怎麼自學python來接單

很多朋友都會說，我身邊有朋友或者同學是做程序員的。但是他們具體的工作內容，其實很多人是不了解的，這幾年隨著一些影視作品的出現，裡面的主演有的從事開發工程師，大家初步有了一個印象。如果我不想去公司坐班，自己通過這個技能怎麼來賺錢。（推薦學習：Python視頻教程）
首先在web領域，你可以用Python來做開發，網站，APP，小程序Python都可以用來做。可以自己在家通過一些豬八戒網，程序員兼職網，來做一些web外包項目。
例如：幫超市一個管理系統，幫一些地方性的小企業做一個官方宣傳網站，幫一些做批發生意的做一個小程序或者網站，幫一些公司做APP
當然這個前提是自己自學的技術一定要過硬，可以把自己學的知識點梳理一下，做過的好項目放到網上，讓想外包的人找到你，並且認可你的實力。在web領域常用的後台框架：Django，Flask，Tornado。以及資料庫：mysql，redis
學會Python的好處就是，因為Python是膠水語言實用方面特別多，Python爬蟲這一塊也是非常好的方向，如果你不去上班，爬蟲技能可以讓你在網上找到更多的兼職項目。
現代社會的快速發展，很多咨詢公司需要靠數據來做分析，有時候咨詢公司在某一個行業沒有豐富的數據，就需要在購買，或者讓一個爬蟲工程師幫忙爬某個行業的數據，這一塊的外包項目，近些年尤其多。爬蟲工程師對接太多行業，有時候和地方統計局或者房地產商，幾乎各行各業都需要的數據，我們爬蟲工程師都可以爬取。數據是人工智慧的基礎，所以說爬蟲工程師是非常容易接到一些自己做的外包項目(爬取網上的數據)
例如：咨詢公司數據爬取項目，政府統計機構，調查公司，數據分析公司的數據項目，一些媒體機構需要的內容資源的爬取，排行榜一些公司……
Python可以做自動化運維的，幫一些公司在linux管理伺服器集群，很多公司的項目都不是特別大，有時候不會專門找一個運維，會在網上兼職找一個運維工程師，來搭理一下伺服器。
數據分析這一塊，找的一些兼職項目報酬應該更多。數據分析適用的行業，金融行業投資理財的分析，針對某一個行業的診斷，都需要數據分析，數據分析在醫療行業應用也特別多，幫一些疾病做診斷。這些行業的兼職項目也非常多，自己只需要在已有的數據基礎上，用學過的數據分析知識來做好項目。
更多Python相關技術文章，請訪問Python教程欄目進行學習！以上就是小編分享的關於自學python可以做什麼兼職的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

Ⅳ 怎樣才可以自學Python呢

對於自學的小夥伴，小蝸這里整理了一份Python全棧開發的學習路線，可按照這份大綱進行一些學習計劃，避免多走彎路。
第一階段：專業核心基礎
階段目標：
1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識
2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發
3. 對Python的核心庫和組件有深入理解
4. 熟練應用SQL語句進行資料庫常用操作
5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置
6. 熟練使用MySQL，掌握資料庫高級操作
7. 能綜合運用所學知識完成項目
知識點：
Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL資料庫、Linux操作系統。
1、Python編程基礎，語法規則，函數與參數，數據類型，模塊與包，文件IO，培養扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。
2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網路編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網路協議知識，並熟練運用於項目中。
3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發高級進階技術，理解單元測試技術。
4、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，PDBC，深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。
5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與許可權，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統，是每一個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。
第二階段：PythonWEB開發
階段目標：
1. 熟練掌握Web前端開發技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議
3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發
4. 深入理解網路協議，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知識
5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架，掌握框架實現原理
6. 使用Web開發框架實現貫穿項目
知識點：
Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。
1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面布局與美化。
2、前端開發框架Vue，JSON數據，網路通信協議，Web伺服器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網路協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端交互。
3、自定義Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數據模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統和框架。
4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自定義錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，資料庫擴展包Flask-Sqlalchemy，資料庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。

第三階段：爬蟲與數據分析
階段目標：
1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網路抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析
2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取
3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理
4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網路爬蟲進行分布式內容爬取
5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程
6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫
8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰
知識點：
網路爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。
1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網路協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。
2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。
3、Pandas裡面的三大數據結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法，數據清洗和數據規整、結構轉換，熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。
4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。
第四階段：機器學習與人工智慧
階段目標：
1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程
2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題
3. 熟練掌握常見的分類演算法和回歸演算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等
4. 掌握卷積神經網路對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裡面的張量、會話、梯度優化模型等
5. 掌握深度學習卷積神經網路運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目
知識點：
1、機器學習常見演算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標准化、數據主成分分析PCA、KNN演算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和演算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習演算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。
2、Tensorflow相關的基本概念，TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網路結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經網路的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。

Ⅳ python爬蟲去哪接單

接單平台有很多，可以到下面幾個去看看，
1、碼市
2、程序員客棧
3、豬八戒

Ⅵ 如何自學Python

分享Python學習路線。

第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。

學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段高級進階。這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

自學本身難度較高，一步一步學下來肯定全面且扎實，如果自己有針對性的想學哪一部分，可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊，可以多看一些不同的視頻學習。

Ⅶ 應該怎樣自學python

一. 確定一個練手的目標
如果手邊沒有現成的需求項目等著你去用python實現,那麼最好先確定一個小目標,例如 搭建一個博客,一個站點等.

二. 分析所需知識技能
接下來我們需要分析下,針對這種web性質的項目,需要掌握的技能樹

三. 開發所需的技能知識

1. 開發環境和開發工具
python下載
sublime Text 3
pycharm下載

2. python語法知識
我個人推薦廖雪峰老師的python教程,簡單易上手,大概每個章節都看下,代碼敲一遍

3. web框架
djangoh中文文檔
web.py官方教程
Flask學習指南
tornado中文文檔

4. ORM
MySQL教程
Mongodb教程
Redis教程

5. 代碼託管
Git教程
SVN教程
免費的代碼託管平台碼雲

6. 前端知識
html, css, js jquery,ajax
bootstrap中文網
vue.js官網
weex官網

7. 部署上線
(1) 域名和伺服器購買, 及域名備案,域名解析等

(2) linux基礎操作知識

(3) python虛擬環境和多版本共存

virtualenv介紹和配置

pyenv介紹和配置

(4) 負載均衡和進程守護

nginx伺服器入門指南

supervisor守護進程

四. 寫在最後
1. python自學之路漫長,需要持續的學習和總結,希望各位挺住!
2. 找一個pythoner一塊交流學習,碰到問題能有所指點,事半功倍!