python經驗
Ⅰ 自學python多久能學會
如果是自學，從零基礎開始學習Python的話，依照每個人理解能力的不同，大致上需要半年到一年半左右的時間。當然，如果有其它編程語言的經驗，入門還是非常快的，大概需要2~3個月可以對上手Python語言編寫一些簡單的應用。
簡介
Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。
Python解釋器易於擴展，可以使用C或C++（或者其他可以通過C調用的語言）擴展新的功能和數據類型。Python也可用於可定製化軟體中的擴展程序語言。Python豐富的標准庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。
Ⅱ Python有哪些學習經驗
不用刻意的去尋找，只要你跟著老師好好學就能學的很好，加油。
Ⅲ python項目經驗簡歷怎麼寫
寫一份優秀簡歷要先構思好，最後再一字一句修改。
1.篇幅。通常A4紙一頁（另加一頁英文），最多兩頁。招聘者每瀏覽一封簡歷的時間大概不會超過5秒，要閱讀收到的上百份簡歷，沒有時間看長篇大論。只會看幾個主要的信息，如：年齡、畢業學校、專業、主要技能、主要工作經歷等等。
2.格式。格式要滿足「簡潔明快、重點突出」的原則。簡歷最好使用表格的形式，避免冗長的文字。要做到思路清晰、層次分明、有條有理、內容完整、整體結構簡潔明快。http://www.geren-jianli.com
3.製作。不要用簡歷模板。如果讓你一口氣看一樣的模板，感覺是怎麼樣。還是自己寫（製作）吧，也能體現你的水平。絕對不能出現錯別字、語法和標點符號方面的低級錯誤。
4.特色。必須突出重點，圍繞招聘條件來寫，與申請工作無關的要盡量不寫，而對你申請的工作有意義的經歷和經驗絕不能漏掉。簡歷最重要的一點是：告訴招聘者，你的能力能出色完成職位工作任務。
基本信息。
1.標題。姓名+應聘職位。最好不要只寫「簡歷」或「個人簡歷「。
2.照片。要「實在」，不能「花里胡哨」。建議不使用藝術照、生活照。
3.校徽。通常不放。
4.求職意向。要有。包括目標職能、到崗時間。
個人技能。
主要包括專業資格、計算機水平、外語水平等。表述盡量量化，不要使用過於抽象的語言。例：
教育背景。
由近及遠寫畢業院校，註明GPA及排名。公司會看你畢業的學校，如果你是名校畢業的，就可以著重強調學校，如果你畢業於一般的學校，你就強調你的專業、學歷或學習成績。
項目經歷（或工作經歷、實習經歷）。
主要側重以前曾獨立完成過的工作，取得的成績。
選擇與應聘職位相關的經驗，嚴格按照STAR法則填寫。要有重點、有選擇，不能是事情過程的堆積。
如果有學術研究成果、專利成果、競賽突出成績一定要寫， 但要與應聘職位相關。
獎勵情況。
如果有，必須寫。要注意歸納和分析，寫重要的、與招聘職位相關的。
應特別強調獎勵的級別及特殊性。
性格特長。
選擇性地添加，與求職職位相符而不能相反。
能說明你的性格特長在工作里是很重要的。
個人評價。
就是填寫你的基本評價，很重要，要一字一句斟酌，有的還寫在靠前的地方。
注意不要說自己不好，不好的地方不要刻意露，比如「缺乏工作經驗」等，這樣是在提醒招聘者。注意別寫「套話」。
其它信息。
包括聯系方式、個人的身份證號等。
投遞。
Ⅳ Python編程求職經驗分享
一、Python編程有哪些就業方向?
1、數據分析。如今正是大數據時代，很多做數據分析的不是原來那麼簡單，Python語言具有豐富和強大的庫，能夠把用其他語言製作的各種模塊輕松地聯結在一起，對數據的處理有著先天優勢，成為數據分析師的首選。
2、爬蟲。用Python爬數據非常簡略，而且效率十分高，爬的數據直接用Python進行剖析處理也相當方便，說Python是第一爬蟲語言毫不為過。
3、linux運維。Linux運維必須要掌握Python語言，而且Python語言有很多自動化工具，操作起來非常方便，應用范圍很廣，給運維人員提供了很大便利。
4、人工智慧。現在主流的人工智慧的開源框架，很多是Python完成的。選擇Python作為基礎語言開發框架還有一個根本的原因是，Python和C/C++聯系非常緊密，這在非常強調效率的AI開發方面占據很大的優勢。
5、其他。另外，還有新媒體運營、內容編輯、銷售專員、金融數據分析師等崗位，熟悉Python成了新的的崗位招聘需求。
二、Python編程發展趨勢
如今，國家政策的大力扶持，各大高校也相繼開設人工智慧專業，加上求職率極高的互聯網行業蓬勃發展，這一系列的跡象都表明，Python 確實是當下發展的趨勢。
而且 Python 在信息搜集和數據分析方面的應用已經非常普遍，早就不是程序員的專屬技能了。編程擁有的“高光時刻”越來越多，掌握編程技術已經變成了職場人士的必備技能。
更多關於Python編程的技巧，干貨，資訊等內容，小編會持續更新。
Ⅳ 如何學習python
Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。
最近幾年，隨著大數據和人工智慧的到來，python越來越受到歡迎，轉行學python的也越來越多。那麼小白該如何學習python呢？
很多人對python縮進試的簡潔表達不以為然。那些都是已混跡於C和java的老鳥已經習慣了花括弧。對於初學者，python語言是最好寫，最好讀的。
1、追求生產力，應該學python
python是全能語言，社區龐大，有太多的庫和框架。你只需要找到合適的工具來實現想法，省去了造輪子的精力。
coder可以寫盡可能少的代碼來實現同等的功能。「人生苦短，我用python」是至理名言。
如果實現一個中等業務復雜度的項目，在相同的時間要求內，用java實現要4-5個碼農的話，用python實現也許只需要1個。這就是python最大的優勢了。
2、那麼應該如何入門python呢
看書學編輯是效率最低的事情。且不說書的內容基本過時。就是比較較的翻譯也很晦澀，照書寫了代碼跑不通，不斷報錯。是很打擊學習積極性的。
不過，介紹語法的基礎書，還是可以買一本，作為手冊查閱之用。這類基礎書籍買一本就好，找個周末休息時間，一天便可看完。
3、那麼應該如何進階python呢
對python語言有一個全面的了解之後，就可以進階了。怎麼進階，很簡單，找一個你喜歡的領域直接做項目。做WEB網站，做爬蟲，都可以的。
首先要找容易上手的教程。網上有SET BY SET這種文字型 教程 ，這種只能做相對簡單的項目，如果是復雜一點的是效率那是讓人無法忍受的。而且文字教程由於有時效性問題，或是教程本身細節的一些錯誤，會讓人抓狂的。
最好的學習教程，其實就是現在淘寶上販賣的項目視頻教程。這類教程有很多，但是魚龍混雜，很難去偽存真。當然也有很多技術網站提供官方教程 。
Ⅵ 零基礎零經驗自學Python,到精通Python要多久啊
如果是自學，從零基礎開始學習Python的話，依照每個人理解能力的不同，大致上需要一年半左右的時間，至於能不能學好要看你自己的領悟了，至於找到工作那就不好說了。
當然，如果有其它編程語言的經驗，入門還是非常快的，大概需要2~3個月可以對上手Python語言編寫一些簡單的應用。
無論是新手還是有一定基礎的朋友，有一個有經驗的人帶著自己學習還是非常不錯的，尤其是零基礎的，一般6個月就可以基本學會。
任何知識都是基礎入門比較快，達到精通的程序是需要時日的，這是一個逐漸激烈的過程。
精通任何一門編程語言，都需要通過大量的實踐來積累經驗，解決遇到的各種疑難問題，看別人的源碼，分享自己的分碼的這個過程，才能夠精通Python的方方面面。從編程的一開始，就應該不斷的動手去編寫代碼，不停的去實踐，不停的去修改，不停的總結經驗，最終才能熟能生巧，達到精。
Ⅶ python好學嗎 完全沒經驗
python比較好學。完全沒有經驗，也是可以入門的，如果想要學習到一定深度，還是需要很多功底的。
這里推薦入門及學習路線的話，你可以直接搜索：python入門，隨便找一個免費教程，跟著看一遍，搞懂每一個知識點，基本上你就入門。
弄懂了基礎語法，接下來你就面臨python的具體學習方向問題：大數據分析，AI方向，web開發路線，自動化測試，等等。
關於具體方向，就看你的個人愛好了，以及將來的職業發展。每一個方向，走到一定深度都是相當不錯的。許多行業都是如此，如果僅僅做個搬磚的人，那在哪都混不好，只有做到一定深度的人，才能有更多物質、精神上的收獲。
如果你只是單純的興趣愛好之類的，那就無所謂了，想搞哪個方向都是可以的。
Ⅷ 初學者怎麼學習Python
初學者、零基礎學Python的話，建議參加培訓班，入門快、效率高、周期短、實戰項目豐富，還可以提升就業競爭力。
以下是老男孩教育Python全棧課程內容：階段一：Python開發基礎
Python開發基礎課程內容包括：計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習，b加密\re正則\logging日誌模塊等，軟體開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。
階段二：Python高級級編編程&資料庫開發
Python高級級編編程&資料庫開發課程內容包括：面向對象介紹、特性、成員變數、方法、封裝、繼承、多態、類的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象類、靜態方法、類方法、屬性方法、如何在程序中使用面向對象思想寫程序、選課程序開發、TCP/IP協議介紹、Socket網路套接字模塊學習、簡單遠程命令執行客戶端開發、C\S架構FTP伺服器開發、線程、進程、隊列、IO多路模型、資料庫類型、特性介紹，表欄位類型、表結構構建語句、常用增刪改查語句、索引、存儲過程、視圖、觸發器、事務、分組、聚合、分頁、連接池、基於資料庫的學員管理系統開發等。
階段三：前端開發
前端開發課程內容包括：HTML\CSS\JS學習、DOM操作、JSONP、原生Ajax非同步載入、購物商城開發、Jquery、動畫效果、事件、定時期、輪播圖、跑馬燈、HTML5\CSS3語法學習、bootstrap、抽屜新熱榜開發、流行前端框架介紹、Vue架構剖析、mvvm開發思想、Vue數據綁定與計算屬性、條件渲染類與樣式綁定、表單控制項綁定、事件綁定webpack使用、vue-router使用、vuex單向數據流與應用結構、vuex actions與mutations熱重載、vue單頁面項目實戰開發等。
階段四：WEB框架開發
WEB框架開發課程內容包括：Web框架原理剖析、Web請求生命周期、自行開發簡單的Web框架、MTV\MVC框架介紹、Django框架使用、路由系統、模板引擎、FBV\CBV視圖、Models ORM、FORM、表單驗證、Django session & cookie、CSRF驗證、XSS、中間件、分頁、自定義tags、Django Admin、cache系統、信號、message、自定義用戶認證、Memcached、redis緩存學習、RabbitMQ隊列學習、Celery分布式任務隊列學習、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog實戰項目開發等。
階段五：爬蟲開發
爬蟲開發課程內容包括：Requests模塊、BeautifulSoup，Selenium模塊、PhantomJS模塊學習、基於requests實現登陸：抽屜、github、知乎、博客園、爬取拉鉤職位信息、開發Web版微信、高性能IO性能相關模塊：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定義開發一個非同步非阻塞模塊、驗證碼圖像識別、Scrapy框架以及源碼剖析、框架組件介紹(engine、spider、downloader、scheler、pipeline)、分布式爬蟲實戰等。
階段六：全棧項目實戰
全棧項目實戰課程內容包括：互聯網企業專業開發流程講解、git、github協作開發工具講解、任務管理系統講解、介面單元測試、敏捷開發與持續集成介紹、django + uwsgi + nginx生產環境部署學習、介面文檔編寫示例、互聯網企業大型項目架構圖深度講解、CRM客戶關系管理系統開發等。
階段七：數據分析
數據分析課程內容包括：金融、股票知識入門股票基本概念、常見投資工具介紹、市基本交易規則、A股構成等，K線、平均線、KDJ、MACD等各項技術指標分析，股市操作模擬盤演示量化策略的開發流程，金融量化與Python，numpy、pandas、matplotlib模塊常用功能學習在線量化投資平台：優礦、聚寬、米筐等介紹和使用、常見量化策略學習，如雙均線策略、因子選股策略、因子選股策略、小市值策略、海龜交易法則、均值回歸、策略、動量策略、反轉策略、羊駝交易法則、PEG策略等、開發一個簡單的量化策略平台，實現選股、擇時、倉位管理、止盈止損、回測結果展示等功能。
階段八：人工智慧
人工智慧課程內容包括：機器學習要素、常見流派、自然語言識別、分析原理詞向量模型word2vec、剖析分類、聚類、決策樹、隨機森林、回歸以及神經網路、測試集以及評價標准Python機器學習常用庫scikit-learn、數據預處理、Tensorflow學習、基於Tensorflow的CNN與RNN模型、Caffe兩種常用數據源製作、OpenCV庫詳解、人臉識別技術、車牌自動提取和遮蔽、無人機開發、Keras深度學習、貝葉斯模型、無人駕駛模擬器使用和開發、特斯拉遠程式控制制API和自動化駕駛開發等。
階段九：自動化運維&開發
自動化運維&開發課程內容包括：設計符合企業實際需求的CMDB資產管理系統，如安全API介面開發與使用，開發支持windows和linux平台的客戶端，對其它系統開放靈活的api設計與開發IT資產的上線、下線、變更流程等業務流程。IT審計+主機管理系統開發，真實企業系統的用戶行為、管理許可權、批量文件操作、用戶登錄報表等。分布式主機監控系統開發，監控多個服務，多種設備，報警機制，基於http+restful架構開發，實現水平擴展，可輕松實現分布式監控等功能。
階段十：高並發語言GO開發高並發語言GO開發課程內容包括：Golang的發展介紹、開發環境搭建、golang和其他語言對比、字元串詳解、條件判斷、循環、使用數組和map數據類型、go程序編譯和Makefile、gofmt工具、godoc文檔生成工具詳解、斐波那契數列、數據和切片、make&new、字元串、go程序調試、slice&map、map排序、常用標准庫使用、文件增刪改查操作、函數和面向對象詳解、並發、並行與goroute、channel詳解goroute同步、channel、超時與定時器reover捕獲異常、Go高並發模型、Lazy生成器、並發數控制、高並發web伺服器的開發等。