不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時代里，選擇開發(fā)python軟件學校，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業(yè)的優(yōu)勢到底體現(xiàn)在哪里：Python的開發(fā)軟件，Python軟件開發(fā)培訓出來能做什么？，為什么我不建議你通過 Python 去找工作？，搭建 Python 高效開發(fā)環(huán)境： Pycharm + Anaconda??。

1.Python的開發(fā)軟件

開發(fā)軟件因為Java一直用的IDEA，在還不清楚各個軟件的優(yōu)劣的情況下，先選擇了IDEA作為前期使用工具。IDEA集成python插件在Plugins中直接下載插件即可新建python項目重啟后新建項目找到Python并命名新建即可#!/usr/bin/python 或 #!/usr/bin/env python開頭聲明表示用python的解釋器來處理# -*- coding: UTF-8 -*- 或 #coding=utf-8用utf-8編碼

2.Python軟件開發(fā)培訓出來能做什么？

　　近年來，Python語言可以說是快速搶占了人們的眼球。它以其代碼簡短、可讀性強、適合迅速開發(fā)而廣泛應用等優(yōu)點讓許多學員想要學習，很多人會問，學習python軟件開發(fā)能做什么？那么，下面就由為大家介紹一下，學習Python之后，能做什么？　　發(fā)展前景一：Linux運維　　python可以滿足Linux運維工程師的工作需求提升效率，總而提升自己的能力，運維工程師需要自己獨立開發(fā)一個完整的自動化系統(tǒng)時，這個時候才是真正價值的體現(xiàn)，才能證明自身的能力，讓老板重視。　　發(fā)展前景二：Python Web網(wǎng)站工程師　　我們都知道Web一直都是不可忽視的存在，我們離不開網(wǎng)絡(luò)，離不開Web，利用Python的框架可以做網(wǎng)站，而且都是一些精美的前端界面，還有我們需要掌握一些數(shù)據(jù)的應用。　　發(fā)展前景三：Python自動化測試　　自動化測試中Python語言的用途很廣，可以說Python太強大，掌握和熟悉自動化的流程，方法和我們總使用的各個模板，到現(xiàn)在為止，我了解的Python使用最多的應該是自動化測試?！　“l(fā)展前景四：數(shù)據(jù)分析　　我們都知道現(xiàn)在來臨了大數(shù)據(jù)的時代，數(shù)據(jù)可以說明一切問題的原因，現(xiàn)在很多做數(shù)據(jù)分析的不是原來那么簡單。Python語言成為了做數(shù)據(jù)分析師的選擇，它同時可以給工作帶來很大的效率?！　“l(fā)展前景五：人工智能　　我們都知道Python是人工智能時代*的語言，而且目前我國已經(jīng)把人工智能發(fā)展放在了一個很重要的位置。?

3.為什么我不建議你通過 Python 去找工作？

二哥，你好，我是一名大專生，學校把 Python 做為主語言教給我們，但是我也去了解過，其實 Python 門檻挺高的，所以我在自學 Java，但是我現(xiàn)在并不清楚到底要不要全心的去學 Java，學校里的課程也越來越繁重，而學 Java 又會要投入很多精力，我很糾結(jié)疑惑。希望二哥可以給一點建議。二哥看到的話還望百忙之中抽一點時間。感謝！ 這是讀者“前進一點”在微信上問我的一個問題，我當時給他的回復是“Python 挺火的，學 Python 就好。”但當我在 B 站上看了羊哥的一期視頻后，深感懊悔，覺得自己給出的建議是不負責任的。意識到自己的問題之后，我就趕緊給讀者“前進一點”發(fā)了一條信息道歉。另外，回想起之前還有一些讀者問過我類似的問題，我的答案都不夠嚴謹，因此打算特意寫一篇文章來反省一下。羊哥視頻里面分享的內(nèi)容還是非常嚴謹?shù)?，他認為，Python 應用的方向主要有 5 個方面：人工智能和機器學習數(shù)據(jù)分析爬蟲Web 開發(fā)自動化測試有理有據(jù)，所以我完全認同羊哥的觀點。01、人工智能和機器學習人工智能和機器學習是 Python 應用的重頭戲，但這方面的崗位對學歷的要求非常高，高到我自己都應聘不上，非常殘酷。在招聘網(wǎng)站上大致瀏覽了一下，我發(fā)現(xiàn)，這方面的崗位不算多，但工資挺給力的，在 15K- 30K。不過，招聘信息上直接說了，“我們的程序員小伙伴都畢業(yè)于 211/985 學?！?，就這一條，我就會被拒之門外。學歷硬傷啊，所以應聘“人工智能和機器學習”這方面的崗位很難，扎心，誰叫咱不是學霸呢。考慮到我的讀者已經(jīng)蔓延到了*生群體，我得鄭重其事地說一句，“如果你喜歡學習，那就好好學，別在該學習的年紀浪費了青春?！卑パ剑胰?，說這句話真有點拿自己做反面教材的感覺。我上*的時候，一直是*名，因為學校的招生范圍就我們村那么大，一共也就三四十名學生。等到上了*，一直保持前四，因為學校的招生范圍就我們鄉(xiāng)那么大，一共也就三四百名學生。等到上了高中，一直保持學校，但在整個縣城是沒有任何優(yōu)勢的。真的是天外有天，人外有人，大部分人都是平凡的，普通的，所以這方面的崗位競爭真的很難。02、數(shù)據(jù)分析一般的小公司，比如說我就職過的公司，完全就沒有數(shù)據(jù)分析的必要性，因為重點是在產(chǎn)品上，如何做好產(chǎn)品吸引來用戶才是重點。如果說產(chǎn)品的用戶數(shù)量少，數(shù)據(jù)就完全發(fā)揮不出價值。那也就意味著，數(shù)據(jù)分析工程師的崗位會相對較少，畢竟有大數(shù)據(jù)的公司屈指可數(shù)。但說實話，這個崗位的薪資還是非常給力的，發(fā)展前景也好。如果學習能力強的話，硬指標過關(guān)的話，可以嘗試。工資高，通常的原因是供不應求，也就是說崗位多，但人才少。但實際情況是，數(shù)據(jù)分析的崗位少，符合要求的人才更少。在公司只是在重復操作 SQL、Excel 等基礎(chǔ)工具的數(shù)據(jù)分析員很容易被自動化工具替代，又扎心了。大專院校把 Python 作為主語言來教的話，我想肯定不是奔著這兩個方向（人工智能、機器學習和數(shù)據(jù)分析）來的。*個原因就是學歷的問題，第二個原因就是教師不一定能教得會，更別說學生能不能學會了。03、爬蟲關(guān)于爬蟲，不得不提一下羊哥視頻評論區(qū)的一句話，不管是不是段子，我覺得挺值得深思的。 我有個同學搞爬蟲被帶走了，還好他不是主犯，就是登記了一下。 爬蟲是近些年非?；馃岬囊粋€話題，連我都買了一本爬蟲入門的書，準備學一學，無奈 Java 方面可寫的素材越來越多，這個計劃一直未能成行。什么是爬蟲呢？可能有些不是程序員的讀者不太清楚，我找百科問了問，它說，“爬蟲，又稱網(wǎng)頁蜘蛛，是一種按照一定規(guī)則，自動抓取互聯(lián)網(wǎng)信息的程序或者腳本。”在知識付費的大環(huán)境下，這種爬蟲就有點麻煩。拿我來說吧，我希望自己的文章只發(fā)表在我希望發(fā)表的平臺下，假如其他平臺在未經(jīng)我的授權(quán)下，就把我的文章爬走，放在自家平臺上，我就覺得知識產(chǎn)權(quán)受到了破壞。文章還好，是我愿意公開的，如果涉及到一些隱私信息被爬取，那就更糟糕了，是吧？現(xiàn)在很多平臺都在做反爬，并且做得越來越好，這就在一定程度上有點“魔高一尺道高一丈”的意味，所以，爬蟲方面的工程師還是蠻不容易的。04、Web 開發(fā)用 Python 做 Web 開發(fā)的大型互聯(lián)網(wǎng)公司我聽說的不多，羊哥說豆瓣以前用的是 Python，現(xiàn)在也不用了。不管怎么說，如果拿 Java 來和 Python 相比的話，顯然在 Web 開發(fā)方面的優(yōu)勢巨大。不管是從技術(shù)框架上，還是性能上，以及應用的規(guī)模上，同等條件下，Java 工程師顯然更吃香啊。很多培訓機構(gòu)夸贊 Python 在 Web 開發(fā)方面有著巨大的優(yōu)勢，開發(fā)效率高，速度快。嗯，其實我覺得應該是因為 Python 的語法簡單，容易教——這恐怕是主要原因啊，我這樣說會不會被社會毒打？這樣吧，我給小伙伴推薦一個網(wǎng)址： Django 的，一個廣受歡迎且功能完整的服務器端網(wǎng)站框架，Python 寫的，并且是 MDN 出品，最重要的是，免費的。05、自動化測試說句實在話，Python 的自動化測試還是應用非常廣泛的，考慮到框架的腳本質(zhì)量，測試用例的簡單性，以及運行模塊可能存在的技術(shù)弱點，我給大家推薦五款 Python 的測試框架。1）Robot Framework，主要用于測試驅(qū)動類型的開發(fā)與驗收中。2）Pytest，特點是開源、易學。3）PyUnit，針對單元測試的 Python 類自動化測試框架，收到 Junit 的啟發(fā)。4）Behave，允許團隊執(zhí)行 BDD（行為驅(qū)動開發(fā)，behavior-driven ） 測試。5）Lettuce，專注于具有行為驅(qū)動開發(fā)特征的普通任務。06、*以上觀點都是我個人主觀給出的，不一定正確哈，僅做參考。如果說，有些讀者的學歷非常牛逼，然后學習能力也非常強，那么選擇人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)分析，我覺得前途是光明的，既能賺錢，待遇又好，還不可替代，不學 Python 絕對虧。如果說，有些讀者學歷一般，做程序員僅僅是為了糊口飯吃，那么我覺得可以把 Python 作為第二語言來學，不要當做主語言。搞點范圍許可內(nèi)的爬蟲，自動化測試，我就覺得挺好的。況且 Python 這門語言本身是非常優(yōu)秀的，不然怎么搞人工智能，海量數(shù)據(jù)分析，對吧？如果覺得文章對你有點幫助，請微信搜索「 沉默王二 」*時間閱讀。 本文已收錄 GitHub，傳送門~ ，里面更有大廠面試完整考點，歡迎 Star。 我是沉默王二，一枚有顏值卻靠才華茍且的程序員。關(guān)注即可提升學習效率，別忘了三連啊，點贊、收藏、留言，我不挑，嘻嘻。

4.搭建 Python 高效開發(fā)環(huán)境： Pycharm + Anaconda

介紹先來介紹下兩位主角：Pycharm：目前一款主流的 Python 集成開發(fā)環(huán)境，它帶有一整套幫助我們在Python開發(fā)時提高效率的工具，比如調(diào)試、語法高亮、Project管理、代碼跳轉(zhuǎn)、智能提示、自動完成、單元測試、版本控制?？偟膩碚f，Pycharm 會極大地提高我們 Python 開發(fā)的效率和體驗，用過都說好。Anaconda：主要針對 Python 的數(shù)據(jù)科學整合包，包括有 Numpy，Pandas，Sklearn等。重要的是，自帶管理軟件 conda，它擁有安裝，更新，刪除，解決包依賴關(guān)系的包管理功能。同時，conda擁有環(huán)境管理功能，能創(chuàng)建獨立運行環(huán)境， 使各項目間包環(huán)境和版本互不沖突和影響。另外，Conda 還可以管理包括 Bowtie2，F(xiàn)astQC 等軟件環(huán)境，甚至 R 包環(huán)境?？傊?，Anaconda 就是我們在編程時的管家，一切麻煩事扔給他，我們只要關(guān)注項目本身就行。安裝 Pycharm1.網(wǎng)址： Pycharm 放進去，這樣會極大的減少項目構(gòu)建索引，載入導入時間。4.可以根據(jù)需要來選擇配置，建議全選5.安裝6.安裝完成后，點擊剛剛在桌面上的快捷方式7.同意協(xié)議8.數(shù)據(jù)是否分享，根據(jù)情況來看9.選擇主題，我這里選擇淺色10.根據(jù)需要安裝插件IdeaVim：vim是Linux系統(tǒng)常用的編輯器，如果之前已經(jīng)習慣用vim，可以安裝R：統(tǒng)計學編程語言，因為學習生物信息的原因，這里選擇安裝AWS Tookit：是亞馬遜云服務的擴增11.激活因為這里安裝的是專業(yè)版，可以先選擇試用。點擊Evaluate 安裝 Anaconda 1.根據(jù)系統(tǒng)選擇合適的安裝包，這里建議選擇 Python 3.7 版本下載 Anaconda 的項目1.*次進入Pycharm，先新建項目，進入配置界面2.配置 Python 解釋器為了方便管理，這里 Location 配置項目存放目錄，該目錄與 Anaconda 在同一目錄下。當然，不按照這樣的目錄結(jié)構(gòu)也可以。3.切換到 Conda ，找到我們剛剛安裝 Anaconda 的目錄并設(shè)置，同時勾選為所有項目應用該配置4.配置完成后，解釋器被 Pycharm 識別，點擊創(chuàng)建5.*次創(chuàng)建項目，Pycharm 有初始化工作要做，耐心等待即可Anaconda 環(huán)境的使用示例0.工作區(qū)介紹1.右鍵項目名，新建 Python 腳本2.輸入名字，注意這里不需要添加 .py后綴，回車后創(chuàng)建3.編寫腳本import pandas as pd import numpy as np ? dates = pd.date_range('20210501', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))4.右鍵腳本名，運行，測試配置是否成功5.運行這個腳本，會自動激活 Mode，界面就像這樣：在左下輸入df.head()，可以直接在控制臺查看數(shù)據(jù)框內(nèi)容，也可以在右邊點擊查看。Conda 環(huán)境的使用示例有了 Anaconda 的支持，為什么還要 Conda 環(huán)境？前面新建的 Anaconda 環(huán)境包含各種數(shù)據(jù)分析，機器學習等包，可以直接拿來用，并不需要再安裝一遍，方便實用。但是，有時候，我們并不需要這么多的包，而是需要特定版本的 Python 或者 Python 包，或是依賴沖突等問題，這就要求有一個獨立運行的環(huán)境。而 Conda 建立的環(huán)境正好滿足了這個需求。1.新建包含有 Conda 環(huán)境的項目2.查看啟用的環(huán)境點擊 Pycharm 下面的 Termianl 可以直接控制 Windows 的 CMD 命令行（這里不得不吐槽微軟的 CMD 和 界面丑還超難用）。如果你的 Pycharm 運行在 Linux 下，這個工具會接管 Shell?？梢钥吹皆谧钋懊娑嗔艘粋€ (example) ，這個代表激活的 conda 環(huán)境3.查看 conda 環(huán)境里有哪些包輸入命令 conda list，可以查看我們建立的環(huán)境里包含哪些包。學習更多 conda 的包管理，環(huán)境管理和渠道管理等技巧可以參考： Anaconda 整合了數(shù)以百記的包不同，這里只有幾個最基礎(chǔ)的 Python 包，之后按需添加即可。4.切換環(huán)境點擊右下角的 conda 環(huán)境名，可以切換環(huán)境。這里切換后，代表我們項目目錄中所有的腳本都要依賴于這個環(huán)境。但是，需要注意，一些老鳥已經(jīng)會熟練操作 Conda 了，比如像下面這樣來切換環(huán)境：不幸的是，雖然命令行conda activate base 可以將當前環(huán)境 example 切換為 base，但是這里只是將命令行的環(huán)境切換了，我們 Pycharm 項目的 conda 環(huán)境紋絲不動。所以想切換當前項目的環(huán)境，*點擊右下角圖標5.使用 Conda 環(huán)境這里以繪制一張熱圖為例來簡單使用下配置好的環(huán)境安裝包寫代碼import random from import pyplot as plt ? # 準備數(shù)據(jù) # 定義橫縱坐標 xLabel = ['geneA', 'geneB', 'geneC', 'geneD', 'geneE'] yLabel = ['sample1', 'sample2', 'sample3', 'sample4', 'sample5'] # 定義填充數(shù)據(jù) data = [] for i in range(5): temp = [] for j in range(5): k = random.randint(0, 100) temp.append(k) data.append(temp) ? # 開始作圖 fig = plt.figure() # 畫布 ax = fig.add_subplot(111) # 坐標刻度 ax.set_yticks(range(len(yLabel))) ax.set_xticks(range(len(xLabel))) ax.set_(xLabel) ax.set_(yLabel) # 作圖 im = ax.imshow(data) # 圖例 plt.colorbar(im) plt.show()出圖這里同樣也可以激活 Mode，可以這么來設(shè)置效果是這樣的：如果想在 Pycharm 中使用 R 語言，可以參考這篇：在Pycharm 中使用 R 時，效果是這樣的：接下來，享受搭建好的環(huán)境吧其他使用技巧Pycharm 中安裝及使用 Jupyter （圖文詳解）如何在 Pycharm 中高效使用 R 語言 （圖文詳解）

就拿大數(shù)據(jù)說話，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓機構(gòu)，進行專業(yè)和系統(tǒng)的學習。