学习python日记-python日记本

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习python日记的问题，于是小编就整理了5个相关介绍学习python日记的解答，让我们一起看看吧。

1. 非计算机专业自学Python好找工作吗？
2. 如何自学matlab编程或者python编程？
3. 从事python后端需要学什么技术？
4. python写web后端怎么样？
5. 数据分析真的每天都是python，SQL吗？转行数据分析的话要重点学习什么呢？

非计算机专业自学Python好找工作吗？

自学Python后去找工作还是比较容易的。如果你毕业有三年，很多公司HR是看你的工作经验和项目经验，虽然与是否是计算机专业有一定的影响，但不是主要的。

只要你技术达到了对方公司的要求，但你想去BAT之类的大公司，就需要在这个行业待上五年以上才有机会。

当下很多新兴职业都把Python作为工作必备技能，比如数据分析，大数据工程师，算法工程师，还有人工智能领域需要Python来建模分析。所以，随着5G的大量的商用，相信有更多的机会释放出来。

所以，想学习趁早。加油！

DataTalking是专注于数据领域，分享数据分析相关技术，思维，欢迎关注。

我觉得这个问题可以从两个维度上来看：

1. 从事的领域

最近几年Python发展迅速，特别是在人工智能领域，基本上所有的机器学习框架都开放了PythonAPI；当然Python也在Web服务、爬虫、DevOps等领域发展迅速。

如果要从事人工智能、数据建模领域，确实仅仅学会Python还是远远不够的；如果要从事Web服务、爬虫、DevOps领域，学习Python之余再增加一些生态工具，知其然，知其所以然，我觉得还是可行的。

2. 目标公司

对于找工作来讲，除了技术层面的东西，其实经验还是非常重要的；一个人重度参与了一个项目还是可以学到很多东西的，在工作中项目的经验也不可缺失；特别是在大公司，大公司在考查技术之外很注重实战。

如果目标公司是大公司，还是最好有一些项目经验；如果是一些中小型公司，技术精湛还是有优势的。

尽管非计算机专业自学Python可以让您掌握一项热门技能，但是该技能是否足以让您在就业市场上脱颖而出取决于许多因素，例如行业需求、竞争情况和个人经验等。一些非计算机专业的毕业生成功地利用Python编程技能找到了编程工作，但他们通常也需要具备其他方面的技能和经验，例如数据分析、机器学习、Web开发等。因此，如果您想利用Python来找到工作，建议您将其作为一种***技能，并努力学习其他相关技能，并在实践中积累经验。此外，参加相关的网络和社区活动，与行业内的专业人士建立联系也是很重要的。

作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，从当前IT行业的人才需求情况来看，虽然Python开发的岗位并不少，但是这些岗位对于应聘者的要求却相对比较高，所以对于非计算机专业的初学者来说，要想通过自学Python来实现就业还是具有一定困难的。

当前Python语言的上升趋势虽然比较明显，但是Python的开发岗位更注重应聘者对于大数据、人工智能等技术的掌握情况，而要想掌握大数据和人工智能技术，对于初学者的知识结构和学习能力都有较高的要求，这对于非计算机专业的人来说，学习周期会非常长，而且也未必会达到理想的学习效果。如果初学者有比较扎实的数学基础（高数、线性代数、概率论），同时学习能力也比较强，那么也可以尝试自学大数据开发的相关技术。

Python语言由于自身比较简单易学，所以很多程序员转向Python开发也会比较容易，这也是导致当前Python开发岗位招聘数量虽然比较多，但是竞争也非常激烈的重要原因，尤其是一些高附加值的开发岗位，初学者的竞争力还是比较弱的。目前有不少J***a程序员也在转向Python开发领域，以便于进军人工智能领域。

目前一部分大型科技公司会释放出一些Python实习岗位，这些实习岗位多集中在人工智能领域，比如计算机视觉、自然语言处理等领域，对于初学者来说，从这些实习岗位开始做起是比较不错的选择，一方面可以积累一定的开发经验，另一方面也会有机会进入到大厂工作。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

首先，我个人观点，我觉得自学python是没有问题的，至于好不好找工作，这个就和你个人的能力以及自学能力有关了，如果你的自学Python，对python的理解和应用都非常厉害，我觉得是非常好找工作的；

如何自学matlab编程或者python编程？

这两种语言都属于比较好入门的语言，所以不用担心~

Matlab和Python我都是结合着例子来编写练习的，不过我本身是有别的语言基础的。这里推荐你可以去看官方文档以及给出的例子，自己来动手试一试~

matlab中基本上都是使用数组来存储数据的，数组中的单个数据是可以被访问的，访问的方法是数组名后带一个括号，括号内是这个

数据所对应的行标和列标。如果这个数组是一个行向量或列向量，则只需要一个下标。这和C语言中说的数组有区别，这里的行列下标都是从1开始的。

A=[1 2 3 4],则A(2)表示的是数据2而不是3。

命名规则：matlab 的变量名必须以字母开头，后面可以跟字母，数字和下划线（_）.

好的编程习惯：

1、给你的变量起一个描述性的且易于记忆的变量名。例如，货币汇率可以exchange_rate为变量名。这种方法将使得你的程序更加明确且易于理解。

2、给每个程序创建一个数据字典以增强程序的可维护性。数据字典列举了你在本程序中用到的所有变量的定义。它的定义应包括本条目的所要描述的内容和它在执行时所在的单元。

3、在每次用到一个变量时，我们要确保变量名的大小写的精确匹配。在变量名中只使用小写字母是一个好的编程习惯。

像C 语言这样的语言中，变量类型和变量在使用之前必须强制声明。这种语言我们叫它强类型语言。相对地，像MATLAB 这样的叫做弱类型语言。通过简单的赋值形式就可以创建变量，变量类型取决于创建时的类型。

特殊变量：

Inf 这个符号代表无穷大，它一般情况下是除以0 产生的

NaN 这个符号代表没有这个数。它一般由数***算得到的。例如，0 除以0。

clock 这个特殊变量包含了当前的年，月，日，时，分，秒，是一个6 元素行向量

date 当前的日期，使用的的字符形式，如30-Dec-2013

eps 变量名是epsilon 的简写。它代表计算能机辨别的两数之间的最小数

建议可以从Python入手。

Matlab相对来说适用范围要窄一点，它主要是用于科学计算方面。而python是应用十分广泛的通用编程语言。因其语法简洁、易上手等特点近年广受欢迎。并且在热门的机器学习和网络爬虫方面都有运用。

建议先浏览python的官方网站***s://***.python.org。在上面下载安装。

***s://docs.python.org/3/这里有官方的参考文档和教程，官方文档中的教程是非常值得一看的。（有中文）

书籍推荐一本《Python语言及其应用》作为入门是比较不错的。

从事python后端需要学什么技术？

对于Python的学习人员需要掌握以下技术

1. 网络编程。网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的"基石"。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。

2. 爬虫开发。将网络一切数据作为***，通过自动化程序进行有针对性的数据***集以及处理。爬虫开发项目包含跨越防爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。

3.Web开发。Web开发包含前端以及后端两大部分，前端部分，带你从"黑白"到"彩色"世界，手把手开发动态网页;后端部分，带你从10行代码开始到n万行来实现并使用自己的微型Web框架，框架讲解中涵盖了数据、组件、安全等多领域的知识，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。

4. IT自动化开发。IT运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，目的就是实现减少人工干预、降低人员成本以及出错概率，真刀真枪的带你开发企业中最常用的项目，从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等多个层面接触真实的且来源于各大互联网公司真实案例，如:堡垒机、CMDB、全网监控、主机管理等。

5. 金融分析。金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，手把手带你从金融小白到开发量化交易策略的大拿。学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如"双均线"、"周规则交易"、"羊驼策略"、"Dual Thrust 交易策略"等，让梦想照进现实，进入金融行业不再是个梦。

6. 人工智能+机器学习。人工智能时代来临，率先引入深度机器学习课程。其中包含机器学习的基础概念以及常用知识，如:分类、聚类、回归、神经网络以及常用类库，并根据身边***作为案例，一步一步经过预处理、建模、训练以及评估和参调等。人工智能是未来科技发展的新趋势，Python作为最主要的编程语言，势必有很好的发展前景，现在学习Python也是一个很好的机会。

题主的问题是比较明确的，要从事python后端。虽然python可以做很多事情，比如大数据分析、爬虫、机器学习、人工智能，但我们理解狭意上的后端，主要指的是WEB项目后端。其特点：主要工作就是数据库的增删改查。下面主要从python自身需要学习的技术和python后端开发需要用到的其它技术作分析介绍。

一、python 技术

• python 开发环境搭建、IDE使用
  

• python 的第三方模块安装方法

• python 语法、变量（字符串、数字、列表、字典等）

• python 模块、类（多态、封装、继承、接口、基类等）、对象、函数、属性等的定义与使用

• python 类的初始化、类导入、模块导入

• python 文件读写

• python 多线程

• 异常处理

• 测试类

• GUI（后端可能用不到）、输入与输出

• python 自带的基础模块，如os、sys、time

• 第三方库，如：数据可视化

• python 对数据库（主要mysql）的控制

• python 后端框架，如：Flask

• 日志处理

如果做 tcp/udp开发，还需要学习：

• 网络模块，socket

二、其它技术

• HTML、J***aScript基础

• JSON语法与使用

• python程序部署

• 数据库使用（通常用mysql）

• 缓存的使用

• 正则表达式

另外的像爬虫、机器学习啥的就不在这里介绍了。

Python最大的特色是数据科学这个方面，如果想从事Python后端开发，我列一下知识点，供你参考:

1.首先，Python基础

2.Python网络爬虫(用于***集数据)

3.Python数据分析(对数据进行处理)，这里也包括了Python可视化的知识。

4.Python机器学习(用于建模，训练数据，预测等)。

5.Python数据挖掘(这是一个多学科方向的，在现在数据=金钱的时代，这个方向非常受欢迎)。

6.Python深度学习(这是现在新兴的人工智能领域非常火，非常重要的知识)

7.Python强化学习、自然语言学习(这些都是人工智能领域的重要知识)

Python后端的主要方向就是上面列出的知识，希望对读者朋友有借鉴作用。

最近经常收到关于高级的python 后端程序员， 应该掌握哪些技能点的问题，结合技术大牛的经验简要的总结了以下几点，希望对大家有所帮助。

1. Python元编程

可以通过多看一些优秀开源代码来学习，比如sqlalchemy，gunicorn等。

2. Cython

不是CPython解释器，而是一种用python语法生成C extension的工具，常被用于解决各种性能问题，也常见于各种开源项目。

3. C

Python用的多了你会发现，本质上解决更深层的问题，C是逃不了的（比如看一些Python底层库的实现，源码分析等）。推荐一本不错的书《Python源码剖析》，当然，没有C基础你是看不了的，这就是为什么说C很重要。

4. PEP8

不知道你的Code Style怎么样，但作为一个优秀的Python工程师，标准还是要熟悉一下的。这方面也不会花很多时间。

5. Design Pattern以及Python中对应的实现方法

建议找一本J***a的书，因为讲的最好，建议自己动手写Python，因为这样才记得住。

6. 学院派：《编译原理》《计算机网络》《数据结构与算法》

当然，很多人认为这些没有用，我也并不想跟你们争论。

python写web后端怎么样？

python写前后端都没问题，现在这个语言很火，主要还是在人工智能方面的应用！像这类语言每隔几年都会出一种，是在之前开发语言的基础上进行的调整。不过目前主流的web前端已经开始独立，之前像c#，.net已经逐渐随着移动设备的兴起，逐渐沦落！j***a，php又成为主流。后端开发相对来说没有那么频繁更换，所以开发没问题，能不能成为主流，说不准

非邀自答:感谢您地阅读我的回答，希望我的回答能够解决您的问题。

首先python是非常适合进行web开发的利器。

python有很多web框架，主流的python-web框架有flask，Django等。web框架提供了web开发更高层次的抽象，开发者可以把更少的精力时间花费在各种响应的区分上，而是把主要的精力用在响应的内容上。

比如其中重要的***协议。

在web领域这是一个十分重要的协议，在实现它时需要大量的时间，但这个协议又是通用的，通用便是可重复利用的，在python库里就有实现这一功能的web基本库:WSGI，它封装了***协议的实现，将你网络通信抽象为接收数据报和发送数据报的简单函数。更加有利于web开发者的使用。

数据分析真的每天都是python，SQL吗？转行数据分析的话要重点学习什么呢？

SQL是数据分析师最常用的工具，几乎每天都会用到，主要是其基本用法需要掌握。

基础入门可能包含如下：

• 6个基本关键词：select/from/where/group by/h***ing/order by
• Joins：Inner, left, right, outer，以及self join
• 聚合函数
• Window functions

提高篇：

• 子查询
• CTE

可以对照看看，自己各点掌握得如何？

Python在业内使用也挺多，但不是必须，相当企业并没有要求。当然如果你想学习机器学习算法，建模，python是一个可选的基础之一，其第三方库包及其丰富。

其他的，比如BI工具，很多企业使用都不一样，这个其实可以在工作中边学边用。

接下来是重点：

既然是转行到数据分析，就涉及到如何拿到一份offer的问题。笔者以往的经历来看，相当多企业，面试开始就是SQL技术面。过关之后就会有大量的分析题，这非常考验面试者能力。

数据分析理论知识：

• 统计知识：描述性统计知识、相关系数、协方差、常见的概率统计分布等；
• 分析方法和分析模型：用户分群、漏斗分析、归因分析、对***析等，这块非常多，需要好好学习；

思维能力：这块面试官可以从你的表达，谈吐感受到。往往也是考虑的重点，建议看看经典书籍《金字塔原理》、《批判性思维》等；

项目积累：即使是转行，从未涉及过数据分析工作，在找工作之前，完全可以找到一些项目和数据练手。这样，会让自己有更充足的准备。

相信经过以上的努力准备，题主可以顺利转行，拿到一份好的数据分析offer。

到此，以上就是小编对于学习python日记的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python日记的5点解答对大家有用。