Python和Java到底谁比较适合转行来学习呢？_应聘java简历有python机器学习

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

三、全套PDF电子书

书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

四、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

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。第一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

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，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。

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。

这样吧，我给小伙伴推荐一个网址：

https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/learn/Server-side/Django

学习 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 development） 测试。

5）Lettuce，专注于具有行为驱动开发特征的普通任务。

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，有些小伙伴的学历非常牛逼，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。

题主是研究生，虽然是转行 IT，但是我觉得可以试一试 Python，如果确实兴趣很大的话。

06、最后

如果对Python感兴趣的话，可以试试我的学习方法以及相关的学习资料

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门Python是可以考虑培训的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。

Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

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二、Python必备开发工具

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三、精品Python学习书籍

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

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四、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

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五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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六、Python练习题

检查学习结果。

文末有福利领取哦~

👉一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

👉二、Python必备开发工具

👉三、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉 四、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（文末领读者福利）

👉五、Python练习题

检查学习结果。

👉六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

👉因篇幅有限，仅展示部分资料，这份完整版的Python全套学习资料已经上传

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！