開發(fā)： 對(duì)于一些網(wǎng)站的開發(fā)，諸如后臺(tái)管理系統(tǒng)，或者一些微服務(wù)，寫一些接口，都可以使用 Python 實(shí)現(xiàn)。Python有很多優(yōu)秀的Web開發(fā)框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以幫助你快速搭建一個(gè)網(wǎng)站。當(dāng)需要一個(gè)新功能時(shí)，用Python只需添加幾行代碼即可，這受到了很多初創(chuàng)型公司的一致歡迎。

2、 數(shù)據(jù)采集（爬蟲）： 這個(gè)可能是你們比較關(guān)心的，爬蟲相關(guān)問題后面還會(huì)多說一些，網(wǎng)絡(luò)上有大量的數(shù)據(jù)，可是數(shù)據(jù)量太多太雜，如何獲取到想要的數(shù)據(jù)，就需要數(shù)據(jù)采集了。也是小伙伴們?nèi)肟覲ython的驅(qū)動(dòng)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(shí)用，學(xué)會(huì)Python爬蟲后，即使不做程序員的工作也能加分不少。

3、 數(shù)據(jù)分析： 主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、預(yù)判，從而做出選擇或者對(duì)過去的復(fù)盤， Python 擁有非常成熟的數(shù)據(jù)分析庫，有些人會(huì)有疑問，爬蟲不也得數(shù)據(jù)分析么？咋就分開來說？其實(shí)爬蟲只是數(shù)據(jù)分析的一種手段，數(shù)據(jù)來源不一定是爬蟲獲得，其它的數(shù)據(jù)也可以做分析。

4、 人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)： 人工智能是目前火的方向之一，薪資待遇非常高（土豪的代名詞）。從招聘網(wǎng)站上可以看到，80K、100K 的職位也有很多，流下了沒有技術(shù)的淚水，當(dāng)然這些職位的要求也相對(duì)較高。 需要掌握一定的算法，對(duì)識(shí)別技術(shù)，自動(dòng)化技術(shù)，深度學(xué)習(xí)，自然語言處理等方面都得有一定的研究 Python是人工智能時(shí)代的頭牌語言，不管是機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）還是深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），常用的工具和框架都需要用Python調(diào)用，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。

5、自動(dòng)化運(yùn)維工程師： 運(yùn)維工程師經(jīng)常要監(jiān)控上百臺(tái)機(jī)器的運(yùn)行，或同時(shí)部署的情況。使用Python可以自動(dòng)化批量管理服務(wù)器，起到1個(gè)人頂10個(gè)人的效果。 自動(dòng)化運(yùn)維也是Python的主要應(yīng)用方向之一，它在系統(tǒng)管理、文檔管理方面都有很強(qiáng)大的功能。

6、自動(dòng)化測(cè)試工程師： 測(cè)試的工作是枯燥和重復(fù)的，在過去，每次產(chǎn)品更新，都要重復(fù)測(cè)試一遍，效率低而且容易出錯(cuò)。

學(xué)習(xí)Python需要的時(shí)間取決于三方面因素

其一是學(xué)習(xí)者是否具有一定的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)。

其二是不同的學(xué)習(xí)方向需要不同的學(xué)習(xí)時(shí)間。

其三是掌握程度不同需要的時(shí)間也不同。

如果學(xué)習(xí)者具備一定的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)，那么學(xué)習(xí)Python語言的基礎(chǔ)語法部分還是相對(duì)比較容易的，通常一周左右的時(shí)間就能夠掌握基本的Python語法，然后再利用2到3周的時(shí)間完成一些實(shí)驗(yàn)通常就可以了。如果基礎(chǔ)比較薄弱，或者干脆沒有任何計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)，那么學(xué)習(xí)Python的基本語法也不會(huì)有太大的困難，但是學(xué)習(xí)時(shí)間會(huì)有一定的延長(zhǎng)，正常情況下6到8周能夠熟練掌握基本語法，并完成一些簡(jiǎn)單的實(shí)驗(yàn)。