什么人合适学习Python

前言

发了几天的Python基础，也认识了一些朋友，忽然有人问起，说为啥学Python，或者说啥人学习Python，作为一个教龄8年从Python一线讲师到Python教学主管的我和大家分享一下个人的看法，还是提前说一下，个人见解，不喜勿喷。嘿嘿嘿，开始啦。（文末送福利）

首先说，学习或者了解Python的小伙伴大多知道，Python是一门胶水语言，和其他的语言很容易协作，但是大家都没有对这句话太放在心上，所以导致了对Python的一些误解。其实Python本身具有很丰富的功能，可以使用在，WEB开发，数据分析，人工智能，自动化运维，自动化测试，自动化办公这些领域，所以给大家一种印象就是学习Python，就可以找工作，赚大钱，走上人生巅峰，其实这是有问题的，我们来聊聊：

合适学习Python的人

Python开发效率高，学习难度低，所以适合下面的小伙伴：

1）0基础入门编程的小伙伴，这里必须强调是入门编程，不是入职编程，这两边有很大的区别，由于网络上的一些宣传，给想入门的小伙伴推荐的是 Python+linux或者Python+WEB的课程，这样的课程入职对于小白同学的入职难度（后期是三到四个月的学习周期）其实不低，因为面向工作的要求，这样的知识点很难掌握全面，需要小白同学在认真专注的基础上在课程当中做减法，选择一个好的方向，否则内容太多，小白同学很容易学懵。

2）有运维基础转自动化运维的小伙伴，由于linux好多系统级别的命令就是使用Python实现的，并且自带了Python，所以运维的同学学习Python有天然的优势，并且，使用Python丰富的功能缺失可以让运维工作变得更加高效，最后，现在就业市场上对运维的Python要求也很强势，假如你是一个1年以上的运维小伙伴，那么学习Python加薪这件事情是比较靠谱的。

3）有测试基础转自动化测试的小伙伴，Python的学习难度低，并且对单元测试，浏览器驱动，报告生成都有很好的模块支持，测试的小伙伴学习Python升职加薪很容易的。

4）做科研研究数据分析的小伙伴，这类小伙伴的需求当中，伴随着大量的算法和可视化需求，如果自学其他的语言成本太高了，快速上手Python绝对是一个好的选择，而且Python提供了丰富的数据分析和人工智能的模块和框架，简直就似乎一拍即合的好事情。

5）其他领域需要自动化的小伙伴，这类小伙伴应该是需要Python的小伙伴当中很小众的一些，但是需求确实是五花八门，比如使用Python调用犀牛软件，自动化批量渲染建筑模型，使用Python调用3Dmax批量建模，使用Python批量操作文件进行自动化办公，但是这些都需要你在本行业有一定的建树。

给小白小伙伴面向就业的建议

那是不是小白就不可以学习Python找到工作呢，不是的，只不过最近几年，Python发展逐渐成熟，单单学习Python找一份工作的难度越来越高，所以建议大家：

1）Python+学习方法，可以Python+测试，Python+数据分析，Python+人工智能，Python+数据挖掘，Python+运维，Python+…进行学习。这样就业会好很多。

2）必须要懂数据结构，Python本身具有完善的封装，加上好多初学的同学本身没有计算机基础，导致
Python当中出现了一批方法调用工程师，只会简单的使用Python的语法和已有的模块功能，对底层的原理逻辑不了解，这样面试会…，嘿嘿嘿。所以必须逼着自己学习数据接口，锻炼编程思想逻辑，提高自己的硬实力。

3）必须可以完成连贯的项目或者功能，构建自己的项目思维，好多小白同学学习的感触经常是我也不知道为啥干这个，那么就需要完整的项目去练习，比如，爬虫从数据获取到数据存储，在项目过程当中努力的去理解项目的业务逻辑和思路，这个才是成长的硬道理。

4）WEB后端开发对新手没有那么友好，好多初学的小伙伴会在之初学习Python+Django或者Flask或者tornado，这样做其实隐藏了另外一个需要你精通的东西，前端，前端的知识点多而杂，入门容易，精通难，整个Web项目涉及到了前端，后端，数据库，服务器，新手入门压力太大。

那么Python那些方向入行比较容易呢，个人感觉：

1）自动化测试，这个是目前个人感觉性价比最高的方向，难度低，薪资也比较可观，但是后期发展需要很努力突破薪资瓶颈（这个我们后面也会聊）。

2）自动化运维，这个反向相对难度会低很多，所以建议尝试。

3）爬虫，这个方向是Python每年新手入行最多的方向，但是还是要提醒大家，爬虫易学难精，所以要做好面对各种反爬的心理准备,嘿嘿嘿。

当然，三分天注定，七分靠打拼，如果努力的话一切都有可能，加油Python。 好啦，先聊到这里，大家有啥问题，欢迎评论，留言，点赞。

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