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多看看有关的书本:在学习的情况下,无论我们采用什么样子的学习方式,始终记牢多看书是十分关键的。尤其针对新手而言,自身就欠缺基础知识,多看书可以使我们更快的了解好一个完全的知识框架,对后来的深层次学习奠定基础。
我生活在一个四线城市不像一线城市996、007那么大压力,算是工作生活平衡的开,自己的业余时间也比较丰富,就想着用所学专业接些单子赚点零花钱这样。有些程序员同事不认可开发兼职这种事,认为很浪费时间精力,有这时间还不如自己研究一门技术。但是我认为,技术变现需要一个思维转换的过程,把自己从螺丝钉变成老板。不要低头干活,还要抬头看路!
行业人才的需求:在过去五年里,呈现出爆发性增长的趋势。今年人工智能人才缺口高达80万,人才市场早已供不应求。就市场去求来说,技能需求增速达到将近翻了一倍,居于首位。数据充分说明了人才的巨大缺口,也反映出需求量的不断增长,到目前依然是招聘市场很火热的岗位。
1理解python的特性,知道其面向对象,可移植性,大型标准库以及开源。2熟练使用标准库,为了便捷实现各项功能,前辈大牛们打造了多种多样的工具库提供使用,所以熟练地运用可以大幅度提高工作效率。3了解数据结构场景。4读过甚至贡献过源代码
它是一个万能工具,熟练的使用它都可以提高你的工作效率,尤其是经常需要做数据处理的工作。每一个C语言的初学者如果想写出一个界面的话是很难的,所以C语言程序的运行都是在一个黑框框里。但是它可以很方便地写出界面,虽然运行速度不一定快。
现在需要批量修改和导出Excel的数据,就可以使用openpyxl这个类库来读取Excel内容;如果要批量抓取网络上的数据,可以使用req*ests-html或者scrapy这些框架;要搭建一个简单的FTP服务,用fl*sk快速启动。其实很多功能,都可以利用Pyth*n生态环境中的现有框架来做,养成编程习惯,用编程来解决工作中的问题,可以快速提高编程能力。
任何编程语言都是需要多练习,多实践才能牢牢掌握的。入门以后,就可以做一些实战项目了,建议做一些自己感兴趣的小项目。关于 pyth*n 的实战项目网络上资源也是非常丰富,比如做爬虫做类似百度的搜索引擎,甚至可以做做人工智能方向的项目,比如人脸识别等,都是不错的方向。
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