学会Python以后,能用Python做些什么?

Python是一门非常优秀的编程语言,在国内的热度居高不下,受到大家的喜欢与追捧,而学习Python之后,很多人都会问:Python可以做哪些兼职工作呢?接下来为大家详细介绍一下。

1、做爬虫项目,爬取客户需要的数据

无论是Web开发还是爬虫,都需要找到好的项目。学习Python后,可以兼职帮助一些证券的人抓一些财经新闻或者舆情相关的数据,这个内容开发完毕之后,只要不出现其他什么问题的情况下,基本月入3-5K左右不是问题;做爬虫项目,需要自己购买一个云主机,一个月的成本也就两百元左右。

2、在线接单

何为接单,平台上或者qq、微信群里有人发布Python相关的任务,你编程来满足他人的需求。只要你会爬虫、数据分析、机器学习、Web开发或其他门类的任意一项,即可用你的技能换取相应的报酬。

最近我的更文频率大幅减少,就和这一条有着莫大的联系,“我甚至感觉我接单上瘾了~”。除了日常的摸鱼外,便是通过接单挣一些零花钱。初期做的话其实可以巩固所学知识并获取一定报酬,长期做的话其实就是机械劳动。

如果童鞋们有一技之长,希望通过Python编程接单挣一点零花钱的可以加我微信了解更多。

3、 游戏脚本

游戏脚本可以自动完成某些游戏任务,无需人工操作。我自己也用Python做了某款网易热门游戏的脚本,不过也仅限于自己使用,现在随着监管力度的增大,风险也越来越高,可能不再是一个可供选择的副业。

4、 自媒体

现在很多技术人都在发展自己的自媒体,比如微信公众号、头条、简书、知乎,还有微信视频号、抖音、B站等等。

当然这些自媒体变现的话都需要一定的粉丝基础,并且需要花费大量时间在运营之上。

就像某品牌广告一样,X酒虽好,我们可不能贪杯。作为一名互联网人,只有持续不断地学习,不断丰富自己,才能让自己不断地发展,以适应这日新月异的社会的需要。

学会Python的好处就是,因为Python是胶水语言实用方面特别多,Python爬虫这一块也是非常好的方向,如果你不去上班,爬虫技能可以让你在网上找到更多的兼职项目。

现代社会的快速发展,很多咨询公司需要靠数据来做分析,有时候咨询公司在某一个行业没有丰富的数据,就需要在购买,或者让一个爬虫工程师帮忙爬某个行业的数据,这一块的外包项目,近些年尤其多。

爬虫工程师对接太多行业,有时候和地方统计局或者房地产商,几乎各行各业都需要的数据,我们爬虫工程师都可以爬取。数据是人工智能的基础,所以说爬虫工程师是非常容易接到一些自己做的外包项目(爬取网上的数据)

例如:咨询公司数据爬取项目,政府统计机构,调查公司,数据分析公司的数据项目,一些媒体机构需要的内容资源的爬取,排行榜一些公司……

Python可以做自动化运维的,帮一些公司在Linux管理服务器集群,很多公司的项目都不是特别大,有时候不会专门找一个运维,会在网上兼职找一个运维工程师,来搭理一下服务器。

数据分析这一块,找的一些兼职项目报酬应该更多。数据分析适用的行业,金融行业投资理财的分析,针对某一个行业的诊断,都需要数据分析,数据分析在医疗行业应用也特别多,帮一些疾病做诊断。

这些行业的兼职项目也非常多,自己只需要在已有的数据基础上,用学过的数据分析知识来做好项目。

爬虫精进是核心

比如scrapy,这是必学

另外~ 大家是不是一到考试就开始各种临时抱佛脚

或者四六级考试哈哈,可以用python爬出四六级的高频单词。原理很简单,就是把考试网的那些四六级的题目爬下来,然后把单词拆分,再进行词频统计,把频率最高的一些单词找出来。

不光光是应对英语四六级喔,各类考试都可以去搜索下往期高频题库,针对性的复习,肯定考试高分~

或者学市场营销的,想用python筛选本小区的潜在汽车客户,就能用爬虫爬取全国汽车的订单,然后用这个小区名作为关键词筛选。

还有电子商务专业的同学,希望自己会爬数据,以及更好的应用到平时学习、论文中,或者为找工作提供支持,那同样可以通过爬取在浏览器上看到的信息来实现。

不过学习基本的爬虫时,还需要学习反反爬虫,有些网站比较难爬,设置了反爬措施。(爬虫只要自己明确了想要爬取的是什么,另外是可以在网页,网站上被看见的,就能利用Python爬虫为你解放劳动力)

15岁觉得游泳难,放弃游泳,到18岁遇到一个你喜欢的人约你去游泳,你只好说“我不会耶”。18岁觉得英文难,放弃英文,28岁出现一个很棒但要会英文的工作,你只好说“我不会耶”。人生前期越嫌麻烦,越懒得学,后来就越可能错过让你动心的人和事。

多学会几个技能在身上,在你去面对面试官的时候会显得更有底气的!

最后免费分享给大家一份Python全套学习资料,包含视频、源码,课件,希望能帮到那些不满现状,想提升自己却又没有方向的朋友。 整理不易,请多多点赞分享哦~

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#### **一、Python学习路线**

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python学习路线图1

二、Python基础学习
1. 开发工具

2. 学习笔记

在这里插入图片描述

3. 学习视频

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三、Python小白必备手册

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四、数据分析全套资源

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五、Python面试集锦
1. 面试资料

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

2. 简历模板

在这里插入图片描述

** 因篇幅有限,仅展示部分资料,添加上方即可获取**
<think>我们正在讨论学习PythonQT(PyQt或PySide)所需的技术基础。用户特别询问是否需要精通C++,以及学习Python后是否能掌握C++。根据引用内容,我们可以这样分析:1.引用[1]提到Python的应用领域广泛,有丰富的第三方库(如wxPython),并将Python与Java进行了对比。这暗示Python本身是独立的,不需要先其他语言。2.引用[2]讨论了C++字符串处理,但这是在C/C++和Python之间比较字符串处理,说明不同语言有不同的处理方式。不过,这与QT学习没有直接关系。3.引用[3]展示了在Windows上安装TensorRT(C++和Python版本)的过程,其中提到Python不能直接使用TensorRT(需要额外配置)。但同样,这与QT学习无关。因此,我们可以得出结论:学习PythonQT主要需要Python基础,而不需要C++。理由如下:-PyQt和PySide是Python的库,它们封装了QT的C++库,使得我们可以全用Python调用。-使用PythonQT开发时,我们编写的是Python代码,不需要直接写C++代码。-当然,如果以后需要深入QT框架内部或者参与底层开发,C++会有帮助,但这不是学习PythonQT的先决条件。另外,关于学习Python后是否能掌握C++:Python和C++是两种不同的语言,虽然掌握Python有助于理解编程概念,但C++有更复杂的特性(如内存管理、指针、模板等),需要专门学习。下面我们系统回答用户问题:</think>### 学习 Python QT 的技术基础及 C++ 关联性分析 #### 1. **是否需要精通 C++ 学习 Python QT?** - **不需要精通 C++** Python QT(PyQt/PySide)是 QT 框架的 **Python 绑定库**,所有开发均通过 Python 接口成。引用[3]中 TensorRT 的 C++/Python 双版本示例表明:Python 开发者可直接调用封装好的库,无需接触底层 C++ 代码[^3]。 - **基础了解即可** 若需阅读 QT 官方文档(部分示例为 C++),了解基础语法(如类定义、指针概念)足够,无需深入。引用[2]中 C++ 字符串处理的复杂性也侧面说明:Python 可规避此类底层细节[^2]。 #### 2. **核心先决条件** | 技术领域 | 必需程度 | 目标掌握程度 | 学习建议 | |----------------|----------|---------------------------------------|-------------------| | **Python** | ★★★★★ | 精通 OOP、模块化开发、异常处理 | 成 3+ 实战项目 | | **QT 基础** | ★★★★☆ | 信号槽机制、布局管理、常用组件 | 实现 5+ 组件界面 | | **前端基础** | ★★★☆☆ | QT 样式表(类 CSS)、响应式布局 | 能美化基础界面 | | **C++** | ★☆☆☆☆ | 了解类/对象概念,能阅读简单文档 | 非必需,按需补充 | #### 3. **Python 与 C++ 的关联性** - **Python 是独立语言** 引用[1]明确指出 Python 是通用语言,应用领域广泛(Web/数据分析/AI等),**无需先 Java/C++**[^1]。 - **学习 Python 后掌握 C++?** 两者有共通概念(OOP、数据结构),但: - **优势**:Python 基础可加速理解 C++ 编程逻辑。 - **挑战**:C++ 的指针、内存管理、模板等特性需额外学习[^2]。 - **结论**:Python 是高效起点,但 C++ 需专门投入时间。 #### 4. **高效学习路径** ```mermaid graph LR A[Python 基础] --> B[QT 核心组件] B --> C[信号槽机制] C --> D[QT Designer] D --> E[多线程/样式表] ``` - **阶段 1**:2 周掌握 Python OOP(类、继承、多态) - **阶段 2**:3 周实践 QT 组件(按钮/输入框/布局) - **阶段 3**:2 周深入高级特性(多线程、自定义样式) > **关键提示**:直接通过 PyQt 文档实践,避免陷入 C++ 细节。参考 QT 官方 [Python 教程](https://doc.qt.io/qtforpython/)。 --- ### 相关问题 1. 没有 C++ 基础是否会影响 Python QT 的调试效率? 2. Python QT 与 Web 前端技术(如 JavaScript)有何协同应用场景? 3. 如何将 Python QT 应用打包为跨平台可执行文件? 4. QT 的信号槽机制与 Python 装饰器如何结合使用? 5. 哪些场景下 Python QT 需要调用 C++ 原生库?[^3]
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