python开发去哪里好，Python开发测试学习选择哪里好？

不管你是待业还是失业，在这个被互联网围绕的时代里，选择python开发去哪里好，就多了一项技能，还怕找不到工作？，还怕不好找工作？小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里：7年python开发（月薪37K）分享正确的自学路线，不喜勿喷！，Python开发测试学习选择哪里好？，别在折腾开发环境了，一劳永逸的 Python 环境搭建方法??。

1.7年python开发（月薪37K）分享正确的自学路线，不喜勿喷！

趁着昨晚空闲和今早的时间，编辑这一篇文章，写下当初我自学Python走的弯路，希望大家引以为戒，不要多走前人走过的弯路，浪费时间。到今年年底结束，我做Python开发已经七年的时间了，现在月薪37k已经算知足了，但是距离我年薪百万的目标还有很长的路要走，而以后靠的不能仅仅是技术，更是一些管理和带人方面的知识和头脑。因为曾经自己自学Python的时候走了不少的弯路，今天想做下总结： 弯路一：盲目的去学当初我在对于Python这个行业什么都不了解的情况下，比如：不知道未来发展趋势，不知道学习Python应该注意哪些初始问题，不知道具体的学习规划学习路线等等，一味的买书看书，看视频，到了中期阶段萌生放弃的想法，和主要是因为觉得自己越学越迷茫，也知道自己这样学找不到工作，这是初学者*的误区。弯路二：没人指点。在之前，Python对于我来说是从来不了解的行业，而我当时从来没有想过找一个这个行业比较厉害的人去请教下，现在我终于认识到了一点什么叫“方法不对，努力白费”所有的Python大神都有自己的学习方法，而学Python的学习也基本是一致，而对于一个什么都不懂的初学者根本不会知道怎么学，这也是造成失败的最直接原因。所以学Python一定要有人指点。 弯路三：盲目看书对于新手来说，学习一个技能肯定是买书看书，但是后来我才实践的证明，对于一个啥都不懂的初学者来说看书基本可以成为无用的，因为这样的结果就势必会造成大多数人的情况：能看懂，但是永远不会写，这就是我最初出现的问题，非常烦人，所以建议初学者少看书，多动手，必须弄清楚Python的效率学习方法。弯路四：到处搜集视频好像大家都有一个毛病，就是到处搜集资源，云盘里有很多东西，但是基本是从来都不看，所以说视频在精不在于多，我当时自学Python的时候也搜集了各种视频，这里看看，那里看看，学的一点都不系统，而且学了之后也找不到工作，视频一定要*的，Python更新的快，旧的是不可以的，如果没有可以加我的Python交流裙下载，找管理要就可以。弯路五：代码规范因为最初还有自己一个人，没人告诉，我最初编写代码的时候不知道写代码的基本规范，所有的代码全部是顶格写，自己看的时候都费劲，后来有人告诉我写代码应该注意规范，我才明白。 学习Python确定切记三点：1.少看书，多动手，手别懒2.初学的问题，不要觉得自己很NB，该找人问就找人问3.学Python的人很多，同时放弃的占据80%很多人在学习的时候会担心自己的学历找不到工作，说下我对于这个事情的理解，现在这个社会好像在说学历越来越重要，我个人并不是这样认为的，如果一个人因为学历而不去学习技术，一直做又脏又累的活，那他可能就是这样的命运。人不会因为学历而不是学习技术，至少学历无法改变，但是你总可以改变其他的东西。是否应该去培训？我个人的建议不应该去培训，根据现在行情来看，四个月培训出来找不到工作的人很多，而且还要辞掉工作，这样做法是不理智，建议在线上学，这样可以降低很多成本，还有人指导，可以边工作边学。 关于在校的学生如何学Python：我见过很多在校学生*四年都是混过来的，在目前来看，我们可以把他看成是正常的现象，到了大四的时候，很多人就开始恐慌找工作的事情，那个时候想学业没有学习的心，一直在纠结之中，这就是毕业学生的迷茫。所以现在大二大三的学生一定要吸取前面人的教训，不要等着*混了四年，然后去还债。不知道要用多少的时间才能还回四年欠下的债。1、关于学习。Python开发的技术，主要靠自学应该，可能有些*开的课有相关方面的课程，但新技术还是要自己去学习。另外，知识学的好，不如东西做的好，要多练习多多练习多总结经验，做出来东西摆出来让别人看，且看着是那个样，看着舒服，才是王、道，而你懂的多，但就是动手能力不行，让你做个东西，做半天做不出来，那别人会怎么想，可想而知。2、关于代码编写：建议初学者脱离可视化编辑器，练习手写代码能力，这样看似麻烦，笨拙，但坚持下去，真正到你进行设计时就会体会到其中甜头。手写代码，对于你对代码的理解是很有帮助的，同时也会便于编写更具有语义的代码。3、关于学习方法：自己不理解的实在想不明白就百度一下，或者到各大论坛去提问，请高手帮你解决，不要不好意思，当然去的时候尽量提些有技术含量的问题，基础知识不懂了就去翻翻书。要经常逛论坛，向高手学习经验，有机会大家可以去看看，里面高手很多。为了可以给大家提出更多的学习建议，这是我建立的Python学习qun：钱877，中间的是562，后面三个数是786。都是自学成功并且成功就业的，在彼此的沟通可以我们可以得到很多学习经验，学习始终靠自己，当你掌握了一个好的学习方法，系统的学习方式，你会发现其实学习Python并没有那么难，有问题在qun里随时问我，工作不忙的时候帮助大家解答问题。可以自学，但是要有一个老司机当你师傅，你就会进步非常快。书上和教程上的知识点并不难，难的是具体问题的处理，这时候，老司机有经验，他能指导你，让你少走弯路。其实感觉还有很多东西要说。可忽然又了种“想要说些什么又不知从何说起”的感觉。最主要的原因我困了。。。也都是想到哪些到哪。如果有什么问题大家可以直接问，知无不言，言无不尽。对于我这种市井小民，除了沙发上的屁股印，能帮到别人同样也可以提升我的存在感，好让我出现一种这个世界需要我的错觉。哈哈。如果大家对于学习Python有任何问题。比如如何提升技术、学习方法应该注意什么、关于Python的学习方法、学习方向我还是比较了解的。多跟有经验的人交流，才可以学到*的技术。大家有问题可以留言，看到了我会帮大家解答的。

2.Python开发测试学习选择哪里好？

学软件测试是在尚脑教育，那边教的好，去学之后对这方面没有任何了解，现在没想到工作这么好，收入还这么高，试用期全程还有项目经理陪伴，真心推 荐

3.别在折腾开发环境了，一劳永逸的 Python 环境搭建方法

点赞再看，养成习惯，微信公众号搜索【JackCui-AI】关注这个爱发技术干货的程序员。本文 GitHub 已收录，有一线大厂面试完整考点、资料以及我的系列文章。网上教程五花八门，读者吐槽最多的，也都是怎么搭建开发环境。对于小白来说，开发环境搭建，是必过的*关。记得自己刚学 Python ，还是小白的时候，*做的一件事就是：折腾开发环境。代码还没写几行，就各种折腾，走了太多弯路，浪费了太多时间。IDE 我也折腾了个遍，Eclipse、Pycharm、Sublime Text 等等。折腾了几周，代码不会写啥，*也就来个「Hello World」。作为工作时长两年的「算法搬砖工」，今天给「未来的大牛，如今的小白」们讲一下，开发环境怎么搭建。以后要是有朋友问你环境搭建问题，文章直接发给他，告诉他，这篇教程真的香！环境搭建我们都知道，Python 是一种脚本语言，有着丰富的第三方库。Python 自带了很多官方库，可以直接用，例如 re、os、math 等等。但第三方库是需要我们自己安装的。就好比，一个正常人，一生下来，自带了眼睛、鼻子、嘴巴等，这就是“官方库”。你要是想买个漂亮衣服，做个漂亮发型，那得自己“安装”，这就是“第三方库”。Python 提供了超级多，而且强大的第三方库。我们搭建开发环境，就是让 Python 具备各式各样的能力，以满足我们的需求。第三方库很多都是个人或者团队，非 Python 官方开发的库，所以难免五花八门，杂乱不堪。甚至有时候，各个版本的库，还存在各式各样的冲突。这个库不兼容那个库，各种「无厘头」报错层出不穷。一劳永逸，解决 or 避免这类问题的方法，就是搭建一个「健壮」的开发环境。方案：Anaconda + Jupyter Notebook。好维护，好安装，你好我也好，大家好才是真的好。1、 就是管理第三库的工具，同时支持“多开”。你可以用 Anaconda 创建多个虚拟环境。啥意思？一个虚拟环境好比一个人：培养小王为数学家，专门负责数学相关的事。培养小李为语言学家，专门负责语言相关的事。体现到虚拟环境上，就是这样：我创建了很多虚拟环境。base 是安装 Anaconda 自带的一个基础环境。其它都是根据自己需求，创建的一个个独立环境。比如，名为 jack 的环境，是一个通用的开发环境。而名为 faceswap 的环境是我专门为换脸算法搭建的环境，因为它的依赖和有些通用第三方库包是冲突的。Anaconda 还是跨平台的，在 Windows、MacOS、Linux 都可以安装。2、Jupyter Notebook小白推荐 Jupyter Notebook，为啥不推荐 Pycharm 这类 IDE 呢？因为 Jupyter 安装简单，并且好用，可以在多种平台运行。工作后，跑算法，往往都是在服务器上运行的。连个图像界面都没有的服务器，你还能用 Pycharm ？Jupyter Notebook 是一个基于网页的交互式计算笔记本环境。实现了文字和代码的完美结合，你甚至可以边学习边做笔记，文本编辑还支持 Markdown 格式，插入各种数学公式也不在话下。并且由于 Jupyter Notebook 是基于网页的，你完全可以在服务器端开启服务，本地电脑打开网页，运行各种服务器端的代码。如果你是做算法、做爬虫，刚学 Python 的小白，不涉及浩大的 Python 工程的开发，那么别犹豫，用 Jupyter Notebook 就对了。3、安装Anaconda + Jupyter Notebook 的好处安利个遍。那么，怎么安装呢？Anaconda 下载地址： 安装完，需要手动添加环境变量。Linux 和 MacOS 在安装过程中，会有提示是否设置环境变量。Windows 添加环境变量需要在电脑->鼠标右键->属性->高级系统设置->环境变量->Path中设置。D:\Anaconda 为 Anaconda 的安装目录，将下面这两个地址添加到 Path 中即可。D:\Anaconda D:\Anaconda\Scripts都配置好后，可以在 cmd 或 Anaconda Prompt 中使用 Anaconda 搭建环境了。输入指令：conda create -n your_name jupyter notebook这句话的意思是创建一个名字为 your_name 的虚拟环境，并且这个虚拟环境额外安装 jupyter notebook 第三方库。可以将 your_name 改为你自己喜欢的名字，这个名字是你的虚拟环境的名字，自己随便取，比如jack。随后，输入y进行安装：安装好后，可以通过指令 conda info -e 查看已有环境情况。从上图可以看到，有两个环境，一个是 base ，自带的基础环境，另一个是我们新创建的名为 jack 的环境。安装好环境后，我们可以使用指令激活 jack 环境：activate jack可以看到，我们的环境由 base 变成了 jack 。接下来，我们就可以在这个环境里，安装自己想要的第三方库，比如 requests。conda install requests对于 conda 搜不到的包，也可以使用 pip 安装：python -m pip install xxx需要安装的第三方库安装完毕，可使用命令直接打开 Jupyter Notebook：jupyter notebook效果如下：创建一个新的 notebook：输入代码后，按 Ctrl + Enter 快捷键，即可运行程序：这个 Jupyter Notebook 使用的环境就是名为 jack 的虚拟环境。想安装 Pytorch 啥的，直接在这个虚拟环境里安装即可，真香！总结使用 Anaconda + Jupyter Notebook 搭建环境的方案，非常适合新手。Jupyter Notebook 的功能也很强大，它绝对是你学习算法、分析数据的好帮手！喜欢这类教程的，转发、点赞，支持的人多的话，后续会继续出一些这些工具的使用技巧。我是 Jack Cui，我们下期见！文章持续更新，可以微信公众号搜索【JackCui-AI】*时间阅读，本文 GitHub 已经收录，有大厂面试完整考点，欢迎Star。

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