为什么我自学了六个月Python,投简历一点回应都没有

有人说Python语言不行,有人说中国Python根本就没公司用。在大家群嘲的背后,我们来分析一下:

为什么大家都不看好Python?

学Python能不能找到工作?

学Python的人,还有未来吗?

Python是目前比较热门的语言,但热门不意味着好找工作,导致投简历没有回应的原因太多太多。但无外乎几个原因:1、简历写的有问题。2、技术不够。

记得看过一则关于自学python找工作的内容:

自学python六个月,没参加几次面试,就顺利拿到了美团的offer,公司的福利待遇很好,还给我配备了衣服、安全帽,从此我踏上了送外卖的职业生涯。
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之前看到一个比喻,真的很赞同:

当土著拿到猎枪之后,他们射箭的技能退化严重,但因为食物更多了,厨艺有了长足的进展。
当你不再为一些问题担心之后,你就可以把注意力集中在另外一些问题上了。这就是选择不同的编程语言的根本差别。

用任何语言都会降低你的编程能力,只要你以为这门语言就是编程的全部了。

关于成为软件工程师,我认为至少要包括程序设计和程序开发这两项能力,甚至程序设计更重要。
Python有大量的开源库值得我们去学习,你会学习到很多很灵巧的设计方法和设计模式,大开眼界。

找不到工作,可能只是因为你学的不够有价值!

目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使用Python,如:YouTube、Dropbox、BT、Quora、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、腾讯、汽车之家、美团等。

没有任何一个公司不需要Python,只是使用的场景不一而同,更多的情况是与其他开发结合。举个例子,没有任何一个公司不需要做反扒、推荐内容,而这只有Python能做到。

先看看Python的平均工资,仅仅是爬虫工程师的薪资,平均月薪达21k。这份数据来自于职友集2020年1月13日的结果:
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刚学Python的程序员,想要快速成长、持续加薪,这几点一定要记住!

1、很多最新资料都是英文的,一定要学好英文,才能抢占先机,解决别人不会的难题,大家有问题都求助你,慢慢的你就成为大家口中的“大牛”了。

2、不要频繁跳槽!企业的信任是要培养的,一般刚入职1年,不会让你接触核心代码,但是“核心业务”才是帮你你能力快速沉淀的东西。

3、每阶段,给自己制定1个目标,哪怕每天1小时时间去学习,你也会超越90%的同龄人。

可以说学习能力也是一大关键。总之就是找工作千万别怕苦,别丧失信心

最后,自学python找工作还有几点需要注意,或者说需要掌握的技巧:

1、最好不要走正常招聘渠道,除非你有非常突出的优势,否则很容易被HR给筛选掉。可以的话,最好直接投到部门里去,记得附上简历、自己编的程序或写的代码等等。

2、本着只想找工作的心。就当自己是刚毕业的学生,找工作别太挑。理论上,只要是python的,公司再小也去,积累工作经验才是关键。有了经验,公司不好你可以换,反客为主。

3、求职过程加强学习,搞技术的,学习永无止境,提升自己的技术水平,求职自然会少走很多弯路。

为了让更多人可以真正学到Python全栈内容,如果你有需要,不妨和优快云的小姐姐聊一聊。免费领取python入门资料尝试一下~

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。
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二、Python必备开发工具

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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。
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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。
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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。在这里插入图片描述

六、Python练习题

检查学习结果。
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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。
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这份完整版的Python全套学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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内容概要:本文详细介绍了如何使用Matlab对地表水源热泵系统进行建模,并采用粒子群算法来优化每小时的制冷量和制热量。首先,文章解释了地表水源热泵的工作原理及其重要性,随后展示了如何设定基本参数并构建热泵机组的基础模型。接着,文章深入探讨了粒子群算法的具体实现步骤,包括参数设置、粒子初始化、适应度评估以及粒子位置和速度的更新规则。为了确保优化的有效性和实用性,文中还讨论了如何处理实际应用中的约束条件,如设备的最大能力和制冷/制热模式之间的互斥关系。此外,作者分享了一些实用技巧,例如引入混合优化方法以加快收敛速度,以及在目标函数中加入额外的惩罚项来减少不必要的模式切换。最终,通过对优化结果的可视化分析,验证了所提出的方法能够显著降低能耗并提高系统的运行效率。 适用人群:从事暖通空调系统设计、优化及相关领域的工程师和技术人员,尤其是那些希望深入了解地表水源热泵系统特性和优化方法的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要对地表水源热泵系统进行精确建模和优化的情景,旨在找到既满足建筑负荷需求又能使机组运行在最高效率点的制冷/制热量组合。主要目标是在保证室内舒适度的前提下,最大限度地节约能源并延长设备使用寿命。 其他说明:文中提供的Matlab代码片段可以帮助读者更好地理解和复现整个建模和优化过程。同时,作者强调了在实际工程项目中灵活调整相关参数的重要性,以便获得更好的优化效果。
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