上那学python工程师好，为什么我不建议你通过 Python 去找工作？

不管你是待业还是失业，在这个被互联网围绕的时代里，选择上那学python工程师好，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：为什么我不建议你通过 Python 去找工作？，为什么我学了6个月Python，还是找不到工作？，慕课网就业班《Python全栈工程师》学习分享，别小看Python它不只是爬虫，网上的python培训真的是一片韭菜地吗？??。

1.为什么我不建议你通过 Python 去找工作？

二哥，你好，我是一名大专生，学校把 Python 做为主语言教给我们，但是我也去了解过，其实 Python 门槛挺高的，所以我在自学 Java，但是我现在并不清楚到底要不要全心的去学 Java，学校里的课程也越来越繁重，而学 Java 又会要投入很多精力，我很纠结疑惑。希望二哥可以给一点建议。二哥看到的话还望百忙之中抽一点时间。感谢！ 这是读者“前进一点”在微信上问我的一个问题，我当时给他的回复是“Python 挺火的，学 Python 就好。”但当我在 B 站上看了羊哥的一期视频后，深感懊悔，觉得自己给出的建议是不负责任的。意识到自己的问题之后，我就赶紧给读者“前进一点”发了一条信息道歉。另外，回想起之前还有一些读者问过我类似的问题，我的答案都不够严谨，因此打算特意写一篇文章来反省一下。羊哥视频里面分享的内容还是非常严谨的，他认为，Python 应用的方向主要有 5 个方面：人工智能和机器学习数据分析爬虫Web 开发自动化测试有理有据，所以我完全认同羊哥的观点。01、人工智能和机器学习人工智能和机器学习是 Python 应用的重头戏，但这方面的岗位对学历的要求非常高，高到我自己都应聘不上，非常残酷。在招聘网站上大致浏览了一下，我发现，这方面的岗位不算多，但工资挺给力的，在 15K- 30K。不过，招聘信息上直接说了，“我们的程序员小伙伴都毕业于 211/985 学校”，就这一条，我就会被拒之门外。学历硬伤啊，所以应聘“人工智能和机器学习”这方面的岗位很难，扎心，谁叫咱不是学霸呢。考虑到我的读者已经蔓延到了*生群体，我得郑重其事地说一句，“如果你喜欢学习，那就好好学，别在该学习的年纪浪费了青春。”哎呀，我去，说这句话真有点拿自己做反面教材的感觉。我上*的时候，一直是*名，因为学校的招生范围就我们村那么大，一共也就三四十名学生。等到上了*，一直保持前四，因为学校的招生范围就我们乡那么大，一共也就三四百名学生。等到上了高中，一直保持学校，但在整个县城是没有任何优势的。真的是天外有天，人外有人，大部分人都是平凡的，普通的，所以这方面的岗位竞争真的很难。02、数据分析一般的小公司，比如说我就职过的公司，完全就没有数据分析的必要性，因为重点是在产品上，如何做好产品吸引来用户才是重点。如果说产品的用户数量少，数据就完全发挥不出价值。那也就意味着，数据分析工程师的岗位会相对较少，毕竟有大数据的公司屈指可数。但说实话，这个岗位的薪资还是非常给力的，发展前景也好。如果学习能力强的话，硬指标过关的话，可以尝试。工资高，通常的原因是供不应求，也就是说岗位多，但人才少。但实际情况是，数据分析的岗位少，符合要求的人才更少。在公司只是在重复操作 SQL、Excel 等基础工具的数据分析员很容易被自动化工具替代，又扎心了。大专院校把 Python 作为主语言来教的话，我想肯定不是奔着这两个方向（人工智能、机器学习和数据分析）来的。*个原因就是学历的问题，第二个原因就是教师不一定能教得会，更别说学生能不能学会了。03、爬虫关于爬虫，不得不提一下羊哥视频评论区的一句话，不管是不是段子，我觉得挺值得深思的。 我有个同学搞爬虫被带走了，还好他不是主犯，就是登记了一下。 爬虫是近些年非常火热的一个话题，连我都买了一本爬虫入门的书，准备学一学，无奈 Java 方面可写的素材越来越多，这个计划一直未能成行。什么是爬虫呢？可能有些不是程序员的读者不太清楚，我找百科问了问，它说，“爬虫，又称网页蜘蛛，是一种按照一定规则，自动抓取互联网信息的程序或者脚本。”在知识付费的大环境下，这种爬虫就有点麻烦。拿我来说吧，我希望自己的文章只发表在我希望发表的平台下，假如其他平台在未经我的授权下，就把我的文章爬走，放在自家平台上，我就觉得知识产权受到了破坏。文章还好，是我愿意公开的，如果涉及到一些隐私信息被爬取，那就更糟糕了，是吧？现在很多平台都在做反爬，并且做得越来越好，这就在一定程度上有点“魔高一尺道高一丈”的意味，所以，爬虫方面的工程师还是蛮不容易的。04、Web 开发用 Python 做 Web 开发的大型互联网公司我听说的不多，羊哥说豆瓣以前用的是 Python，现在也不用了。不管怎么说，如果拿 Java 来和 Python 相比的话，显然在 Web 开发方面的优势巨大。不管是从技术框架上，还是性能上，以及应用的规模上，同等条件下，Java 工程师显然更吃香啊。很多培训机构夸赞 Python 在 Web 开发方面有着巨大的优势，开发效率高，速度快。嗯，其实我觉得应该是因为 Python 的语法简单，容易教——这恐怕是主要原因啊，我这样说会不会被社会毒打？这样吧，我给小伙伴推荐一个网址： Django 的，一个广受欢迎且功能完整的服务器端网站框架，Python 写的，并且是 MDN 出品，最重要的是，免费的。05、自动化测试说句实在话，Python 的自动化测试还是应用非常广泛的，考虑到框架的脚本质量，测试用例的简单性，以及运行模块可能存在的技术弱点，我给大家推荐五款 Python 的测试框架。1）Robot Framework，主要用于测试驱动类型的开发与验收中。2）Pytest，特点是开源、易学。3）PyUnit，针对单元测试的 Python 类自动化测试框架，收到 Junit 的启发。4）Behave，允许团队执行 BDD（行为驱动开发，behavior-driven ） 测试。5）Lettuce，专注于具有行为驱动开发特征的普通任务。06、*以上观点都是我个人主观给出的，不一定正确哈，仅做参考。如果说，有些读者的学历非常牛逼，然后学习能力也非常强，那么选择人工智能、机器学习、数据分析，我觉得前途是光明的，既能赚钱，待遇又好，还不可替代，不学 Python 绝对亏。如果说，有些读者学历一般，做程序员仅仅是为了糊口饭吃，那么我觉得可以把 Python 作为第二语言来学，不要当做主语言。搞点范围许可内的爬虫，自动化测试，我就觉得挺好的。况且 Python 这门语言本身是非常优秀的，不然怎么搞人工智能，海量数据分析，对吧？如果觉得文章对你有点帮助，请微信搜索「 沉默王二 」*时间阅读。 本文已收录 GitHub，传送门~ ，里面更有大厂面试完整考点，欢迎 Star。 我是沉默王二，一枚有颜值却靠才华苟且的程序员。关注即可提升学习效率，别忘了三连啊，点赞、收藏、留言，我不挑，嘻嘻。

2.为什么我学了6个月Python，还是找不到工作？

为什么学了Python，我还是找不到工作？有人说Python语言不行，有人说*Python根本就没公司用。在大家群嘲的背后，我们来分析一下：为什么大家都不看好Python？学Python能不能找到工作？学Python的人，还有未来吗？Python太简单，太好学，太没有含金量了！Python代码简洁易懂，是最接近自然语言的编程语言了。同样的内容按照代码量计算，C++：Java：Python=1000:100:10！使用Python意味着，你的工具库中将获得一个新的强大工具。我们没有那么多时间浪费在准备和苦力敲字上，腰间盘突出、颈椎病缠身你初体验了没？如果大家如果在自学遇到困难，想找一个Python学习环境，可以加入我们的Python学习圈，点击我加入吧，会节约很多时间，减少很多在学习中遇到的难题。能够快速实现功能，保持身体和大脑清醒，才能成为这个时代的佼佼者。我还没有见过一个对工具说“不”的程序员，这意味着劳动力的大大解放，也是突破个人瓶颈的绝好契机。很多人觉得学会这么简单的语言，对于升职加薪、找好工作没帮助。我举个例子，我月薪20k，扫地阿姨月薪5k，我俩都能说普通话，为什么工资差四倍？因为我们语言使用的功能和场景不同。学计算机语言也是一样。同样都会Python，但是有人用Python只做数据分析、只做爬虫，但是有人用Python做人工智能，做Web，从这一刻起你们选择的“未来”，宽度已经是不同的了。编程能力“退化”？到底什么是真正的编程能力？我的一个后端朋友，老板嫌他码字慢、功能上线不及时，连试用期都没过直接被开除了！其实大部分人都是没找到高效方法。举个身边例子：给实习生分配做表任务，好久都没拿到结果。转头一看，发现人“吭哧吭哧”复制粘贴呢！实在忍不住了教他用“填充柄”，速度瞬间提升100倍。如此，她的做表功能是退化了吗？之前看到一个比喻，真的很赞同：当土著拿到猎枪之后，他们射箭的技能退化严重，但因为食物更多了，厨艺有了长足的进展。当你不再为一些问题担心之后，你就可以把注意力集中在另外一些问题上了。这就是选择不同的编程语言的根本差别。用任何语言都会降低你的编程能力，只要你以为这门语言就是编程的全部了。关于成为软件工程师，我认为至少要包括程序设计和程序开发这两项能力，甚至程序设计更重要。Python有大量的开源库值得我们去学习，你会学习到很多很灵巧的设计方法和设计模式，大开眼界。找不到工作可能只是因为你学的不够有价值！目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使用Python，如：YouTube、Dropbox、BT、Quora、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、腾讯、汽车之家、美团等。没有任何一个公司不需要Python，只是使用的场景不一而同，更多的情况是与其他开发结合。举个例子，没有任何一个公司不需要做反扒、推荐内容，而这只有Python能做到。先看看Python的平均工资，仅仅是爬虫工程师的薪资，平均月薪达21k。这份数据来自于职友集2021年1月13日的结果：刚学Python的程序员，想要快速成长、持续加薪，这几点一定要记住！1、很多*资料都是英文的，一定要学好英文，才能抢占先机，解决别人不会的难题，大家有问题都求助你，慢慢的你就成为大家口中的“大牛”了。2、不要频繁跳槽！企业的信任是要培养的，一般刚入职1年，不会让你接触核心代码，但是“核心业务”才是帮你你能力快速沉淀的东西。3、每阶段，给自己制定1个目标，哪怕每天1小时时间去学习，你也会超越90%的同龄人。但是你怎么开始呢？入门Python要多久？掌握什么程度才可以就业并拿到一份合适的薪资呢？

3.慕课网就业班《Python全栈工程师》学习分享，别小看Python它不只是爬虫

我是做自媒体行业的，去年底决定转行学习python，然后找到了现在的工作（虽然还在试用期）。一开始在网上找教程很痛苦，各种网站的课程看起来大同小异，主要也是因为我不懂，没办法判断。*是朋友帮我筛选了两个网站，我选了便宜的那个，也就是慕课网的python工程师体系课。刚开始只是抱着入门python、学学爬虫的想法，后来学着学着才发现，这门课不止是入门这么简单，是根据就业岗位设计的，学完以后可以直接找工作（这会才反应过来，为啥这课叫金职位就业班...）基础语言学习过程不算太枯燥，学的比较顺利，到后面的时候，我才感觉打开了Python世界的大门。原来Python能做的事情不仅仅是爬虫、数据分析还能做开发web网站的全栈开发师、自动化测试工程师甚至涉及到人工智能。课程设计的内容有Django+Vue的全栈开发，Flask+BootStrap，爬虫，数据分析，软件测试和人工智能六大方面，可以说整个Python开发会涉及到的项目这里面都包含了。学习过程中对我来说非常有挑战的地方就是Vue框架和自动化测试这两方面，因为我是半路出家，很多发开思维想法都不对，但是在问答区提问以后老师很耐心的帮我指正了。另外，慕课网门课的老师是大厂的编程专家，不光是教授语言知识还有更深层的项目代码和开发分析，对我的启发非常大。*也是很幸运，找到了一个小厂做python开发，对于非科班转行的我来说已经很满足了，毕竟路得一步一步走，以后会继续努力学习的！

4.网上的python培训真的是一片韭菜地吗？

大多数人对某种语言的追捧，本质上只是对资本市场下某种需求的追逐在我身边学python的只有两类人：搞数据分析的，搞人工智能的一般人做不了人工智能，大多数人都是奔着做数据分析去的，像爬虫、可视化、数据采集这种，不得不说python在这方面确实很优秀，毕竟是万能的胶水语言嘛恰好，数据分析和人工智能都是大火的岗位，新兴、稀缺、高薪， 多少人抢破了头也要挤进来有这么多韭菜，资本市场还不狠狠收割一波，所以市场就开始疯狂鼓吹，像那些培新机构，鼓吹学python就能找到好工作，就能升职加薪市场吹得厉害了，那些企业也就懵了，python相关的岗位井喷式的就爆出来了，然后又吸引了更多韭菜过来凑热闹，市场就再收割想想之前的安卓、IOS，想想之前的java，想想PHP，再想想现在的python，感觉不是很相像吗？数分需要学Python吗？答案显然不是。不管是python、R还是Excel、spss，这些都是数据分析的工具，对于数据分析，我一直强调核心是业务，通过业务的分析逻辑影射到数据分析的处理逻辑，而数据分析工具则是帮助我们实现结果的手段如果把数据分析的结果比喻成你要去的一个目的地，那么python只是可以到达这个目的地的一个交通工具，换句话来说，你换个工具也能做到，所以python和数据分析之间，并没有不可分割的关系既然关乎到选工具，肯定是选择*用工具才能够最快达到目的，那python是不是数据分析工具的*选择呢？不一定是。不一样的路适合的交通工具不一样，同样，不一样的类型的数据分析工作，合适的数据分析工具也不一样在实际工作中，数据分析这个大类的岗位层次不一，岗位职能也大不相同，在不同的公司，同样都叫数据分析师的岗位，可能一个就是给业务取数，提供基础数据支撑，而另一个却要涉及数据建模、挖掘。我这里把数据分析笼统的分类业务向和技术向两类：业务类分析师，侧重业务分析，一般*在业务*，或者有单独数据分析*，最要工作内容就是对特定业务做专题分析，通过对数据分析来做一些业务规划、方案等。日常的工作大多就是整理报表，做一些探索性的业务分析，解决业务问题。技术类分析师，一般都在IT部、数据中心。根据从事的工作环节不同，被分成数据库工程师，ETL工程师，爬虫工程师，算法工程师等角色，主要的工作一般有数据仓库搭建、专题分析、建模分析、数据挖掘预测等。说完数据分析师的工作内容，再来看目前市场流行的几类数据分析工具：Excel、python/R、BI工具先说大家都熟悉的Excel，excel在数据分析领域的地位不可动摇，尤其对入门新手来说，大部分的人在进入工作之前都多少接触Excel所以在此基础上要做数据分析，学习Excel是最合适不过的，从简单的表格制作，数据透视表，写公式，再到VBA语言，基本能够满足80%业务人员的分析需求回到正题，我们再说BI工具，BI的诞生，目的是为了缩短从业务数据到经营决策的时间，提高决策效率，所以它的产品设计理念就是围绕提高数据分析的过程展开的和Excel相比，BI工具在分析流程上更加简化，以我用过的FineBI为例，从数据链接、数据处理、到可视化图表分析，很多功能都是封装好的，鼠标点击拖拽就能迅速完成一次分析这样的可视化操作界面让BI的学习门槛大大降低，更适合面向企业中的业务分析人员另外，在面对大数据量分析时，BI工具也能弥补Excel的不足，还有一个吸引人的点，就是BI工具的可视化效果在Excel中制作动态图表或者高级的可视化图表效果，需要经过诸多复杂的步骤，用编程语言实现，也需要一行行代码调整，才能得到想要的效果但是在BI工具中，简单拖拽设置，就能制作出令人惊艳的可视化图表不过，因为BI工具是非开源的，所以在功能上有局限性，如果产品没有设计某一项功能，可能就没有办法完成分析工作这时候python或R这类编程语言就显得更加灵活了，只要代码写得好，基本没有实现不了的东西*总结一下，工具的选择要根据自身需要，而不是哪个火学哪个，只有最适合自己的才是*的像财务、人事、运营这类的基础业务分析，excel完全就够用了，如果想要提升效率，追求可视化效果，BI工具也是不错的选择，完全没有必要花费极大的精力去凑Python的热闹，当然如果你对编程很感兴趣，那当我没说为啥python这么火？当然是因为好赚钱，以前互联网兴起的时候，各种java、C++的培训炒的火热，培训机构大把大把捞金现在大数据时代来了，数据分析、数据挖掘、人工智能的概念又火了，一片新的韭菜地出现在眼前，培训机构们还能放着这么多的钱不赚？随便拿个业内TOP数据分析师的薪资给你画个月入2W的大饼，实际上你入职大概率6-8K，而且你在培训课里学到那点皮毛功夫，还要面临全网被割韭菜的各行各业神仙转行来和你PK，*能找到心仪工作的少之又少更惨的是一些无辜小白，在原来的岗位干的好好的，看到营销文案，一股心血来潮要转行，花了大价钱大精力去报班学python，*转行也转不了，反而没在自身的岗位上有什么提升，挣大钱的梦破碎了*再强调一下，大部分的数据分析师本质是个业务辅助岗位，核心是对业务的理解能力和数据敏感度，像下面这张图里写的那些告诉你学python就能入门数据分析，学python就能做好数据分析的，百分之90都是为了赚钱另外，想转行数据分析的也要慎重考虑，这一行也并不是你想象的那么美好谨以此文送给想要学习python的大家，个人观点，切勿对号入座！

就拿大数据说话，优势一目了然，从事IT行业，打开IT行业的新大门，找到适合自己的培训机构，进行专业和系统的学习。