python精通后能赚多少?平均情况。普通智商,刚毕业朝九晚五工作,每天4到5小时学多久精通?

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这些问题之前应该先了解的是:

  • Python掌握了什么是精通?
  • 因为学习这些知识要用多久能学会是自己的学习能力决定的。
  • 掌握Python后是找工作的职业发展是什么?掌握Python自由职业可以做什么?
  • 因为要先知道,你是要做的是什么才能大概知道以后能挣多少钱。

那就上述的问题一个一个说,先来一个懒人目录:

  • Python职业发展以及自由职业可以做什么
  • 根据职业发展找出当下学习重点
  • 优质的Python学习资源分享

一、Python的职业发展以及自由职业可以做什么

先看一个职业发展路径:

根据这样清晰的路线图才可以知道未来的职业发展方向是什么,知道职业发展方向的话才能知道当下的学习重点是什么。也可以先看一下某些企业招聘Python的要求是什么,招聘信息上写的技能掌握后就可以找到工作了。

一般企业招聘Python相关工程师的要求是:

  • 正规本科学历
  • 2年开发经验,精通Python开发
  • 精通Django框架,有实际项目经验
  • 熟悉HTML5,JavaScript,Json,熟悉Mysql,熟练使用SQL。
  • 有websocket server开发经验者优先
  • 有Redis开发部署经验者优先
  • 了解HTTP协议,微服务,以及Restful API
  • 熟悉云服务平台(Google,ali),了解服务器部署和监控,了解负载平衡
  • 了解敏捷开发熟悉软件设计模式

偏爬虫相关的招聘要求一般是:

  1. 有1-3年的抓取经验,有咨询新闻企业信息相关的抓取经验
  2. 有较强的网站分析能力,熟知各种反爬措施以及相关解决办法
  3. 熟练使用eventel,gevent,requests,selenium等技术实现高并发稳定抓取
  4. 熟练使用消息队列(MQ)、celery等异步框架红丝线分布式任务处理
  5. 熟知HTTP、TCP、Socket等底层知识
  6. 熟练掌握Fiddler、Http debugger等抓捕工具
  7. 熟练Mysql、MongoDB的基本使用;

Python自由职业可以做什么:

1.爬虫

  • 很多人入门Python的必修课之一就是web开发和爬虫。但是这两项想要赚钱的话,就必须知道开发什么爬什么数据才能赚钱。如果你都不知道的话问题也不大的,可以开个网店,或者猪八戒做服务外包。
  • 这里呢,还是需要找到好的项目,举个舒服的例子就是:帮一些证券大佬抓取一些财经新闻或者是舆情相关的数据,开发玩了之后每个月要保证爬虫不挂的话基本上可以收入3-5k。自己买个云主机的话,一个月要两三百的成本,自己还能做别的事情。

2.量化交易

  • 用python来完成量化交易是很方便的,方然不涉及到高频交易,对于新手来说,这边比较推荐的JionQuant,新手教程和在线Python策略开发环境我个人认为都是比较优化的,做Quant其实就是一个做数据挖掘的过程。不同的策略就是你手中能用的模型,选股,择时,资金管理就是你所要做的特征工程。不需要纠结是用均线策略或者是BOLL,找到策略适应的股和择时才是关键。
  • 要追求稳定的收益的话,可以去考虑各种虚拟币交易市场搬砖,编程能力较弱的朋友可以考虑一下bots,统计逃离虽然也能稳定盈利但显然不合适个人了,一般需要HFT支持。

3.代写程序或者是外包

  • 某宝上有不少的代写程序的,物美价廉,几百块就能搞定一套基于LAMP的xx管理系统,看看买家评论就会知道,绝大部分都是学生的大作业或者是毕设。
  • 这些能转多少钱呢?首先是不要帮别人写论文,这是吃力不讨好的事情,基本上后期你就会处于一直改稿的阶段。一般本科毕设都是偏工程研发的,这类门槛低,通用的代码很多,基本上找到开源的改一改就能完成任务。硕士毕业的有很多偏机器学习的,实现一个overfitting的算法实现,基本上也就是1-2天的功夫,前者1-2K,后者2-3k。

4.白帽

  • python是黑客的第一语言,还用多说吗?这边灰产不说了。只要爬虫公里足够强的话,刷个阅读排名点赞都是可以的。毕竟说透了都是模拟请求,只不过是有些简单HTTP Get请求。有些是通过Ajax提交的Post请求,还有就是写Socket请求,然后顺一下时间中不同请求的时间和依赖关系。

起码题主要知道Python如何可以挣钱,用什么挣钱,才能知道挣多少钱哈。

二、根据职业发展找出当下学习重点

我觉得仅仅对于小白来说,最重要的事情不是学完基础就继续。而是找到职业发展路径。知道发展了以后在去找重点去学习。

  • 如果未来发展是web方面:那么我们需要主要学的是python的基础、python的进阶、前端开发以及web开发;
  • 如果未来的发展是爬虫工程师:那么我们需要学的除了上面这四中还要加上爬虫。
  • 如果未来发展是数据工程师:那么还要掌握自动化运维、数据挖掘和分析以及
  • 那么未来发展是人工智能的话:就要学习机器学习人工智能相关知识;

上面这样的知识点可能会说懵大家,直接看各个阶段的相关知识拆解:

第一阶段、Python基础

知识点:

  • 计算机组成原理:计算机组成部分、操作系统分类、B/S和C/S架构、理解软件与硬件的区别
  • Python变量以及开发环境:字符串、数字、字典、列表、元祖等
  • 流程控制语句:程序的执行顺序,顺序执行、循环执行、选择执行
  • 函数:定义函数、调用函数、函数的嵌套、递归函数
  • 文件的基本操作:文件的打开、编辑、关闭
  • 面向对象编程:类对象、实例对象、定义类、实例化对象
  • 异常处理:学会捕捉异常、自定义异常
  • 模块和包:理解模块和包的概念并学会使用
  • 飞机大战游戏制作:自己独立完成飞机大战游戏

第二阶段、Python和Linux高级

知识点:

  • Linux系统应用:Linux发行版系统的使用、基本的操作语句
  • 网络编程:TCP/IP协议、服务器工作过程
  • 并发编程:线程、进程、协程
  • 函数高级应用:熟练使用函数的调用等
  • 正则表达式:熟练舒勇re模块的各种方法
  • 数据库:关系型数据库、非关系型数据库、MySQL
  • Python语法进阶:闭包、装饰器、生成器、迭代器
  • mini-web服务器:根据网络服务的过程写出简易的web服务器
  • mini-web框架:可以编写简易的web服务器框架

第三阶段:前端开发

  • HTML的学习:HTML的文档结构、快速创建HTML方法
  • CSS:CSS的使用
  • PS的简单应用:Photoshop的基本使用、取色、图层
  • JavaScript的学习:JavaScript的基本语法
  • jQuery的学习:jQuery的使用
  • Vue框架:框架的使用以及注意点

第四阶段:Web开发

  • Flask web框架的使用:模板与表单、数据库的使用、单元测试、第三方扩展与部署、Redis缓存使用、GIT版本控制、云服务器的使用、验证码的收发、网站项目开发实战
  • Django web框架的使用:框架的使用方法、模型介绍、ORM以及数据库操作、视图以及模板、Django中间件、Django REST Framework、网站项目开发实战

第五阶段:爬虫开发

  • 爬虫开发的知识体系与相关工具:网络爬虫的原理以及相关爬虫工具
  • MongoDB数据库:数据库的增删改查
  • Scrapy框架:框架的原理以及使用
  • 定制化爬虫采集系统:数据的采集、分析
  • 爬虫实战项目:实用型综合爬虫应用

关于Python技术储备

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。

在这里插入图片描述

二、Python必备开发工具

 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。

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。

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、Python练习题

检查学习结果。

七、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。

 最后祝大家天天进步!!

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如何处理动态语言(Python / JS)的“隐形”调用链? 本文揭示动态语言(Python/JS)中静态AST解析导致调用链“断链”的核心问题,提出通过运行时追踪补全图谱的解决方案。基于Code-Graph-RAG的cgr trace机制,分别利用pytest插件与V8 Profiler捕获真实调用路径,将动态边合并至静态图谱,并在权重体系中提升动态边优先级。实践表明,该方法可显著提升图谱覆盖率,实现“结构+行为”双视角理解代码,为MCP与Rerank系统提供可靠支持。 阅读详情

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壹只小小码农
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