Python容易找工作吗？

最近，好迷茫。二本计算机专业，知识学的很散，唯独对Python情有独钟，特别是爬虫。但听说Python不容易找工作，还有一年实习，该不该转型？
最近打算Python选择数据分析和爬虫，大学专业方向是移动互联开发。

你是计算机专业的，方向还是移动端开发。做ios或者安卓开发它不香吗。在国内，专业的python后端开发需求量非常少，且创业型企业居多。python虽然在数据分析领域非常火，但是数据分析入门级职位的要求对python要求并不太高，但是往往会考察python相关科学计算库的掌握，比如pandas、numpy等，这些库未必计算机专业学习会有优势。还需要统计、概率、线性代数以及具体行业知识。由于python普及度越来越高，许多理工类专业都会有课程涉及python编程。因此你的python知识很难形成竞争优势。

1、就业现状


从目前的就业现状来看，Python是更面向未来的。毕竟我国把发展人工智能作为国策大力推动。大数据、人工智能、数据分析都是基于Python的，所以在新兴领域Python是第一语言。



2、个人背景


从个人背景来看，对于计算机专业的学生，Python语言入门更简单一些，因为Python是一门易读、易维护、语言简洁且具有丰富和强大的内置库，极易上手，所以是入门学习的最佳语言。

3、薪资情况


从薪资情况上来看，小慕在各大招聘网站上大致浏览了一下，在北京，Python开发工程师平均工资18700元，其中拿20K-30K工资的占比最多为35.2%。甚至在很多企业的Python岗位招聘需求中，月薪资都高达25000元！

4、招聘需求


下面是中软国际的关于Python开发工程师的招聘需求。

统招本科
理工科专业，计算机&软件工程专业优先
掌握常用的Python内置库的使用，熟悉多进程、多线程编程，django框架，pymysql,redis,requests等第三方库的使用
熟悉JavaScript、HTML、CSS基础，有Angluar、VUE、React等前端框架经验优先
有较强的沟通能力和团队协作能力，有较强的抗压能力
以上面的招聘需求为例，小慕也为大家整理了Python开发工程师的学习路线。

第一阶段：零基础入门Python基础

① 干货文章
如何学习Python?
Python初学者的17个技巧
python-基本数据类型
python变量（全局变量，局部变量，类变量，实例变量）
Python入门到实践-字符串的使用
Python入门到实践-列表
Python入门到实践-循环
python-选择和循环-总是伴随左右
python-函数-说的就是函数
Python 面向对象（初级篇）
Python 面向对象（进阶篇）
Python正则表达式 知识思维导图
Python正则表达式指南
Python多线程——线程池
Python函数式编程——装饰器
八大排序算法的Python实现

② 免费课程
4小时入门Python开发


第二阶段：数据库开发与实战

① 干货文章
Python pymysql
Python 操作 MySQL 的5种方式
Python Redis
Python操作Redis大全
「自动化实战」从零开始Python对redis作为消息队列的使用
Python 数据库骚操作 -- MySQL
Python 数据库骚操作 -- Redis
Python 数据库骚操作 -- MongoDB
python数据库操作 - PyMySQL入门

② 免费课程
MySQL开发技巧（一）
Redis入门


第三阶段：从网页搭建入门Flask全栈项目

① 干货文章
基于Python的web架构之Tornado+Flask
Flask 快速入门
使用flask搭建web项目框架实例分享
从零开始用 Flask 搭建一个网站（一）
从零开始用 Flask 搭建一个网站（二）

② 免费课程
Python 全栈案例初体验
Python 高性能 Web 框架 Tornado入门


第四阶段：Django全栈项目开发

① 干货文章
零基础入门Django应该怎么学？这是一个完整的图文入门教程
Django 快速入门
Django restframework-快速入门001-入门程序
Django restframework-接口开发002-挥刀斩乱麻
django通过celery实现发送邮件的异步执行（内附代码）

② 免费课程
三小时带你入门Django框架 新版上架
Django REST framework前后端分离框架实践
Python 异步任务队列 Celery 使用
全面掌握Django ORM

第五阶段：Python自动化测试与部署

① 干货文章
从django、flask、tornado的部署说起
docker入门，如何部署Django uwsgi nginx应用
阿里云 部署django全攻略

② 免费课程
自动化测试之selenium工具使用
Docker入门

Python开发也有一套教学视频是涵盖了这五个阶段的。（我依旧是一个传送门）




以上仅供参考，最重要还是取决于你自己本身，更想要选择哪一个方向。学无止尽，勤学好问多敲代码，学什么你都能行。

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按照你这情况说实话难，建议转Java，别听那些人忽悠你说什么好就业之类的。
大环境

本身最近几年让机构和无知的企业把Python标上了神话的标签，虽然说应用的领域很多，比如说人工智能和机器学习、数据分析、爬虫、Web 开发、自动化测试这5个主要方向。但是真正能用的上的这些企业比较少。
比如说人工智能和机器学习，面试招聘有点规模的企业基本上硕士起步，你这学历恐怕面试的机会都没有。本科起步的那些企业基本上还不太了解这个领域或者为了申请国家补贴之类的设立的岗位，这种企业说实话包括老板和Leader在内懂的人没几个，由于这种岗位又是高薪的那种，非常容易被第一波优化掉，干不长。这是现时，不要看光靠各种忽悠。
然后是数据分析，这种岗位偏业务了，你刚毕业没有业务基础经验这个活也干不了，因为你都不知道要分析啥，怎么通过数据发现企业的问题、数据分析应用、解决问题方案提供。不要想着跟网上学那些什么案例之类的，代码会敲了就行。这方面主要是看你的发散思维和情商了，代码之类的倒不重要的了。如果想做个SQL Boy倒也行，不过未来建议往DBA方向发展。
再说爬虫，这个领域属于兼职的领域，全职去做很容易被优化掉。很多真正用的上的企业吧，你学的那些Python爬虫根本不够，还需要了解很多Web的知识，比如js，加密什么的。小企业压根不知道爬虫是干嘛的？
接着说Web 开发，现在网站开发主流是Java + Vue，Python开发Web比较小众，用于接私活还行，真正上项目不是说比Java差，主要考虑团队的问题，Python做开发的工程师远远比Java的难招，如果你是老板你会选择那种语言？
最后说自动化测试，这个倒是可以的，自己做好摸鱼的工具脚本，上班爽歪歪。毕竟这种岗位要求不是很高。
你自己自身分析

殊不知用的上Python的企业你这学历不行，真的很难找倒工作，如果你真的想找一个Python的工作的话，建议你毕业以后考一个相关专业的硕士，计算机、统计、数学这3个范围，等你硕士毕业了你会发现就算你不会敲代码，也比你代码敲的非常牛的现在容易找工作，而且进入一家公司之后很多东西现学都来得及，毕竟你是有CS基础。
具体还不明白看看这个。
为啥数据分析找工作这么难？
建议你还是去学Java吧打好基础，然后再转Python都来得及。
至少我在学校讲课对我的学生都是这么说的，毕竟不管是Java还是Python只是一门工具而已，能实现的功能比如说刚才说的人工智能和机器学习、数据分析、爬虫、Web 开发、自动化测试没有说谁能做谁不能做，只是是一个熟练的过程罢了。
最终吧你不要纠结，专注学好一个就行了，别听机构瞎忽悠，真要那么好就业给你咨询的课程顾问他怎么不去学，还忽悠你报名？你自己想想。

楼上说不好找的，真的一派胡言。Python数据分析方向好找工作，科学计算、自动化测试、自动化运维方向都好找工作。（我没说爬方向好找工作）
在开始正式的分享之前我们先来看一下，数据分析的工作流程：


一、消除误解

很多人因为想做数据分析，从而开始了python的编程学习，每天沉迷于代码和书籍之间。但是最后发现学到的只是python用于软件的开发，并非是数据分析。
Python实际针对数据分析的学习是库，用库来解决一系列的数据分析问题。所以建议就是数据分析方向并没有必要精通Pythn。
实际的学习Python过程就是：

• 掌握Python基础；
  
• 学习Numpy；
  
• 学习Pandas
  
• 学习Matplib
  

建议是掌握Python基础之后按照上述顺序进行库的学习，很多人会还没学好一个，就进入下一个从而导致学习失败。
二、数据分析之Python基础




零基础怎么学Python？要学多久？9 赞同 · 0 评论文章
至于Python基础需要掌握什么，请大家对照图片的基础和链接当中的课程进行规划和学习，建议Python基础如果你每天学习时间比较多，超过3小时的话，学习时长为20天内之内。少于三小时按照进度以此类推。
其次就是机器学习相关知识大家也是要掌握的，不需要你明白推导公式是怎么推的，但是原理要知道。
二、数据分析之书籍推荐

提醒一下，不要买数据分析的工具书，所有工具书的内容都可以百度一下解决，一般来说工具书的内容也比较浅显。建议大家选择实战类书籍，毕竟数据分析也离不开实战。
数据分析类书籍推荐：

《增长黑客》《社会调查设计与数据分析》（这本墙裂推荐，理论+实际，让我们有效学习）《深入浅出数据分析》
产品思维类：

建议大家听《梁宁的产品课》
本文上述内容均适合0-3年的数据分析师，如果你想进阶的话，还要学好数学、统计学、数据挖掘。回答这篇内容的时候，也看了很多人整理的内容，看到一份还不错比较全面的分享给大家：



图片来源于CSDN，傅一平

书籍和知识体系都分析完了，最后身为数据分析师的你们，一定要知道实战真的很重要。但是大家基本都苦于，哪找数据去？哪找实战去？我们可以去打比赛，打比赛也可以让我们对数据有一定的理解，更深入到业务。平台：Kaggle、阿里天池、DataFountain；
三、【重要】有关数据分析的Python库

3.1 NumPy

这是最常用的数据分析库了，准确来说是一个数学计算库，包括我们刚刚提到的Pandas也是依赖于Numpy的。

• 我们需要学习的内容是了解NumPy
  
• 知道数组的属性、形状和类型
  
• 应用Numpy实现数组的基本操作
  
• 应用随机数组的创建实现正态分布应用
  
• 应用Numpy实现数组的逻辑运算
  
• 应用Numpy实现数组的统计运算
  
• 应用Numpy实现数组之间的运算
  

3.2 Pandas

这是为了数据建模分析而生的工具库，内含许多的数据模型，也有很多其他库的优势。学习顺序就是先学NumPy在来学Pandas，需要学习知识点如下：

• 了解Numpy与Pandas的不同
  
• 说明Pandas的Series与Dataframe两种结构的区别
  
• 了解Pandas的MultiIndex与panel结构
  
• 应用Pandas实现基本数据操作
  
• 应用Pandas实现数据的合并
  
• 应用crosstab和pivot_table实现交叉表与透视表
  
• 应用groupby和聚合函数实现数据的分组与聚合
  
• 了解Pandas的plot画图功能
  
• 应用Pandas实现数据的读取和存储
  

以Numpy为基础，借助Numpy的模块在计算方面性能高的优势，基于Matplotlib能够简洁画图。
3.3 Matplotlib

刚刚提到了一些，他是一个2D会图库，一堆数据摆在面前的时候，我们可以将它便捷转化成图形。本文中提到的前三个库，就是数据分析Python库中的三驾马车。需要学习内容是：

• 应用Matplotlib的基本功能实现图形显示
  
• 应用Matplotlib实现多图显示
  
• 应用Matplotlib实现不同画图种类
  

大家只要记住可视化是在整个数据挖掘中的关键辅助工具就可以了，所以要学习怎么来画图。

• Matplotlib之HelloWorld
  
• Matplotlib基础绘图功能：折线图为例
  
• Matplotlib之常见图形绘制
  

3.4 Scipy

Scipy也是依赖Numpy的，Scipy是一个科学计算工具库。
3.5 StatsModels

StatsModels 包含了许多的统计模型，线性模型、广义线性模型、方差分析、时间序列（Pandas 也可以做，因为 StatsModels 又依赖于 Pandas）和线性混合效用模型等，在统计方面有其独特的优势。
四、总结

以上基本上就是数据分析方向Python学习的内容。对于学习步骤也就是先Numpy或者是Matplotlib，第二学Pandas。
在书《大数据时代》中，提到了这样一种情况：玛丽莎·迈尔在任谷歌高管期间，有时会要求员工测试41种蓝色的阴影效果，哪种被人们使用最频繁从而决定网页工具栏的颜色。这是陷入“数据之上”的误区，这样的数据是毫无意义，访客能不能看出细微的差别不说，几乎没有人会因为阴影效果的不同而决定访问/不访问这一网页。
所以大家还要多多累积经验，以上内容足以学习之后，基本就成为了又数据分析思维的分析师，但是知识和实战一定是是有差距的。我们可以思考的业务场景是：

• 百度首页好物推荐，让你来设计指标衡量这个功能的话，你要怎么做？
  
• 一个APP，从来没有用户的行为分析，那么要开始进行数据埋点，你会怎么设计？
  
• 知乎要大力推广视频功能，基于此你如何分析？
  
• 各类音乐软件都会有每日歌曲和电台推荐，你怎么设计指标衡量功能？
  

本文出处：黑马程序员

找工作难不难，主要还是看你自身的经验以及个人能力，我觉得你既然对Python爬虫情有独钟，就要转移去学习，而不是分散学习，这样既浪费了你的学习时间，又没有学到东西，很难搞！还有不到一年的时间，你就要独自闯荡社会了，这时候确定自己的目标开始学习是非常合适的，不要像我一样，开始工作看到工资条了才后悔大学没有学Python，只能硬挤时间出来学习了。
IT行业普遍高薪已经不是秘密，我选Python的原因很简单，一是它简单易上手还可兼职，二是如果我之后不想呆在现在这行，我还可以跳槽去IT圈，这样一算好像是件两全其美的事情哦！如果你问我，学Python是为了什么？当然是搞钱啊，难不成你学门新技能最终目的不是为了搞钱吗？
话说前面，我先给大家安利一下我当初加入的Python交流群，不需要一分钱，每天都有老师直播上课，还有机会和老师一起实操，老师也会介绍兼职路径给你！很多新手很难找到项目练手，甚至都不知道从哪里去找项目，其实很简单，那些Python交流群里，老师会发项目出来给新手练手，而且都是免费的。


Python很难找工作吗？

答案是不难找，说难找的要么是自己没学好或学错方向了导致学完无法就业，然后大喊“我待资本如初恋，资本虐我千百遍”！
北上广作为流动人口最多的城市，我们就来看看这三个城市的Python岗位。这仅仅是在一个平台搜索了Python跳出来的岗位，如果你去了解Python，你会知道Python还有数据分析、爬虫、AI智能等多个方向让你选择，现在，你还觉得Python的就业机会少吗？只要你足够优秀就不怕找不到高薪工作！






如果你是零基础小白想踏入编程圈，且在纠结学习哪个语言，希望你能从两个维度去考虑，一是学习时间短、上手快，二是不管是主业还是副业，赚的钱都比你现在死工资更多！下面我再给大家列几个Python相关的求职方向，如果你能拿到不错公司的offer，希望你能私聊我，不介意的话我们可以做同事哈哈哈。

方向	难度	周期	工资	建议
数据分析	简单	最短	一般	后期转业务方向或算法方向
网络爬虫	一般	入门短	中等偏上	学精难，有违法风险
后台开发	中等	中等	中等	建议去初创公司
人工智能算法	高	时间长	工资链顶端	想去大厂，学历至少硕士以上

除了以上四个技术岗方向，Python在其他非技术岗也是加分项，例如数据运营、用户增长等等，就不一一给大家举例了！我这里有一份大厂的面试题，主要是针对互联网Python岗位，如果你对这份资料感兴趣的话，可以点击下方卡片找我免费领取这套面试题，希望让你在面试路上少走弯路，能够自信面对面试官，拿下心仪公司的offer！
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学python多久能找到工作？

其实找工作跟相亲还有点相似之处，只要你能够满足对方的要求，就可以试着了解处一处，如果你超越了对方的需求，那么你就有更多资本去挑三拣四，选择更好的公司。
所以在求职之前，先看清对方的需求，经过几个大厂的面试题，我发现，大厂招人无非就是把以前笔试的题目通过其他方式再次展现，包括主观题和客观题两种。客观题就是基础知识能答上来就行；主观题就是你自己独立做过的项目，以及你对项目的理解和熟练程度。
如果你学历普通，每天只能花2-4个小时去学习Python，且理想薪资是你所在城市的均值范围内，那么入职数据分析岗3个月左右，爬虫岗需要4-5个月，Python开发需要6个月，人工智能需要12个月往上走，非技术岗主要看具体方向，这些时间只是一个大概的时间，具体还是要看你的接触水平、学习时间等众多因素，想要拿到高薪，就需要你个人在深度、广度上不断练习才能达到！


就有小伙伴好奇了，为什么学完自己想学的Python，还有这么多内容学，你换位思考一下，就像你在打怪，是不是一层的怪比一层厉害，你只有打败更厉害的怪，才能得到更强大的装备！有更强的装备，才敢去打更厉害的怪呀！
毕竟Python是一门编程语言、一门技术、一个生产力工具，既然是工具，那一定能为我们所用，赚个生活费还是没有问题的！但你需要有坚定的信心学习Python，需要自己足够自律、制定学习计划，自学可能会比报班学要慢得多，但不要轻言放弃，相信自己一定会成功！
正在学习或有想法学习Python的小伙伴可以加入下面的学习群，和萌新们一起学习交流，每天都可以打卡听课，还能领取Python用的资料，都免费，最重要是有人催着学，比自学要有效率，你自己有清晰的学习路线要快的多，不懂的问题还可以请教老师帮你，不用在百度乱搜了。