赶快收藏，学会Python能做的兼职都在这里了！

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原创 2024-01-08 12:01:01 338 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

大模型和任务型对话系统如何结合三种方法都是基于prompt1.prompt中定义大量可分类的domain标签，每种标签含有的样例。走对话系统nlu常规步骤，domain分类，意图分类，slot提取等。缺点：需要很复杂的prompt，写的未必完善。需要多次调用llm2.prompt中定义每种query下可以调用的functioncall。3.也是基于prompt，可以管理对话主题，实现更丰富的话题流转。面向某个具体领域，没有细分的domain类别。阅读详情

说到Python能做的兼职可以说方式有很多了，依靠Python广泛的应用领域、强大的功能可以通过很多途径做兼职，先来说说Python什么领域可以做兼职：

学过Python的朋友都知道，对于网络爬虫这项业务来说，Python的确可以是拿得上台面，Python有很多优秀的爬虫库，可以很简洁的写爬虫脚本。

想利用爬虫兼职赚钱，首先需要你能够熟练掌握Python爬虫技术，专业能力强才能解决开发过程中出现的问题。

在这里插入图片描述

如果在座的各位还有对Python爬虫没有熟练掌握的，这里刚好有一套Python爬虫学习资料也许很适合你，包含有完整的学习路线、视频教程和案例分析，内容详细清晰，不管是初学者还是想更进一步提升技术的朋友都可以看看，值得收藏！

文末领取Python爬虫全套学习资料

Python爬虫主要可以通过Python爬虫外包项目、整合信息数据做产品、爬数据做网站等方式挣钱，下面逐一讲解下：

Python爬虫外包项目

网络爬虫最通常的的挣钱方式就是通过外包网站，做中小规模的爬虫项目，向甲方提供数据抓取，数据结构化，数据清洗等服务。新入行的程序员大多都会先尝试这个方向，直接靠技术手段挣钱，这是我们技术人最擅长的方式，因项目竞价的人太多，外包接单网站上的爬虫项目被砍到了白菜价也是常有的事。

这其中的套路这里三言两语是讲不清的，所以有些相关经验想了解的朋友可以进入下方的Python接单学习群，很多接单案例、项目经验都有提到，学习后也能对接单有些了解。

外包网站市面上还是挺多的，但是也只用熟练掌握两三个就差不多了，重要的是要能在做项目的同时提升自己的技术水平，不要只局限于做些小单，谁会满足每单就赚个几十上百块钱呢？

国内有开源众包、程序员客栈、码市等外包平台，如果是一个人的话，你只能接到一些小活做做。大活都是一个团队才能接下，甲方要的时间又紧，一个人是做不下来的。

1、开源众包（ http://zb.oschina.net ）
2、程序员客栈（ http://www.proginn.com ）
3、CODING 码市（ http://codemart.com ）
4、英选（ http://www.yingxuan.io ）
5、开发邦（ http://www.kaifabang.com ）
6、猿急送（ https://www.yuanjisong.com ）
7、人人开发（ http://rrkf.com )
8、我爱方案网（ http://www.52solution.com ）
9、码易（ http://www.mayigeek.com ）
10、我要外包网（ http://www.51waibao.net ）
11、猪八戒网（ https://changsha.zbj.com ）
12、智城外包网（ http://www.taskcity.com ）
13、实现网（ https://shixian.com ）

还有就是一些国外的平台，我最先开始接单就是在这些平台上找小单做：

1、Freelancer（ https://www.freelance.com ）
2、Upwork（ https://www.upwork.com ）
3、Dribbble（ https://dribbble.com/jobs ）
4、Remoteok（ https://remoteok.io/ ）
5、Toptal（ https://www.toptal.com/ ）
6、AngelList（ https://angel.co/remote ）

整合信息数据做产品

利用Python爬虫简单说就是抓取分散的信息，整合后用网站或者微信或者APP呈现出来，以通过网盟广告，电商佣金，直接售卖电商产品或知识付费来变现。

爬数据做网站

那会儿开始接触运营，了解到一些做流量，做网盟挣钱的一些方法。挺佩服做运营的人，觉得鬼点子挺多的(褒义)，总是会想到一些做流量的方法，但是他们就是需要靠技术去帮忙实现，去帮忙抓数据，那个时候我就在思考我懂做网站，抓数据都没问题，只要我能融汇运营技巧，就可以靠个人来挣钱钱了，于是就学习了一些SEO，和做社群的运营方法。

开始抓数据，来做网站挣钱，每个月有小几千块钱，虽然挣得不多，但做成之后不需要怎么维护，也算是有被动收入了。当然如果你技术学的还不够好，暂时就不要做了，可以先进下方的Python交流学习群，里面很多新教程项目可以练习，还有大佬进行学习指导，能帮助你迅速提升技术，实现兼职赚取“睡后收入“。

去股市里浪一下【股市有风险，谨慎入市】

年龄越来越大了，有点余钱了就想投资一下，就去研究了下美股，买了一阵美股，挣了点钱，就想挣得更多，就在想有没有方法通过IT技术手段来辅助一下，那时喜欢买Shopitify (类似国内的有赞)这类高成长，财报季股价波动大的股票。因为他是依附于Facebook这类社交网站的，就是那些Facebook上的网红可以用Shopitify开店，来给他们的粉丝卖商品。

所以Shopitify有个特点就是在社交媒体上的讨论量和相关话题度能反应一些这家公司这个季度的销售近况，这会影响它这个季度的财报，所以就想方设法就Facebook上抓数据，来跟往期，历史上的热度来对比，看当季的财报是否OK，就用这种方法来辅助我买卖(是辅助，不是完全依靠)。

当初战绩还是可以，收益基本2-3倍于本金，心里挺喜滋滋的，后面由于我的风险控制意识不够，大亏了2次，亏到吐血。所以印证了那句话，股市有风险，谨慎入市。

独立的自媒体号

做公众号、自媒体、独立博客，学Python写爬虫的人越来越多，很多是非计算机科班出身。所以把用Python写爬虫的需求增大了，工作上的实践经验多一点，可以多写一些教程和学习经验总结。

当然最简单的就是建个公众号，在上面发文，吸引粉丝，这个门槛相对低。但注意如果仅仅发表入门级的文章，比如Numpy库怎么用，怎么用Matplotlib库绘制基本图形，这绝对不够，因为此类文章太多，哪些文章能吸引人？

1、综合应用类，比如Scrapy+数据分析三剑客。
2、实战案例类，比如用Scrapy爬个网站数据，然后分析。
3、专业领域类，比如量化分析股票，分析房价等。
4、深度学习机器学习这些领域现在还很火，这些领域如果把某个算法通俗易懂地讲透也行，或者这些方面给写案例，比如用自然语言分析技术分析某网站的评论等。

如果能定期发表此类文章，公众号一定能聚集到不少粉丝，同样也可以做视频的up主。

出书

如何让别人认为你是Python某个领域的大牛？要么有大厂架构师职位加持，这不是每个人都能达到，或者是著名博主公众号主，但似乎这也需要经历来积淀，不过如果你在Python数据分析和机器学习等方面出本书，那说服力自然就上来了。

出书可以偏重案例，比如讲爬虫数据分析的书，在合法的前提下给出爬取分析若干知名网页的案例，如果讲机器学习的书，甚至可以结合sklearn库自带的数据集，讲清楚常用算法的案例应用，如果有时间有机会，我甚至打算再出版本基于Python股票量化的书。

相对而言，写一本讲述包括语法、结合小案例讲（机器学习等）库的用法和结合综合案例讲机器学习算法和数据分析综合应用的书，并不难。对于一个有5年开发经验的程序员而言，从零基础积累个半年，就完全可以达到出书的地步，如果资历稍微弱些，只有2，3年开发经历，估计学个1年也应该可以达到出书的地步。

还是这句话，出书挣的钱不多，但绝对能证明你在Python某个领域的能力，小到联系副业，大到以此找工作，一定能帮到你。具体操作的话，可以直接在清华出版社，机械工业出版社，人民邮电出版社和电子工业出版社的官网找联系方式，然后直接和编辑沟通，至于一些有中介性质的图书公司，大家自己看着办。

大学生

对于在校学生来说想通过Python爬虫兼职赚钱，最好是数学或计算机相关专业，编程能力还可以的话，稍微看一下爬虫知识，主要涉及一门语言的爬虫库、html解析、内容存储等，复杂的还需要了解URL排重、模拟登录、验证码识别、多线程、代理、移动端抓取等。

由于在校学生的工程经验比较少，建议找一些少量数据抓取的项目，而不要去接一些监控类的项目、或大规模抓取的项目。慢慢来，步子不要迈太大。

程序员

还有就是IT行业的在职人员，如果你本身就是爬虫工程师，挣钱很简单。如果你不是，也不要紧。只要是做IT的，稍微学习一下爬虫应该不难。

在职人员的优势是熟悉项目开发流程，工程经验丰富，能对一个任务的难度、时间、花费进行合理评估。可以尝试去找一些大规模抓取任务、监控任务、移动端模拟登录并抓取任务等，收益想对可观一些。

以上就是关于Python爬虫赚钱的方式介绍，掌握Python专业技能就可以兼职接单，所以说学会Python是一件很有价值的事，在这里就给一些还没有学习方向的朋友提供一下大致学习路线：

第一步，了解Python的基本语法，比如集合，读写文件，读写数据库和异常处理等，如果大家有Java等语言的开发基础，这块很简单，本人也就用了2个星期。但正是因为简单，所以这些技能很不值钱，别人学起来也快。

第二步，了解数据分析三剑客，具体来说就是Numpy、Pandas和Matplotlib，用Numpy和Pandas清洗数据，用Pandas的DataFrame存储数据，再用Matplotlib绘制柱状图饼图之类的图形。

第三步，了解爬虫技能，这里除了需要了解自带的urllib库之外，还需要了解一种框架，比如Scrapy，需要到能根据需求定制爬虫代码的程序。

其实数据分析和爬虫相关的语法技能，也不复杂，本人用1个半月也就达到能干活的程度了，相信大家应该更快。而且，学到这种程序，应该就可以去做些案例以此挣钱了，比如写分析xx网站的案例，录成视频去卖了，而且也能完成公司里大多数数据获取和数据分析的功能需求了。

第四步，去了解机器学习库，具体而言就去学习sklearn库，这个库里不仅包含了线性回归岭回归和SVM分类等机器学习算法，还包含了波士顿房价、鸢尾花和手写体识别等的数据集，而且由于已经包装了相关算法，用sklearn库学习机器学习的过程并不难，不需要过多的数学知识。学好这个库，外带结合爬虫和数据分析的技能，就更在某个领域干活挣钱了，比如本人在股票分析领域出了本书，并且也出了些视频，后继还可以继续深入股票量化分析领域。

第五步，可以去了解深度学习，无非是人工神经网络，自然语言分析，图像识别等，这方面虽然包含的数学知识更复杂，但由于也经过包装，所以直接用接口也不难。这方面学好以后，虽然说高不成低不就，即没法进大厂，同时小公司也用不到，但用这些知识准备些案例，出书讲课录视频，甚至做企业培训，还是能带来一定的收益的。

在学上述知识的时候，千万不能只学语法，因为没用，一定得结合实例，同时把这些知识变现的时候，也不能单讲语法，也是要准备若干案例，比如像我这样的股票分析，或者是Scrapy+数据分析+深度学习的xx网站数据分析案例，这些技能虽然很高大上，但其实做到调用接口实践案例的程度就能挣钱，如果再有机缘以此进入大厂，那就真的前途无量了。.