零基础成功转行Python工程师，从月薪4K到现在月入2W+！说说我的经历

最新推荐文章于 2025-06-11 23:12:55 发布
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分类专栏： Python 编程开发 计算机科技 文章标签： python 开发语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/python03013/article/details/131007615
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本文是一位25岁的转行者分享如何从零基础学习Python，成功转行成为Python工程师的经历。他讲述了自己在学习过程中的挑战、选择Python的原因、学习方法和资源，以及最终找到工作的经历，为想转行的人提供启示。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

25岁转行学python的。说实在，转行就是奔着挣钱去的。希望我的经历可以给想转行的朋友带来一点启发和借鉴。

先简单介绍下个人背景，三流大学毕业，物流专业，学习能力一般，没啥特别技能，反正就很普通的一个人！工作三年存款3000，感觉生活无望，就直接决定转行。

在这里插入图片描述

我决定转行IT行业理由很简单，体面行业，不用体力劳动，办公环境大多不错，行业回报率高，做哪一行都不轻松，但是IT回报率可能更高。而且现今互联网趋势明显，IT人才是通用人才，走到哪都不怕找不到工作。

我是完全小白，没基础，所以学习过程还是非常痛苦的。刚开始网上买了一些IT类书籍，但是没基础看起来实在是难以理解。于是网上找教程，但不成系统，起步的那段时间都怀疑自己到底能不能学成，是不是该放弃

虽然否定自己的想法当时而出现，但真的不想一直过着低薪卖苦力没有未来的日子，内心渴望改变的声音鞭笞着我坚持。当时为了学习加了很多IT群，认识蛮多朋友，他们建议我学python，相比java,C++，.Net这些IT语言更容易掌握，入门简单，而且python应用方向也非常多。听了建议，又重拾信心。

坚持了几个月，每天差不多学到凌晨一两点，一天的学习时间基本保持在5个小时以上，从理论到实操，遇到问题就请教群里大佬，通过学习，python大致掌握，还学会了SQL，懂点linux,还会简单爬虫，算法。虽然比不上大佬，但自己还是非常开心的，找一份python相关工作应该还是没问题的。

辞职后开始找工作，毕竟新手，碰壁难免，但还是找到一个互联网公司的技术岗位，6.5K的薪资（仅代表本人个人收益），双休，五险一金，加班费，餐补，住宿补贴，3-6月调薪，年终奖，节日福利等等，办公环境是高档写字楼，当时自己非常满意，相比之前物流工作，觉得未来可期。

在这里插入图片描述

从靠劳力赚钱转变成靠脑力赚钱，很多人肯定会问，我是如何做到，而和我一样想转行，想学python的小白肯定想知道我是如何学好这门编程语言？我也打算将自己的经验分享出来，给想就业和转行的人一些建议和学习方法吧！

1、明确学习目标

最重要的是明白学python的目的是什么，是数据挖掘还是想刷个火车票啥的࿰

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富士康员工的逆袭之路，从月薪4K到现在月入1W+，是如何做到的？
程序员干货站
05-26 637
前言 改变不难，难的是如何迈出第一步，有想法就要行动！想法+行动+坚持=成功！！！ 我18年毕业于黑龙江科技大学，电子信息工程学院，是一个很不出名的小本科，大学期间专业知识也没有去认真的学习，所以毕业的时候就随便找了一份工作，在富士康的昆山厂区，做自动化工程师。记得那时候税前薪资大概是4-6k，因为是在工厂，工作环境很差，也很危险，工作三年零存款，感觉继续这样下去既对不起父母也赚不到钱就想转行。 转行理由：我是24岁开始转行学Python的，一开始，想转行的目的很简单，就是想赚钱，就是想换个好的工作环境，想
从4k到42k，程序员的涨薪史看哭了。
技术专家
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我90后，零基础成功转行python工程师，从月薪4K到现在月入2W+！改变真的难吗？_哪些行业适合0经验转行
2401_84556564的博客
05-03 877
如果对Python感兴趣的话，可以试试我的学习方法以及相关的学习资料Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。
我90后，零基础成功转行python工程师，从月薪4K到现在月入2W+！改变真的难吗？_哪些行业适合0经验转行(1)
2301_82241983的博客
05-03 982
如果对Python感兴趣的话，可以试试我的学习方法以及相关的学习资料。
我90后，零基础成功转行python工程师，从月薪4K到现在月入2W+！改变真的难吗？_哪些行业适合0经验转行(3)
2301_82241983的博客
05-03 976
如果对Python感兴趣的话，可以试试我的学习方法以及相关的学习资料。
我90后，零基础成功转行python工程师，从月薪4K到现在月入2W+！改变真的难吗？
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我是25岁转行学python的。说实在，转行就是奔着挣钱去的。希望我的经历可以给想转行的朋友带来一点启发和借鉴。 先简单介绍下个人背景，三流大学毕业，物流专业，学习能力一般，没啥特别技能，反正就很普通的一个人！工作三年存款3000，感觉生活无望，就直接决定转行。
一个90后零基础成功转行python工程师的自述：“从月薪4K到现在月入2W+！改变真的难吗？”
xx16755498979的博客
12-26 108
我是25岁转行学python的。说实在，转行就是奔着挣钱去的。希望我的经历可以给想转行的朋友带来一点启发和借鉴。先简单介绍下个人背景，三流大学毕业，物流专业，学习能力一般，没啥特别技能，反正就很普通的一个人！工作三年存款3000，感觉生活无望，就直接决定转行。我决定转行IT行业理由很简单，体面行业，不用体力劳动，办公环境大多不错，行业回报率高，做哪一行都不轻松，但是IT回报率可能更高。而且现今互联网趋势明显，IT人才是通用人才，走到哪都不怕找不到工作。我是完全小白，没基础，所以学习过程还是非常痛苦的。
高校Python实习生面试，初面都没过就被淘汰了？
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最近和我朋友在聊天的过程中，聊到最近他们公司面试了很多Python实习生，很多都是第一轮面试就被淘汰了。 这是什么原因了？咱们接着往下看。 计算机科学与技术专业，每年毕业生高到数十万。而且现阶段的计算机行业发展非常快，所以仍需要不断有人来填充本行业的人才缺口，而且不论是起薪还是薪资增长幅度都是很高的。 而且计算机类的专业不论是专科还是本科就业率都很可以，最主要的这个专业是一个技术活，技术越牛工资越高。 尤其是Python发展势头很猛，所以工作岗位是不缺的。 为什么很多Python专业的应届生第一轮面试就被淘
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Python协程编程指南 协程是Python异步编程的核心技术，通过async/await语法提供了一种比传统回调更优雅的解决方案。本文详细介绍了协程的工作原理、优势、使用场景及高级用法。 核心要点： 协程通过非阻塞机制解决I/O操作时的线程阻塞问题，实现单线程高并发 使用asyncio库创建事件循环，通过async定义协程，await挂起执行 协程在Web服务、数据库交互等I/O密集型场景性能显著优于同步编程 结合Task对象实现并发执行，通过回调或直接获取结果 可与线程池/进程池混合使用处理不支持协程的
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注：这里AI给出的“适用场景”存在问题。关于性别，为二分类问题，不需要使用独热编码。三分类以上才涉及独热编码。出现问题：忘记之前已对数据进行了独热编码，导致映射出来的值为空值。对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）补充：对数据进行“归一化”和“标准化”的作用。补充：“独热编码”与“标签编码”的选择。
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这个基于Matplotlib的统计绘图库，简直就是数据分析师的时尚造型师。悄悄说个骚操作：先用Seaborn画基础图，再用Matplotlib微调细节，效率颜值两不误！（重要的事情说三遍！）Matplotlib是必须的！Matplotlib是必须的！Matplotlib是必须的！最后送大家一句Seaborn哲学：如果一个图需要超过5句代码，那肯定有更优雅的写法！Seaborn是高级封装，Matplotlib是底层引擎。对角线放直方图，上半部分散点图，下半部分密度图——这才是探索数据关系的正确姿势！
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univerbright的博客
06-09 282
通过实际的小项目，将前面学到的 Python 基础语法、流程控制、函数定义、异常处理等知识进行综合运用。本章以几个循序渐进的小项目为例，帮助读者在实践中理解编程逻辑，提高编程能力。本项目实现一个基于命令行的简单计算器，支持加、减、乘、除四种基本运算，输入两个数字和运算符，即可返回运算结果。结果：12.0 / 3.0 = 4.0。请输入运算符 (+ - * /)：/请输入运算符 (+ - * /)：%无效的运算符，请重新输入。请输入第一个数字：12。请输入第二个数字：3。请输入第一个数字：7。
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钢铁男儿
06-10 337
方法为 Python 抽象基类识别虚拟子类提供了便利，但在自定义抽象基类时，要谨慎使用该方法，优先考虑继承和注册的方式来保证代码的可靠性。
python数据结构和算法(5)
最新发布
编码小栈
06-11 138
插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的，个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序。
预训练模型 CBAM注意力
zx15600886035的博客
06-10 592
在更理想的情况下，如果能让 attention 图的值都趋近于 sigmoid 函数的反函数中对应输出为1的值，那么CBAM就近似于一个“直通车”(x * 1 = x)，网络可以选择“忽略”它。给专家（预训练层） 设置一个极低的学习率（比如1e-5），告诉他们：“你们基本保持现状，只需要根据实习生的表现做一些微小的调整即可。但是你要注意，最后的卷积形式是 卷积--激活--池化--全连接，如果你放置前全连接前的话，cbam中的空间注意力会完全失效，因为此时空间维度不存在了，失去了寻找空间相关性的能力。
python打卡day43
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作业：kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化导入包。
python电子学会三级的零碎笔记
xzal12的博客
06-07 442
‌示例‌：如果s = ['a', 'b', 'c']，则' '.join(s)+'\n'的结果是'a b c\n'，写入文件时所有元素会在一行内显示，每个元素之间用空格分隔，末尾有一个换行符。(2) '\n'.join(s)‌：如果s = ['a', 'b', 'c']，则'\n'.join(s)的结果是'a\nb\nc'，写入文件时每个元素会占据文件的一行。(1) ' '.join(s)+'\n'‌：这种方式首先将列表s中的每个元素通过空格连接成一个字符串，然后在字符串末尾添加一个换行符\n。
bilibili-mcp 使用示例
No trade is free, but my contents are.
06-10 968
将函数注册为 MCP 工具，可被外部调用。函数获取 B 站 API 数据。确保最多返回 10 个视频。：返回结构化的字典列表。
如何从零基础学会python
02-27
<think>嗯，用户之前问过如何从零基础成为数据分析师，现在又想知道如何从零基础学会Python。看起来他们可能是在为转行或提升技能做准备。作为数据分析师，Python确实是一个重要工具，所以用户可能是在继续之前的计划，想要先掌握Python这个关键技能。 首先，我需要确定用户的学习目标是什么。他们可能希望用Python进行数据分析，但也不排除有其他用途，比如Web开发或自动化。不过根据之前的对话，数据分析的可能性更大。因此，我应该侧重在数据分析相关的Python学习路径上，同时兼顾基础，因为用户是零基础。 接下来，用户的学习路径需要结构化。之前的回答分步骤列出了数学基础、工具技能、商业思维等，这次也需要类似的清晰结构。但Python的学习可能需要更具体的阶段性目标，比如基础语法、数据处理、项目实战等。 用户可能没有太多编程经验，所以需要从最基础的开始，比如安装Python、配置环境，这些步骤虽然简单，但对新手来说可能是个障碍。需要推荐合适的IDE，比如VSCode或PyCharm，并提供安装指南的链接，帮助他们顺利起步。 然后，基础语法部分要简明扼要，避免让用户感到压力。比如变量、数据类型、控制结构、函数这些核心概念，需要用简单的例子说明。例如，用print("Hello World")来展示基本输出，用for循环处理列表等。 接下来是数据处理，这部分对数据分析尤为重要。需要介绍Pandas和NumPy库，但要注意不要一开始就堆砌太多库，而是逐步引导。给出代码示例，比如用Pandas读取CSV文件，进行数据清洗和聚合分析，这样用户能直观看到应用场景。 可视化也是关键，Matplotlib和Seaborn是常用的库，可以展示如何生成图表，帮助用户理解数据。同时提到Plotly的交互功能，但可能作为进阶内容。 项目实战部分需要推荐实际的数据集，比如Kaggle的Titanic或电影数据，这些都是经典案例，容易上手。每个项目要明确目标，比如数据清洗、可视化、探索性分析，让用户有明确的方向。 在学习建议方面，要强调实践的重要性，避免陷入理论陷阱。用户可能容易过度收集资料而不动手，所以需要鼓励他们多写代码，参与开源项目或社区。同时提醒避免常见的误区，比如追求最新技术或忽略代码规范。 资源推荐要包括免费和优质付费资源，比如廖雪峰的教程、Coursera的课程，以及书籍如《Python编程：从入门到实践》。这些资源经过验证，适合不同学习风格的用户。 最后，保持回答结构清晰，分步骤进行，每个步骤有重点和示例，让用户能够循序渐进。同时注意使用用户之前提到的Markdown格式，比如代码块和公式，保持一致性。还要检查LaTeX是否正确，比如数学公式用$$包裹，确保格式无误。</think>以下是零基础系统学习Python的完整路径规划，分5个阶段+实战项目+避坑指南，附带代码示例和免费资源： --- ### 一、环境搭建与基础语法（2周） **重点掌握**： ```python # 基础三件套 print("Hello World") # 输出 name = input("请输入姓名: ") # 输入 age = 25 # 变量定义 # 条件判断 if age >= 18: print("成年人") else: print("未成年人") # 循环结构 for i in range(5): # 输出0-4 print(i) ``` **必学知识点**： 1. 变量与数据类型（int/str/list/dict） 2. 条件语句（if-elif-else） 3. 循环结构（for/while） 4. 函数定义（def） 5. 文件操作（open/read/write） **工具准备**： - IDE推荐：VSCode（轻量）或 PyCharm（专业） - 环境配置：[Anaconda](https://www.anaconda.com/)（含Jupyter Notebook） --- ### 二、数据处理核心技能（4-6周） **1. 数据清洗（Pandas）**： ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') # 处理缺失值 df.fillna(0, inplace=True) # 筛选数据 filtered = df[df['销售额'] > 1000] # 分组聚合 result = df.groupby('城市')['订单量'].mean() ``` **2. 科学计算（NumPy）**： ```python import numpy as np arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) print(arr.T) # 转置矩阵 print(np.sum(arr, axis=0)) # 列求和 ``` **3. 数据可视化（Matplotlib/Seaborn）**： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4], [10,20,15,25]) plt.title('销售趋势图') plt.xlabel('季度') plt.ylabel('销售额（万元）') plt.show() ``` --- ### 三、进阶开发能力（2-3个月） **1. 面向对象编程**： ```python class Dog: def __init__(self, name): self.name = name def bark(self): print(f"{self.name}：汪汪！") my_dog = Dog("阿黄") my_dog.bark() ``` **2. 常用库实战**： - 网络请求：`requests`（爬虫基础） - 自动化办公：`openpyxl`（Excel操作） - 异步编程：`asyncio`（提升效率） **3. 异常处理**： ```python try: result = 10 / 0 except ZeroDivisionError: print("除数不能为零！") finally: print("程序执行完毕") ``` --- ### 四、项目实战（至少3个完整项目） **推荐项目清单**： 1. **电商数据分析** - 数据源：Kaggle电商数据集 - 目标：用户行为分析/商品推荐 - 技术栈：Pandas+Seaborn+Scikit-learn 2. **自动化办公系统** - 功能：Excel报表自动生成/邮件定时发送 - 技术栈：openpyxl+smtplib 3. **网络爬虫实战** - 目标：抓取豆瓣电影TOP250数据 - 技术栈：requests+BeautifulSoup ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://movie.douban.com/top250' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') titles = [title.text for title in soup.select('.title')] ``` --- ### 五、高效学习建议 **1. 学习路线图**： ``` 基础语法 → 数据处理 → Web开发/自动化 → 机器学习 ``` **2. 避坑指南**： - ✖️ 不要死记语法：通过实际项目加深理解 - ✖️ 避免过度追求新框架：先掌握标准库 - ✖️ 拒绝"教程收集癖"：选择1-2个优质教程坚持学完 **3. 免费资源推荐**： - 文档：[Python官方文档](https://docs.python.org/zh-cn/3/) - 教程：[廖雪峰Python教程](https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400) - 练习平台：[LeetCode初级题库](https://leetcode.cn/problemset/all/?difficulty=EASY&page=1) **4. 推荐书籍**： - 入门：《Python编程：从入门到实践》 - 进阶：《流畅的Python》 - 算法：《算法图解》 --- ### 学习效果检验标准 1. 能独立完成200行左右的脚本开发 2. 能用Pandas完成数据清洗和基础分析 3. 能读懂GitHub上star>1k的开源项目 4. 能使用面向对象思想封装工具类 建议每天保持2小时有效编码时间，遇到报错时先看错误提示（90%的问题都能通过错误信息定位）。记住：编程是动手练出来的，不是看视频看会的！
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