什么都不懂的小白怎么学python

学计算机可以从事哪些职业

很多人入门IT界都是从什么都不懂走过来的，但是他们都是踏着一个一个的问题成长起来的，比如经常问到的问题有怎么自学python、零基础如何学好python等等诸多问题，那么对于一个什么都不懂的小白，我觉得了解以下内容，就可以入门了。

1、相关概念介绍

首先，要知道python有两个版本，python2 和 python3。他们之间的区别就好比北京话和普通话之间的区别，只有少数语法不同。如果没有特别要求，建议一律从python3开始学，2你就当作不存在。

毕竟更新的版本往往弥补了原先的一些问题和不足，而且也是大势所趋。真要学习2的话基本上也是为了维护现有的项目，对于小白来说那就是很久以后的事情了。

第二，python的语言特性。零基础的话选择python是个很好的选择，因为它很快!人生苦短我用python! 比如，在绝大多数的语言里面，变量是要先声明类型才能使用的：

a是一个变量!这个变量是整数型的!

我们现在把3赋值给变量a!

好的没有问题。但是如果把3.7赋值给a，a还是会等于3，因为它是整数变量。是不是很反人类?但是这样也有它的好处，非常的严谨。在python里面就不用考虑这些乱七八糟的东西，赋值给a的是啥就算啥，无论是整数还是小数还是其他乱七八糟的结构。当然这样也有坏处，首先编译器判断你是个什么东西就挺花时间的，这也是python慢的原因之一。

等等!你刚刚还说人家很快来着!

事实上，python的快指的是写起来快，因为不用考虑这些乱七八糟的定义声明和边界条件。但是作为代价，它跑起来很慢。所以实现一个算法的时候，开发人员往往会先用python写一遍，尽快得到一个结果;如果结果不错，再用c重写一遍让它跑起来也很快。

python快还有另外一个原因，它有着大量优秀的第三方库。知乎上经常推送一些什么十行搞定深度学习之类的头条新闻，就是利用这些第三方库。那些被别人写过一遍又一遍的程序直接拿过来用是一件很爽的事情。

2、环境配置

上文说到python有着大量的第三方库，而且你不可能不用，因此管理这些库就成了一个问题;可能python2和3之间还要来回切换，两个语言之间可能也会打架。好的环境配置会把这些问题都解决掉——那就是Anaconda。

Anaconda是个什么东西自己去百度，目前你只要知道它能很好地管理python的开发环境而且非装不可就行了。建议电脑预留1G硬盘容量。如果容量不足的话可以用Miniconda，是同一个东西，Anaconda大一点是因为自己带了很多私货。如果Miniconda都装不了就不要学了，先攒钱买个新电脑吧。

如果是以程序员为职业目标或者有其他语言需求的，建议下个地表最强IDE Visual Studio，里面可以装Anaconda，预留20G容量。正如Anaconda管理着python的环境一样，VS可以管理着各种语言的环境，还能帮忙装一些框架，总之没坏处的。只是想学个python玩玩的就不必了，直接装就行。

如果你已经在电脑里装了python，建议把它删了，Anaconda里面自己带个python。记得配置环境变量，具体自己百度。

3、编辑器的选择

如果在前面一步装了VS，那用VS本身就可以了，但是我不太建议。VS本身的功能很强大，但是对于初学者来说可能有些太过于繁杂了，本身学习使用VS可能也需要一些成本，以下几个是我比较推荐的编辑器，具体怎么配置环境自己查：

• PyCharm

据说是python最好的IDE了，好评率99%。如果实在没什么别的需求就选它了。

• VS Code

和VS不是一个东西，这是个轻量级的编辑器，和PyCharm差别不大，我用起来比较顺手，但是编译起来比较慢。如果断点调试(就是暂停运行查看程序状态)有bug可能是没有装pyqt。

• Jupyter

Anaconda自带，它比较特殊，是一个交互式的编辑器，感觉像是写作一样写代码，也是比较好用的。建议了解一下，喜不喜欢见仁见智了。

• sublime

本身是个文本编辑器，写python的话还需要配置一下，比较折腾，不像前面几个拿来就能用，因此不是很推荐。但是我个人很喜欢它那个性冷淡的风格。

4、基本程序思想

虽然我建议边练边学，但是基本的概念还是要有的，不然你第一个程序都写不出来。一些简单的算法伪代码要能看懂，起码知道for循环while循环if-else这些东西，常用的数据结构比如链表数组字典得知道。

不明白的话随便找个教程网站，看上一个小时就明白了。面向对象的思想明白最好，实在不明白也不耽误。好啦，到这一步你就已经可以开始写你的第一个程序啦!不知道写什么的话有几个推荐：

会算法的话可以去刷LeetCode，但是我个人觉得对新人比较难，建议用别的语言刷过的人再去尝试；不会算法可以去Hackrank，这个网站有一个30Days for python一共一百来道题，刷个十天半个月也就入门了。

喜欢琢磨数学的话可以去ProjectEuler，提供几百道适合编程解决的数学题，做个三五十道就入门了应该。如果遇到困难就百度谷歌，你掉进去的坑都是别人踩过不知道多少遍的，总能解决的。

到了这一步，也许你写个python程序还是有些费劲，但是你真的已经会了。起码在想用python完成一个任务的时候，语言不再是你的阻碍。

对于怎么自学python这个问题，本人建议自学是非常浪费时间和精力的事情，毕竟你对这个什么都不太懂，学不会相当打击自信心。如果你的目标是就业，最好跟着老师学习，从0基础开始到项目实战有老师带领能够少走很多弯路。

学计算机可以从事哪些职业

计算机专业的学生毕业后可在交通系统各单位、各类计算机专业化公司、广告设计制作公司、汽车营销技术服务等单位从事IT行业工作。可从事的岗位有：软件工程师、数据库管理专业、游戏与动漫设计师、SEO网络优化专员等。

计算机专业可从事的职业

硬件工程师

指在计算机领域里，需要接触到电路底层的工程师。

实际上在电气领域，在电方向上分为强电和弱电，强电指高压传输，电动机等高电流作为能源动力领域，弱电就是指微电子方向的信息处理领域。

计算机硬件工程师的工作范围在弱电，主要内容主要有PCB设计（印制电路板），ic（芯片）设计，FPGA工程师。

往上还包括涉及针对特定硬件做系统开发维护的嵌入式工程。

PCB工程师、FPGA工程师、IC工程师

PCB工程师的工作就是设计一个高速稳健的交通网络，把电路板上各个功能不同的模块连接起来。

FPGA全称叫现场可编程逻辑阵列，就是理解为一个可以编程的硬件。

传统意义上的集成电路是定制化的，针对特定的需求设计特定的电路板。

而FPGA可以通过熔断机制来动态修改电路的结构，达到动态编程的效果。

简单点说，针对一块FPGA，你可以把它烧制成视频编码器，也可以烧制成无线wifi通信模块。

虽然这些算法都可以通过软件实现，但是硬件实现的效果算法成本更低。

IC工程师就是设计一个高效运算的大脑，涉及到流水线机制，超频，最重要的是解决纳米级别下电流扰动问题。

最大的制约因素也是材料工艺问题。

以上三种岗位其实在现代学术分支类还是属于EE下的子类，事实上从事这个方向的人也大部分是学习电子电路工程的同学。

从技能需求来看，要求数学知识扎实，逻辑严密，电子电路知识更多，类似工具反而并不是显得那么重要。

从未来的发展前景来看，随着智能硬件物联网的推广，会有一波大红利。

桌面程序工程师

传统的桌面应用软件类似于office，浏览器等在PC端上运行的软件。

主流的开发框架有Qt，MFC，NET。

现在还比较强势的一些桌面应用领域就是微软的office和桌面游戏公司。

以及基于微软的C#的开发应用，基于QT的C++开发应用。

网络应用工程师

从Google发迹以来，基本上所有新兴的巨无霸公司，Facebook，BAT，Amazon都是依赖于互联网的发展，依赖于这群互联网应用工程师。

同时他们也就是在网上自称为码农的这个群体。

他们这个群体应该能占到计算机领域70%以上的研发人员。

前端开发

广义的前端就是指呈现在用户视觉的领域，直接可以让用户感受到的开发。

往下会细分为Web，Andoroid，ios。

Web前端（h5前端）

web前端指在浏览器（包括手机和pc浏览器，或者是webview控件，甚至于搭载JS引擎的任意环境）上运行的一系列应用。

传统意义上的前端主要是指网页，html,css,js那一套。

这个方向是这几年的大热门，同时，更新快速。

两年前还是JQuery的天下，现在你不知道Vue，Angular都不好意思打招呼。

同时由于机器性能的提高和V8引擎的强劲有力，脚本语言的另一个优点就是无须编译运行。

导致了它可以实现一个其他语言无法做到的事情---动态更新。

可以在app不发版的情况下动态的大幅度更改它，进一步的增加了JS的需求量。

薪资比起前两年来看涨了不少，而且市场需求量也很大，基本上任何应用都没有完全脱离web的框架内。

门槛也不算高，但是往下深入一样会有很多东西要学。

Android

Android是一个基于linux内核开发的开放源代码移动操作系统，由Google成立的Open Handset Alliance（OHA，开放手持设备联盟）持续领导与开发，主要设计用于触屏移动设备如智能手机和平板电脑。

Android的市场份额在四分之三以上，ios占了大概五分之一。

虽然Android和ios市场占有率相差悬殊，但是Android工程师和ios工程师基本上能维持相同的人数，所以你如果想从事移动端开发，就业市场来看的话，没有很大的区别。

iOS

是苹果公司为移动设备所开发的封闭源代码操作系统，所支持的设备包括 iPhone、iPod touch 和iPad。

技术层面来看两个其实比较像，主要的区别其实是生态圈的比较。

iOS的封闭特性，相对来说被发现的漏洞少。

相应来说，可能android的入门成本门槛比较低，java相对于Object-C，swift来说还是比较流行的。

同时，相对于iOS（mac电脑+苹果手机+一年100刀的开发者账号）的起始1.5W的投入来看，可能android的竞争会更激烈一些。

同时由于Android的权限开放性，它会有很多可以hack的地方，针对Android的木马病毒（360管家）很多，你要考虑到的东西会很多，不过目前来看，Android的每次发版，安全性也越来越好，权限管理也越来越规范，以后会越来越好。

后端开发

后端开发指的是，在为前端提供数据支撑的一个大的总类，包括数据库，业务逻辑处理，数据处理等。

主要的开发语言分两个方向编译型语言，Java，C/C++等，它的特点就是运行效率高，相同机器配置的情况下能支撑更大的访问量，适用于超高并发度，比方说淘宝后台是java，网易游戏腾讯游戏是C++。

另一种就是以php、python等解释性语言，它们的特点就是开发效率高，无需编译，写完就能运行，主要针对一些运算量不大的中小型网站，比如说你的个人博客，管理后台。

测试工程师

一个产品或者一个新的功能需要上线，必须要经过完备的测试，测试工程师目前其实有两种：

一种是纯测试，另一种是它的升级版测试开发工程师，它能在测试的过程的顺手把小bug改了而不需要返工。

好的测试开发工程师工资也可以比做开发的工资高。

而且不能小看测试这个东西，不要以为你只会点点鼠标看看对不对这么简单，合格的测试工程师需要熟悉各种测试工具，能自己写测试脚本，能找到bug，而且还能知道为什么会出现bug。

这个工种一般也都是大公司才会配置的，对于小公司来说，一般就是开发人员自己也是自己的测试人员。

架构师

从这里往后，已经算是程序员界的高富帅了，可以称的上是半个科学家。

架构师的工作差不多已经基本脱离代码了，它的主要工具从VIM，EClipse变成了word，ppt。

它主要觉得技术选型，针对大容量高并发的问题制定解决方案。

基本上它们都是由后台工程师升级打怪升上来的，业界也有前端工程师升级为了CTO做架构的，但是毕竟还是少数，node的效率还是差了很多。

深度学习

数据挖掘会有一个调整参数的过程，而在深度学习领域，它会添加一个正向反馈，让你的参数由机器自动调整，让它计算的结果去自动匹配实际的结果。

这个就是所谓的机器学习，就是把人为调参的过程让机器自动完成。

另外，人工智能，深度学习，数据挖掘会存在一定程度上的重合。

真正的难点是在各种降维算法，概率论，退火等数学领域。

所有也有他们算是半个科学家这样的说法。

不过就在最近，各行各业都开始提倡摆摊经济，听说有程序员卖煎饼果子月入已经三四万了！

计算机专业发展趋势

市场经济的发展、计算机应用的家庭化、普及化，信息产业的规模化，推动了计算机技术人才市场的发展，特别是加入世贸组织以后，计算机应用人才更是供不应求。随着外包的发展，需求加大。

一个让人大跌眼镜的结论：有报道称2010年计算机专业在中国的失业率排在所有专业首位，中国计算机人才市场严重的供大于求。按照网上流传的《大学生就业蓝皮书》，计算机相关专业被列为高职失业率第一、本科失业率第二专业。

事实是：“从另外一个角度看问题，几乎找不到一所学校没有计算机专业，传统计算机教学都偏基础偏理论，为什么后来又细分出软件学院？就是看到计算机本科教育有偏颇，计算机学科不能学纯粹理论搞研究。”