2019-03-24 16:12:10 +08:00
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## 知乎问题回答
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### Python学习完基础语法知识后,如何进一步提高?
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如果你已经完成了Python基础语法的学习,想要知道接下来如何提高,那么你得先问问自己你要用Python来做什么?目前学习Python后可能的就业方向包括以下几个领域,我把每个领域需要的技术作为了一个简单的关键词摘要。
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> 说明:以下数据参考了主要的招聘门户网站以及职友集。
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2020-12-20 17:30:49 +08:00
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| 职位 | 所需技能 | 招聘需求量 |
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| Python后端开发工程师 | Python基础<br>Django / Flask / Tornado / Sanic<br>RESTful / 接口文档撰写<br>MySQL / Redis / MongoDB / ElasticSearch<br>Linux / Git / Scrum / PyCharm | 一般 |
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| Python爬虫开发工程师 | Python基础<br>常用标准库和三方库<br>Scrapy / PySpider<br>Selenium / Appnium<br>Redis / MongoDB / MySQL<br>前端 / HTTP(S) / 抓包工具 | 较少 |
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| Python量化交易开发工程师 | Python基础<br>数据结构 / 算法 / 设计模式<br>NoSQL(KV数据库)<br>金融学(两融、期权、期货、股票) / 数字货币 | 一般 |
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| Python数据分析工程师 /<br>Python机器学习工程师 | 统计学专业 / 数学专业 / 计算机专业<br>Python基础 / 算法设计<br>SQL / NoSQL / Hive / Hadoop / Spark<br>NumPy / Scikit-Learn / Pandas / Seaborn<br>PyTorch / Tensorflow / OpenCV | 大 |
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| Python自动化测试工程师 | Python基础 / 单元测试 / 软件测试基础<br>Linux / Shell / JIRA / 禅道 / Jenkins / CI / CD<br>Selenium / Robot Framework / Appnium<br>ab / sysbench / JMeter / LoadRunner / QTP | 大 |
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| Python自动化运维工程师 | Python基础 / Linux / Shell <br>Fabric / Ansible / Playbook<br>Zabbix / Saltstack / Puppet<br>Docker / paramiko | 大 |
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| Python云平台开发工程师 | Python基础<br>OpenStack / CloudStack<br>Ovirt / KVM<br>Docker / K8S | 较少 |
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2019-03-24 16:12:10 +08:00
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如果弄清了自己将来要做的方向,就可以开始有针对性的学习了,下面给大家一个推荐书籍的清单。
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1. 入门读物
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- 《Python基础教程》(*Beginning Python From Novice to Professional*)
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- 《Python学习手册》(*Learning Python*)
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- 《Python编程》(*Programming Python*)
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- 《Python编程从入门到实践》(*Python Crash Course*)
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- 《Python Cookbook》
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2. 进阶读物
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- 《软件架构 - Python语言实现》(*Software Architecture with Python*)
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- 《流畅的Python》(*Fluent Python*)
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- 《Python设计模式》(*Learning Python Design Patterns*)
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- 《Python高级编程》(*Expert Python Programming*)
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- 《Python性能分析与优化》(*Mastering Python High Performance*)
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3. 数据库相关
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- 《MySQL必知必会》(*MySQL Crash Course*)
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- 《深入浅出MySQL - 数据库开发、优化与管理维护》
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- 《MongoDB权威指南》(*MongoDB: The Definitive Guide*)
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- 《Redis实战》(*Redis in Action*)
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- 《Redis开发与运维》
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4. Linux / Shell / Docker / 运维
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- 《鸟哥的Linux私房菜》
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- 《Linux命令行与shell脚本编程大全》(*Linux Command Line and Shell Scripting Bible*)
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- 《Python自动化运维:技术与最佳实践》
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- 《第一本Docker书》(*The Docker Book*)
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- 《Docker经典实例》(Docker Cookbook)
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5. Django / Flask / Tornado
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- 《Django基础教程》(*Tango with Django*)
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- 《轻量级Django》(*Lightweight Django*)
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- 《精通Django》(*Mastering Django: Core*)
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- 《Python Web开发:测试驱动方法》(*Test-Driven Development with Python*)
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- 《Two Scoops of Django: Best Practice of Django 1.8》
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- 《Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战》(*Flask Web Development: Developing Web Applications with Python*)
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- 《深入理解Flask》(*Mastering Flask*)
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- 《Introduction to Tornado》
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6. 爬虫开发
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- 《用Python写网络爬虫》(*Web Scraping with Python*)
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- 《精通Python爬虫框架Scrapy》(*Learning Scrapy*)
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- 《Python网络数据采集》(*Web Scraping with Python*)
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- 《Python爬虫开发与项目实战》
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- 《Python 3网络爬虫开发实战》
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7. 数据分析
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- 《利用Python进行数据分析》(*Python for Data Analysis*)
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- 《Python数据科学手册》(*Python Data Science Handbook*)
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- 《Python金融大数据分析》(*Python for Finance*)
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- 《Python数据可视化编程实战》(*Python Data Visualization Cookbook*)
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- 《Python数据处理》(*Data Wrangling with Python*)
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8. 机器学习
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- 《Python机器学习基础教程》(*Introduction to Machine Learning with Python*)
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- 《Python机器学习实践指南》(*Python Machine Learning Blueprints*)
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- 《Python机器学习实践:测试驱动的开发方法》(*Thoughtful Machine Learning with Python A Test Driven Approach*)
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- 《Python机器学习经典实例》(*Python Machine Learning Cookbook*)
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- 《TensorFlow:实战Google深度学习框架》
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9. 其他书籍
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- 《Pro Git》
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- 《Selenium自动化测试 - 基于Python语言》(*Learning Selenium Testing Tools with Python*)
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- 《Selenium自动化测试之道》
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- 《Scrum敏捷软件开发》(*Software Development using Scrum*)
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- 《高效团队开发 - 工具与方法》
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2019-05-25 20:32:10 +08:00
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当然学习编程,最重要的通过项目实战来提升自己的综合能力,Github上有大量的优质开源项目,其中不乏优质的Python项目。有一个名为[“awesome-python-applications”](https://github.com/mahmoud/awesome-python-applications)的项目对这些优质的资源进行了归类并提供了传送门,大家可以了解下。如果自学能力不是那么强,可以通过网络上免费或者付费的视频课程来学习对应的知识;如果自律性没有那么强,那就只能建议花钱参加培训班了,因为花钱在有人监督的环境下学习对很多人来说确实是一个捷径,但是要记得:“师傅领进门,修行靠各人”。选择自己热爱的东西并全力以赴,不要盲目的跟风学习,这一点算是过来人的忠告吧。记得我自己刚开始进入软件开发这个行业时,有人跟我说过这么一句话,现在也分享出来与诸君共勉:“浮躁的人有两种:只观望而不学习的人,只学习而不坚持的人;浮躁的人都不是高手。”
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