學完P(guān)ython基礎(chǔ)后，你可以嘗試這些高薪就業(yè)方向！

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新手怎么100天入門Python？

Python作為人工智能和數(shù)據(jù)分析第一語言，使得Python程序員成了當前人才市場的“搶手貨”，工資待遇也水漲船高。所以不管是應屆生還是轉(zhuǎn)行的人都選擇了學習Python！

Python是門神奇有魅力的語言，確實簡單易用，能證明這一點的就是：很多人只要學完了Python基礎(chǔ)，就能參與真實項目開發(fā)，90%的代碼甚至不用查資料，利用簡單的if/for/while/函數(shù)就全部搞定了。

然而隨著項目的需求變得復雜，很多人不知不覺的在重復的造輪子。比如多數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)join、匯總統(tǒng)計、結(jié)果存入excel文件等等，尤其是對于多數(shù)據(jù)源(來自csv/txt/mysql)的關(guān)聯(lián)join操作，自己從零開始用Python實現(xiàn)，比如把小文件加載到內(nèi)存dict，遍歷大文件去做dict查詢實現(xiàn)JOIN，代碼寫起來刷刷的確實很爽。

然而有一天，當我發(fā)現(xiàn)這樣多數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的需求，在spark、pandas等類庫中就是一個簡單現(xiàn)成的函數(shù)的時候，我非常激動，感嘆為什么沒有早點知道這些現(xiàn)成的技術(shù)。

Python的類庫真的很多，其中成體系的可以稱之為“數(shù)據(jù)科學技術(shù)?！?/strong>，這么多的類庫即使不都學一下，也要了解它們分別是做什么的，這樣將來遇到類似的需求的時候不用從頭自己實現(xiàn)。

1、Python爬蟲

代表技術(shù)為requests/beautifulsoup、scrapy、selenium；

用于從網(wǎng)上爬取小說/文章/視頻，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析或自己的內(nèi)容聚集類應用。

世界上80%的爬蟲是基于Python開發(fā)的，學好爬蟲技能，可為后續(xù)的大數(shù)據(jù)分析、挖掘、機器學習等提供重要的數(shù)據(jù)源。

2、Python Web開發(fā)

代表技術(shù)為flask、django、jinjia2；

用于提供小程序、APP、網(wǎng)頁等后臺服務。

Python的Web框架百花齊放，目前比較流行的框架有大包大攬的Django，小巧靈活的Flask、Bottle，還有性能高效的異步框架Tornado、sanic。這么多框架只要選擇一個，閱讀他的文檔，就可以很輕松的搭建一個Web app，完全不需要去管他實現(xiàn)的原理。

3、Python數(shù)值計算

數(shù)值計算是數(shù)據(jù)挖掘、機器學習的基礎(chǔ)。Python提供多種強大的擴展庫用于數(shù)值計算。代表技術(shù)有Numpy、SciPy。

Numpy：基礎(chǔ)的數(shù)學計算模塊，以矩陣為主，純數(shù)學。

SciPy：基于Numpy，提供方法(函數(shù)庫)直接計算結(jié)果，封裝了一些高階抽象和物理模型。比方說做個傅立葉變換，這是純數(shù)學的，用Numpy；做個濾波器，這屬于信號處理模型了，在Scipy里找。

當你學習機器學習/深度學習開始深入，發(fā)現(xiàn)大量的矩陣運算難以理解的時候，你得回頭學習下Numpy這個技術(shù)。

4、Python數(shù)據(jù)分析

學Python的同學里估計有30%以上是為了做數(shù)據(jù)分析師或者數(shù)據(jù)挖掘，所以數(shù)據(jù)分析相關(guān)的庫，你一定要知道。

代表技術(shù)為pandas，這是我認為Python最牛的庫，囊括了多數(shù)據(jù)源讀取/寫入、數(shù)據(jù)清洗/過濾/聚合/匯總/透視/時間序列等等大量的功能特性。

5、Python數(shù)據(jù)可視化

電商行業(yè)、消費品行業(yè)數(shù)字滾動大屏；

旅游公司的人群行動軌跡預測圖表；

媒體運營人員用戶畫像、閱讀習慣分析；

……

這些都是數(shù)據(jù)的作用，而數(shù)據(jù)可視化正是將數(shù)據(jù)簡化、從中提取規(guī)律的利器。

不需要你有額外的JS前端技術(shù)，你也能學會選擇、制作分類散點圖、分類分布圖、分類統(tǒng)計估計圖、分類子圖等各種可視化操作方案。代表技術(shù)有Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh等。

6、Python大數(shù)據(jù)處理

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，當前最成熟的技術(shù)應該是Spark，相較于Scala語言而言，Python具有其獨有的優(yōu)勢及廣泛應用性，因此Spark也推出了PySpark，在框架上提供了利用Python語言的接口，為數(shù)據(jù)科學家使用該框架提供了便利。

而PySpark是Spark的Python具包，使用這個庫的好處是你可以無縫和numpy/pandas/繪圖庫對接，將大數(shù)據(jù)的結(jié)果進行最終的可視化分析（java/scala做不到這個）。

7、Python傳統(tǒng)機器學習

當前傳統(tǒng)機器學習的巔峰技術(shù)是xgboost，而sklearn中提供大量的易用函數(shù)使它成為方便的“機器學習/深度學習的工具函數(shù)庫”。

8、Python深度學習

深度學習，是人工智能領(lǐng)域的一個突出的話題，被眾人關(guān)注已經(jīng)有相當長的一段時間了。它備受關(guān)注是因為在計算機視覺（Computer ?Vision）和游戲（Alpha GO）等領(lǐng)域有超越人類能力的突破。

這其中的一些庫我比別人用的多很多，尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。其他的一些我是間接的使用，比如Theano和TensorFlow(庫包括Keras、deepy和Blocks等)。另外的我只是在一些特別的任務中用過(比如nolearn和他們的Deep Belief Network implementation)。

以上是對Python幾個應用領(lǐng)域類庫的總結(jié)。

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萬水千山總是情，點個【在看】行不行

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