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如何用python获取收益
如果你是一名优秀的 Python 程序员，即使你没有学位或证书，你也可以在公司找到一份开发人员的工作。有许多公司根据计算机科学学位雇用程序员，还有其他公司不根据学位和证书来衡量你的技能。
但是，学习编程语言的语法并不足以获得开发人员的工作。根据我的经验，我可以说，如果你用 Python做过一些高质量的项目，你可以很容易地找到工作。
您必须有一个展示您已完成的所有项目的投资组合。您可以使用 GitHub 或 GitLab 等平台在线上传代码。我通常在我的 GitHub 个人资料上上传我的代码。
例如，您可以撰写文章、教程或创建一个 YouTube 频道来宣传您的名字。这些事情可以增加你的招聘机会。
Python 开发人员每年的收入为 116,379 美元 ，是美国收入最高的软件工程师。
政府，尤其是军事网络团队，以及其他主要组织广泛使用 Python，而且报酬非常丰厚。
随着人工智能和机器学习的蓬勃发展，对于熟练的 Python 程序员来说，出现了更多的职位空缺。
如果你是一个非常熟练的 Python 程序员，你可以创建自己的创业公司。要创建一家初创公司，您需要找到一个有机会赚钱的紧迫问题，并使用您的 Python 技能解决该问题。
例如，您可以创建一个 Web 应用程序或移动应用程序，对一个人的眼睛图像进行分类，以检查该人是否患有与眼睛有关的疾病。
同样，你可以想出很多想法。然而，想法很便宜。重要的是这些想法的实施。
然而，仅仅创建一家初创公司并不是小菜一碟。您需要出色的编程和营销技能来建立成功的创业公司。
如果您可以与一些朋友的公司一起创建初创公司，或者您可以寻求加入现有的初创公司，那将很容易。
“ 自由职业者” 是一个通常用于自雇人士的术语。你可以成为一名 Python 自由职业者并以此谋生。
您可以从当地客户那里获得项目并担任顾问，也可以使用在线平台担任自由职业者。有多种平台可用于自由职业，例如Upwork和Freelancer。
您可以访问这些网站并创建有吸引力的个人资料。您可以从这些平台找到多个客户和项目。拥有出色个人资料或投资组合的人可以很容易地找到工作。
您可以在一些社交媒体上寻找工作，例如 Facebook 群组、Linked In、Reddit 的子版块等。
Python 自由程序员的年薪通常为 106,905 美元（根据最近的调查），即每小时大约 51 美元。
如果你想成为一名 Python 自由职业者，我强烈建议你查看CleverProgrammer网站及其 YouTube 频道，该频道由 Rafeh Qazi 拥有。他是一个很酷的人，以有趣和引人入胜的方式教授 Python 自由职业者。
此外，Brad Hussey 的Freelancing Freedom也会对您的自由职业之旅有所帮助。
如果您不是一位经验丰富的 Python 开发人员，并且您发现很难获得您的第一个自由职业客户，那么您可以尝试在线教授 Python。
在这种情况下，您不想成为专家，或者您不需要大量的项目组合。您可以将您所知道的内容教给不了解该主题的人。
在许多情况下，您无需成为专家编码员即可成为专家教师。有时，一个刚学过 Python 语法的人对初学者的教导远胜于专家。因为前者可以理解初学者的心态，他可以更好地与那个人相处。
有许多人甚至希望学习该语言的最低限度的基础知识。您可以找到这些人并通过视频会议教授他们，或者如果您愿意，也可以亲自与他们会面。
您可以在Wyzant和TakeLessons等流行平台上找到教学客户。你可以去那里注册成为一名导师。您可以像自由职业者一样按小时收费。
总是有训练营和其他教练职位可用，尤其是高中和导师。如今，大多数大学都选择 Python 作为入门编程语言来教授学生。
通过向他人教授编码，您最终会学到很多并提高很多。您可以将您与客户的工作经验添加到您的投资组合中，您的投资组合将逐渐变得丰富。这也将导致您获得更多的自由职业者客户。
您可以创建一个 YouTube 频道并创建一些有用的 Python 视频教程。始终如一地为频道制作视频将提高您的视频质量、您的知识和观众数量。
大多数通过这条路线的人在达到指数增长曲线之前就过早退出了。因此，关键是始终如一地添加高质量的有用内容来帮助您的受众。
Python Programmer和CleverProgrammer是我最喜欢的制作 Python 相关内容的 YouTube 频道。
您还可以创建一个类似的YouTube 频道来赚钱。这也会让你更受欢迎，你找到工作的机会也会更多。
就像 YouTube 频道一样，您也可以创建博客。不同之处在于内容更多地基于文本。Pythonista Planet 是 Python 博客的一个示例。
要创建博客或网站，您无需编写整个网站的代码。您可以使用 WordPress 等流行平台来创建您的博客。WordPress 中有很多可用的主题和插件，可以让您的生活变得非常轻松。
您必须创建许多有用的文章和教程才能建立大量受众。但是，建立受众群体需要大量时间（通常超过一年）。
一旦建立了庞大的受众群体，您就可以通过广告和联属网络营销从您的网站中获利。此外，您可以创建电子书或视频课程等数字产品并在您的网站上销售。
您可以通过参加编码竞赛或黑客马拉松并赢得它们来赚钱。您可以在您所在地区的大学中找到许多此类比赛，也可以在线查找。
如果这篇文章有用，请与您的朋友分享以帮助他们。
如何快速学习Python？
Python是一门语法简洁、功能强大、上手简单的计算机编程语言，根据TIOBE最新排名，Python已超越C#，与Java，C，C++成为全球4大流行语言之一。
Python编程语言其应用广泛，在人工智能、云计算开发、大数据开发、数据分析、科学运算、网站开发、爬虫、自动化运维、自动化测试以及游戏领域均有应用。
在各大企业，如国内的阿里、腾讯、网易、新浪、豆瓣，国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook，Python的企业对Python开发人才均有巨大的需求，随着人工智能、大数据的发展和广泛的应用，Python人才的需求量也势必增加，而且在未来的发展前景也是不可限量的!
相比于Java、php等语言，目前，Python编程人才缺口较大，市场供不应求，就业薪资也普遍较高，因此，现在学习Python是绝佳机会。那么，如何快速学习Python?
1.要有决心
做任何事情，首先要有足够的决心和坚持，才能做好事情、学好Python也是如此。
2.勤于动手
对于编程语言的学习，不能眼高手低，学的过程中，想到就要写出来，一方面能够培养出写代码的感觉，另一方面可以加深知识的掌控。
3.一套完整的学习体系
Python编程语言的全面学习，需要拥有一整套系统的学习资料和学习计划，全面掌握Python基础知识，对以后解决Python编程过程中的问题十分有益!
4.项目实战训练
Python编程基础知识的学习最终目的是应用于项目中，因此，项目实战训练必不可少，多做几个项目，尽量是功能完整的项目，形成项目思路，对以后进行项目实战是很有好处的!
可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧
一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。
一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。
Pandas中数据框数据的Profiling过程
Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。
Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。
对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：
由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。
安装
用pip安装或者用conda安装
pip install pandas-profiling
conda install -c anaconda pandas-profiling
用法
下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。
#importing the necessary packages
import pandas as pd
import pandas_profiling
df = pd.read_csv(‘titanic/train.csv’)
pandas_profiling.ProfileReport(df)
一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。
还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。
profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)
profile.to_file(outputfile=”Titanic data profiling.html”)
Pandas实现交互式作图
Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。
Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。
安装
pip install plotly
# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks
pip install cufflinks
用法
#importing Pandas
import pandas as pd
#importing plotly and cufflinks in offline mode
import cufflinks as cf
import plotly.offline
cf.go_offline()
cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)
是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。
df.iplot()
df.iplot() vs df.plot()
右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。
Magic命令
Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。
所有可用的Magic命令列表
Magic命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入操作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。
接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：
% pastebin
％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。
在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。
#file.py
def foo(x):
return x
在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。
%matplotlib notebook
函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。
%run
用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。
%run file.py
%%writefile
%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。
%%latex
%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。
查找并解决错误
交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。
Printing也有小技巧
如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。
让你的笔记脱颖而出
我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。
蓝色警示框：信息提示
p class=”alert alert-block alert-info”
bTip:/b Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.
If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.
/p
黄色警示框：警告
p class=”alert alert-block alert-warning”
bExample:/b Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.
/p
绿色警示框：成功
p class=”alert alert-block alert-success”
Use green box only when necessary like to display links to related content.
/p
红色警示框：高危
p class=”alert alert-block alert-danger”
It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.
/p
打印单元格所有代码的输出结果
假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：
In [1]: 10+5
11+6
Out [1]: 17
单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。
添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。
In [1]: 10+5
11+6
12+7
Out [1]: 15
Out [1]: 17
Out [1]: 19
恢复原始设置：
InteractiveShell.ast_node_interactivity = “last_expr”
使用’i’选项运行python脚本
从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。
首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。
其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：
import pdb
pdb.pm()
这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。
自动评论代码
Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。
删除容易恢复难
你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。
如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。
如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT撤消删除单元格。
结论
在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！
python怎么使用？
答:如果您已经成功安装Python，那么对于初学者来说，你可以先在命令行下执行一些语句去看一下效果。 Python和C语言等有一些不一样，它可以逐行解析语句，如下所示,定义一个变量a的值。
当你更深入的时候，你就可以使用一些专用的Python开发环境来进行代码编写比如PyChatm和Jupyter。希望可以帮助到你。
如何用python
把之前教程的地址移过来
合并帖子的内容：【整理】【多图详解】如何在Windows下开发Python：在cmd下运行Python脚本+如何使用Python Shell（command line模式和GUI模式）+如何使用Python IDE
为出版而整理：每章都加了摘要，每章都完善了架构。
整理章节的架构；整理第一章的内容
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前言
1. 本文目的
2. 看此文之前你所要掌握的知识
1. Python简介
1.1. 什么是Python
1.1.1. Python这个单词的本意是蟒蛇
1.1.2. Python是一种计算机语言
1.1.3. 作为计算机语言的Python的各种叫法的含义
1.1.3.1. Python是一种脚本语言
1.1.3.2. Python是一种交互性的语言
1.1.3.3. Python是一门解释性的语言
1.1.3.4. Python是一种面向对象的语言
1.1.3.5. Python是一种高级语言
1.2. Python能干什么
1.3. Python的特点
1.3.1. 作为解释性语言的Python的优缺点
1.3.1.1. Python的优点
1.3.1.2. Python的缺点
1.3.2. Python语言自身的特点
1.4. Python相关的必备知识
1.4.1. Python文件的后缀是py
1.4.2. Python的缩写和简称
1.4.3. Python的官网
1.4.4. Python的logo图案
2. 选择并下载合适的版本的Python
2.1. 为何要注意选择合适版本的Python
2.2. 如何选择正确版本的Python
2.2.1. 明确当前所处平台版本的信息
2.2.2. 选择可用和速度快的下载源
2.2.3. 选择合适的版本的Python
3. 如何安装Python
3.1. 如何在Windows系统中安装Python
3.1.1. 在Win7中安装Python
3.2. 如何在Linux系统中安装Python
3.2.1. 在Ubuntu中安装Python
3.3. 如何在Mac中安装Python
4. 选择合适的Python开发环境
4.1. 如何在Windows环境下开发Python
4.1.1. Python的最原始的开发方式是什么样的
4.1.1.1. 找个文本编辑器，新建个.py文件，写上Python代码
4.1.1.2. 打开Windows的cmd，并且切换到对应的python脚本所在目录
4.1.1.2.1. 方法1：手动打开cmd，并cd到对应路径
4.1.1.2.2. 方法2：通过Notepad++的Open current dir cmd
4.1.1.3. 在cmd中去运行你的Python脚本（.py文件）
4.1.2. 利用Python的shell进行交互式开发又是什么样的
4.1.2.1. 命令行版本的Python Shell – Python (command line)
4.1.2.2. 带图形界面的Python Shell – IDLE (Python GUI)
4.1.2.3. 关于（command line或GUI版本的）Python Shell的用途
4.1.3. 利用第三方Python的IDE进行Python开发又是怎么回事
4.1.3.1. 为何会有Python的IDE
4.1.3.2. 目前常见的一些Python的IDE
4.1.3.3. Python的IDE和Python代码编辑器，Windows的cmd，等的关系
4.1.3.4. 使用IDE时所遇到的一些常见的问题
4.1.3.4.1. IDE只能够打开了文件，并不代表就已经在shell中运行了该文件
4.1.3.4.2. 需要注意，确保有可以运行的Python起始部分的代码
4.1.4. 总结：到底使用哪种环境去开发Python
4.1.4.1. 对初学者的建议：如何选用Python的开发环境
4.1.5. 如何在Windows环境下使用Python脚本
4.1.5.1. 如何在Windows下的cmd中运行BlogsToWordpress.py
4.2. 如何在Linux环境下开发Python
4.3. 如何在Mac环境下开发Python
5. Python的基本语法和基础知识
5.1. 一张图片入门Python
5.2. Python中的2.x版本和3.x版本
5.3. Python文件编码声明
5.4. Python中的缩进
5.5. Python中基本变量的声明和定义
5.5.1. Python中变量的作用域
5.5.2. Python中变量与C语言中的变量对比
5.6. Python中的分支结构
5.7. Python中的函数
5.8. Python中的面向对象编程
6. 继续学习Python的思路和方法
6.1. 如何继续深入学习Python
6.2. 如何利用Python相关资源
6.2.1. 如何利用Python自带的手册
6.2.2. 如何利用一些在线的Python资源
7. Python常见问题及解答
常见问题
7.1. 在window的cmd中运行python结果却调用了文本编辑器去打开了，而不是去调用Python解析器去运行python文件
8. Python相关资源
参考书目
插图清单
4.1. 在Windows下的cmd下面运行Python脚本的样子
4.2. 开始菜单中找到的Python (Command Line)
4.3. Python (Command Line)的界面
4.4. 动画演示如何在Windows的cmd中运行Python脚本BlogsToWordpress.py
4.5. 在Mac下的Terminal中运行Python脚本：BlogsToWordpress
5.1. Quick Python Script Explanation
5.2. 一张图入门Python中文版
7.1. 安装Python时选择Register Extensions
范例清单
4.1. 举例：用Python的IDLE去做URL解码
公式清单
4.1. 什么是IDE
4.2. 什么是Python的IDE
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/300872.html
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