普通人究竟有没有学Python的必要?

本文探讨了普通人学习Python的必要性,指出Python语言易学且广泛应用,尤其在数据分析、网络爬虫和人工智能等领域。随着科技发展,编程能力变得越来越重要,Python甚至被视为未来职场的Office技能。文章还提供了Python学习资源和实战案例,强调动手实践的重要性以及如何规划学习路径以实现职业发展或副业盈利。

你身边可能有这样一群人:什么火学什么。看到最近Python热度不断攀升,就也想投身编程学习大军中:

抱着“学IT拿高薪”的期望,买上一堆厚厚的编程书籍,最后沦为《从入门到放弃编程》;

或是胡乱报班,花两三万进IT培训班却学了个寂寞。

如果你也对编程感兴趣,我建议你好好想想:你到底为什么想学?

普通人究竟有没有学Python的必要?

答案是:有!而且很有必要!

普通人为什么要写编程?

知乎上有个热帖:你都用Python来做什么?

回答可谓是五花八门:

扒明星的微博数据,看看假流量占比;

爬北上广深链家租房数据,得出租金建议;

爬电影评论和评分,分析评分高低的原因;

爬游戏直播数据,分析直播平台和游戏主播行业是否真暴利;

想看看各地空气污染情况,用Python写了抓取PM2.5的程序玩;

甚至还有人分析了70多万场绝地求生的比赛数据,总结出各种地图哪里跳的人多、近战最佳武器等,靠技术吃鸡,实在佩服

难怪有人说,除了生孩子,Python啥都能做!

▲ 知乎@Alfred数据室的回答

这几年Python大火,抖音、朋友圈广告铺天盖地,宣传学完可以轻松达到办公自动化、数据分析可视化等等,甚至有种全民编程的味道。

但是,有编程能力真的那么重要吗?学习编程到底能给我们带来什么?

全球化时代学英语 大数据时代学Python

从大趋势来看,尤其是人工智能的发展,让我们清楚看到:很多劳动力价值都在被机器人代替。

这也就意味着,会写程序的人会更吃香。

那么,为什么火的是Python?

Python语言以简洁著称,容易上手。只要是懂一点英语,逻辑思维不是很差的人很快就能学会。

并且它的应用真的非常广。除了大数据、人工智能、Web开发等领域,还有强大的网络爬虫等。

其实早在几年前,国家政策就开始大力扶持,Python进入小学课堂,各大高校也相继开设人工智能专业;

腾讯、阿里、百度、网易、谷歌、滴滴等大型互联网企业更是大量使用python开发。

当很多毕业生还在为找份安稳的工作奔波,IT专业应届生,AI领域从业者年薪已高达30-50万。

在这里插入图片描述

▲ 某招聘网站上百度、爱奇艺招聘需求

AI领域岗位更是供不应求,当前我国人工智能产业人才缺口达30万!

当然,也有很多同学说,我既不是计算机专业,将来也不从事IT行业,人工智能发展跟我有什么关系?

但请看下面一组数据:

腾讯写稿机器人Dream Writer在奥运期间写了3600篇稿子,半年能写稿件约30万篇;

阿里的AI“鲁班”,1秒可以做出8000张海报;

北美猎头公司的“Brilent”用3.2秒就可以筛选出合适的候选人;

……

越来越多的工作,正在被人工智能替代。

会计、银行职员、行政、HR、设计师、翻译、编辑……这些你可能用来谋生的工作,机器可能比你做的更好。

看到这里,你还认为Python离自己很遥远吗?

可以说,Python逐渐成为未来10年,职场人的新一代“Office”技能。而它在信息搜集、数据分析等方面的应用,也正在各行各业展开…

运营岗位

通过Python抓取用户网上的浏览信息、点击行为等,掌握一手用户数据并进行科学分析,制定高效的运营策略,快速完成KPI。

金融行业

用Python爬虫可以帮客户批量下载上市公司财报,独立搭建了一套金融量化投资系统。

财务专业

用Python完成庞大的税务数据统计,做公司整体财务分析报表,以及第二年的支出预测。

设计岗位

用Python快速全网搜索和抓取最新的图、最适合的素材和最有创意的案例,让甲方爸爸一次就满意。

关于Python学习指南

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学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会兼职接单还是要有一个学习规划。

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<think>嗯,用户问的是有了Cursor这样的工具之后,非程序员是否还需要编程。首先,我需要理解Cursor是什么。根据上下文,可能是一个AI辅助编程工具,类似GitHub Copilot,能帮助生成代码、自动补全或者解释代码。 用户是非程序员,可能他们希望通过工具来完成任务,而不必自己编程。但问题在于是否需要编程的基础知识。我要从几个方面考虑:工具的能力、使用场景、局限性,以及习基础编程的好处。 首先,工具能做什么?如果Cursor能根据自然语言生成代码,那用户可能不需要深入语法,但可能需要理解逻辑结构,比如循环、条件判断等。比如用户想处理Excel数据,可能需要描述清楚需求,但生成的代码是否正确,用户可能需要检查结果,这时候基础概念的理解就很重要。 然后,工具的限制。AI生成的代码可能有错误,或者不符合实际需求。非程序员如果没有基础,可能无法调试或修改生成的代码。比如,生成的代码出现语法错误,或者逻辑错误,用户能否识别并修正? 另外,场景的复杂性。简单任务可能不需要编程知识,但复杂任务可能需要更精确的指令,或者对编程概念的了解。比如,用户想建立一个网站,可能需要理解前端和后端的基本概念,才能有效指导工具生成正确的代码。 还有习成本的问题。编程基础可能需要时间,但对于长期使用工具来说,是否值得?比如,了解变量、函数、循环等概念,能帮助用户更高效地与工具交互,减少误解和错误。 还要考虑用户的真实需求。他们是否只是想完成一次性任务,还是希望长期自主处理更多问题?如果只是偶尔需要,可能依赖工具足够;但若频繁遇到问题,习基础会更有效率。 最后,参考提供的引用,比如引用[1]提到C#中值和引用由对象决定,这可能说明编程中的概念理解对正确使用语言很重要。虽然用户是非程序员,但理解类似概念有助于避免错误。 总结下来,答案应该是:即使有Cursor工具,非程序员仍需编程基础,以便有效使用工具、调试错误、处理复杂任务,并提高效率。同时,根据具体情况,习程度可能有所不同,但基础概念的理解是必要的。</think>### 是否需要编程的非程序员使用Cursor工具? #### 1. Cursor工具的作用与局限性 Cursor作为AI编程辅助工具(如代码生成、自动补全和问题解答),**能显著降低编程门槛**,帮助非程序员快速生成代码片段或完成简单任务(如数据整理、网页生成)。例如,用户输入自然语言需求“用Python从Excel中提取第二列数据”,工具可生成对应的代码框架[^1]。 但工具的局限性在于: - **逻辑理解依赖用户描述**:若需求表述模糊(如未说明数据清洗规则),生成的代码可能不符合预期 - **调试能力要求**:若代码运行报错(如`IndexError`),需基础语法知识定位问题 - **复杂场景适配性**:涉及多步骤业务逻辑时(如搭建完整API服务),需人工调整代码结构 #### 2. 基础编程知识的必要性 | **场景** | **无需编程** | **需基础编程** | |-----------------------|--------------|----------------| | 简单脚本生成 | ✓ | | | 代码错误修复 | | ✓ | | 复杂功能实现 | | ✓ | | 代码逻辑自定义扩展 | | ✓ | 例如,若用户想修改Cursor生成的Python循环逻辑: ```python # 原始生成代码(遍历列表但未过滤空值) for item in data: print(item) # 用户需增加条件判断(需了解if语句) for item in data: if item is not None: # 需要理解条件语法 print(item) ``` #### 3. 推荐习路径(非程序员) - **最低要求**:理解基础概念(变量、函数、条件判断) - **进阶建议**:习目标语言的语法结构(如Python缩进规则、JavaScript回调函数) - **实践方法**:通过Cursor生成的代码反向习(如询问工具“这段代码中`lambda x: x*2`是什么意思?”) #### 4. 典型应用案例对比 - **案例1(无需编程)**: 需求:“生成一个HTML按钮,点击后弹出‘Hello’” Cursor可直接输出有效代码 - **案例2(需编程基础)**: 需求:“从API获取天气数据,筛选温度>25℃的城市,保存到数据库” 需理解:HTTP请求、JSON解析、SQL语句、异常处理等概念 --- ###
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