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如何用python獲取收益
如果你是一名優秀的 Python 程序員，即使你沒有學位或證書，你也可以在公司找到一份開發人員的工作。有許多公司根據計算機科學學位僱用程序員，還有其他公司不根據學位和證書來衡量你的技能。
但是，學習編程語言的語法並不足以獲得開發人員的工作。根據我的經驗，我可以說，如果你用 Python做過一些高質量的項目，你可以很容易地找到工作。
您必須有一個展示您已完成的所有項目的投資組合。您可以使用 GitHub 或 GitLab 等平台在線上傳代碼。我通常在我的 GitHub 個人資料上上傳我的代碼。
例如，您可以撰寫文章、教程或創建一個 YouTube 頻道來宣傳您的名字。這些事情可以增加你的招聘機會。
Python 開發人員每年的收入為 116,379 美元 ，是美國收入最高的軟體工程師。
政府，尤其是軍事網路團隊，以及其他主要組織廣泛使用 Python，而且報酬非常豐厚。
隨著人工智慧和機器學習的蓬勃發展，對於熟練的 Python 程序員來說，出現了更多的職位空缺。
如果你是一個非常熟練的 Python 程序員，你可以創建自己的創業公司。要創建一家初創公司，您需要找到一個有機會賺錢的緊迫問題，並使用您的 Python 技能解決該問題。
例如，您可以創建一個 Web 應用程序或移動應用程序，對一個人的眼睛圖像進行分類，以檢查該人是否患有與眼睛有關的疾病。
同樣，你可以想出很多想法。然而，想法很便宜。重要的是這些想法的實施。
然而，僅僅創建一家初創公司並不是小菜一碟。您需要出色的編程和營銷技能來建立成功的創業公司。
如果您可以與一些朋友的公司一起創建初創公司，或者您可以尋求加入現有的初創公司，那將很容易。
「 自由職業者」 是一個通常用於自僱人士的術語。你可以成為一名 Python 自由職業者並以此謀生。
您可以從當地客戶那裡獲得項目並擔任顧問，也可以使用在線平台擔任自由職業者。有多種平台可用於自由職業，例如Upwork和Freelancer。
您可以訪問這些網站並創建有吸引力的個人資料。您可以從這些平台找到多個客戶和項目。擁有出色個人資料或投資組合的人可以很容易地找到工作。
您可以在一些社交媒體上尋找工作，例如 Facebook 群組、Linked In、Reddit 的子版塊等。
Python 自由程序員的年薪通常為 106,905 美元（根據最近的調查），即每小時大約 51 美元。
如果你想成為一名 Python 自由職業者，我強烈建議你查看CleverProgrammer網站及其 YouTube 頻道，該頻道由 Rafeh Qazi 擁有。他是一個很酷的人，以有趣和引人入勝的方式教授 Python 自由職業者。
此外，Brad Hussey 的Freelancing Freedom也會對您的自由職業之旅有所幫助。
如果您不是一位經驗豐富的 Python 開發人員，並且您發現很難獲得您的第一個自由職業客戶，那麼您可以嘗試在線教授 Python。
在這種情況下，您不想成為專家，或者您不需要大量的項目組合。您可以將您所知道的內容教給不了解該主題的人。
在許多情況下，您無需成為專家編碼員即可成為專家教師。有時，一個剛學過 Python 語法的人對初學者的教導遠勝於專家。因為前者可以理解初學者的心態，他可以更好地與那個人相處。
有許多人甚至希望學習該語言的最低限度的基礎知識。您可以找到這些人並通過視頻會議教授他們，或者如果您願意，也可以親自與他們會面。
您可以在Wyzant和TakeLessons等流行平台上找到教學客戶。你可以去那裡註冊成為一名導師。您可以像自由職業者一樣按小時收費。
總是有訓練營和其他教練職位可用，尤其是高中和導師。如今，大多數大學都選擇 Python 作為入門編程語言來教授學生。
通過向他人教授編碼，您最終會學到很多並提高很多。您可以將您與客戶的工作經驗添加到您的投資組合中，您的投資組合將逐漸變得豐富。這也將導致您獲得更多的自由職業者客戶。
您可以創建一個 YouTube 頻道並創建一些有用的 Python 視頻教程。始終如一地為頻道製作視頻將提高您的視頻質量、您的知識和觀眾數量。
大多數通過這條路線的人在達到指數增長曲線之前就過早退出了。因此，關鍵是始終如一地添加高質量的有用內容來幫助您的受眾。
Python Programmer和CleverProgrammer是我最喜歡的製作 Python 相關內容的 YouTube 頻道。
您還可以創建一個類似的YouTube 頻道來賺錢。這也會讓你更受歡迎，你找到工作的機會也會更多。
就像 YouTube 頻道一樣，您也可以創建博客。不同之處在於內容更多地基於文本。Pythonista Planet 是 Python 博客的一個示例。
要創建博客或網站，您無需編寫整個網站的代碼。您可以使用 WordPress 等流行平台來創建您的博客。WordPress 中有很多可用的主題和插件，可以讓您的生活變得非常輕鬆。
您必須創建許多有用的文章和教程才能建立大量受眾。但是，建立受眾群體需要大量時間（通常超過一年）。
一旦建立了龐大的受眾群體，您就可以通過廣告和聯屬網路營銷從您的網站中獲利。此外，您可以創建電子書或視頻課程等數字產品並在您的網站上銷售。
您可以通過參加編碼競賽或黑客馬拉松並贏得它們來賺錢。您可以在您所在地區的大學中找到許多此類比賽，也可以在線查找。
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如何快速學習Python？
Python是一門語法簡潔、功能強大、上手簡單的計算機編程語言，根據TIOBE最新排名，Python已超越C#，與Java，C，C++成為全球4大流行語言之一。
Python編程語言其應用廣泛，在人工智慧、雲計算開發、大數據開發、數據分析、科學運算、網站開發、爬蟲、自動化運維、自動化測試以及遊戲領域均有應用。
在各大企業，如國內的阿里、騰訊、網易、新浪、豆瓣，國外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook，Python的企業對Python開發人才均有巨大的需求，隨著人工智慧、大數據的發展和廣泛的應用，Python人才的需求量也勢必增加，而且在未來的發展前景也是不可限量的!
相比於Java、php等語言，目前，Python編程人才缺口較大，市場供不應求，就業薪資也普遍較高，因此，現在學習Python是絕佳機會。那麼，如何快速學習Python?
1.要有決心
做任何事情，首先要有足夠的決心和堅持，才能做好事情、學好Python也是如此。
2.勤於動手
對於編程語言的學習，不能眼高手低，學的過程中，想到就要寫出來，一方面能夠培養出寫代碼的感覺，另一方面可以加深知識的掌控。
3.一套完整的學習體系
Python編程語言的全面學習，需要擁有一整套系統的學習資料和學習計劃，全面掌握Python基礎知識，對以後解決Python編程過程中的問題十分有益!
4.項目實戰訓練
Python編程基礎知識的學習最終目的是應用於項目中，因此，項目實戰訓練必不可少，多做幾個項目，盡量是功能完整的項目，形成項目思路，對以後進行項目實戰是很有好處的!
可以讓你快速用Python進行數據分析的10個小技巧
一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特別是在編程領域。有時候使用一點點黑客技術，既可以節省時間，還可能挽救「生命」。
一個小小的快捷方式或附加組件有時真是天賜之物，並且可以成為真正的生產力助推器。所以，這裡有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一個數據分析項目中會讓你非常方便。
Pandas中數據框數據的Profiling過程
Profiling（分析器）是一個幫助我們理解數據的過程，而Pandas Profiling是一個Python包，它可以簡單快速地對Pandas 的數據框數據進行 探索 性數據分析。
Pandas中df.describe()和df.info()函數可以實現EDA過程第一步。但是，它們只提供了對數據非常基本的概述，對於大型數據集沒有太大幫助。 而Pandas中的Profiling功能簡單通過一行代碼就能顯示大量信息，且在互動式HTML報告中也是如此。
對於給定的數據集，Pandas中的profiling包計算了以下統計信息：
由Pandas Profiling包計算出的統計信息包括直方圖、眾數、相關係數、分位數、描述統計量、其他信息——類型、單一變數值、缺失值等。
安裝
用pip安裝或者用conda安裝
pip install pandas-profiling
conda install -c anaconda pandas-profiling
用法
下面代碼是用很久以前的泰坦尼克數據集來演示多功能Python分析器的結果。
#importing the necessary packages
import pandas as pd
import pandas_profiling
df = pd.read_csv(‘titanic/train.csv’)
pandas_profiling.ProfileReport(df)
一行代碼就能實現在Jupyter Notebook中顯示完整的數據分析報告，該報告非常詳細，且包含了必要的圖表信息。
還可以使用以下代碼將報告導出到互動式HTML文件中。
profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)
profile.to_file(outputfile=”Titanic data profiling.html”)
Pandas實現互動式作圖
Pandas有一個內置的.plot（）函數作為DataFrame類的一部分。但是，使用此功能呈現的可視化不是互動式的，這使得它沒那麼吸引人。同樣，使用pandas.DataFrame.plot（）函數繪製圖表也不能實現交互。 如果我們需要在不對代碼進行重大修改的情況下用Pandas繪製互動式圖表怎麼辦呢？這個時候就可以用Cufflinks庫來實現。
Cufflinks庫可以將有強大功能的plotly和擁有靈活性的pandas結合在一起，非常便於繪圖。下面就來看在pandas中如何安裝和使用Cufflinks庫。
安裝
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)
是時候展示泰坦尼克號數據集的魔力了。
df.iplot()
df.iplot() vs df.plot()
右側的可視化顯示了靜態圖表，而左側圖表是互動式的，更詳細，並且所有這些在語法上都沒有任何重大更改。
Magic命令
Magic命令是Jupyter notebook中的一組便捷功能，旨在解決標準數據分析中的一些常見問題。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命令有兩種：行magic命令（line magics），以單個％字元為前綴，在單行輸入操作；單元magic命令（cell magics），以雙%%字元為前綴，可以在多行輸入操作。如果設置為1，則不用鍵入%即可調用Magic函數。
接下來看一些在常見數據分析任務中可能用到的命令：
% pastebin
％pastebin將代碼上傳到Pastebin並返回url。Pastebin是一個在線內容託管服務，可以存儲純文本，如源代碼片段，然後通過url可以與其他人共享。事實上，Github gist也類似於pastebin，只是有版本控制。
在file.py文件中寫一個包含以下內容的python腳本，並試著運行看看結果。
#file.py
def foo(x):
return x
在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一個pastebin url。
%matplotlib notebook
函數用於在Jupyter notebook中呈現靜態matplotlib圖。用notebook替換inline，可以輕鬆獲得可縮放和可調整大小的繪圖。但記得這個函數要在導入matplotlib庫之前調用。
%run
用％run函數在notebook中運行一個python腳本試試。
%run file.py
%%writefile
%% writefile是將單元格內容寫入文件中。以下代碼將腳本寫入名為foo.py的文件並保存在當前目錄中。
%%latex
%%latex函數將單元格內容以LaTeX形式呈現。此函數對於在單元格中編寫數學公式和方程很有用。
查找並解決錯誤
互動式調試器也是一個神奇的功能，我把它單獨定義了一類。如果在運行代碼單元時出現異常，請在新行中鍵入％debug並運行它。 這將打開一個互動式調試環境，它能直接定位到發生異常的位置。還可以檢查程序中分配的變數值，並在此處執行操作。退出調試器單擊q即可。
Printing也有小技巧
如果您想生成美觀的數據結構，pprint是首選。它在列印字典數據或JSON數據時特別有用。接下來看一個使用print和pprint來顯示輸出的示例。
讓你的筆記脫穎而出
我們可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注釋框來突出顯示重要內容或其他需要突出的內容。注釋的顏色取決於指定的警報類型。只需在需要突出顯示的單元格中添加以下任一代碼或所有代碼即可。
藍色警示框：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
黃色警示框：警告
p class=”alert alert-block alert-warning”
bExample:/b Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.
/p
綠色警示框：成功
p class=”alert alert-block alert-success”
Use green box only when necessary like to display links to related content.
/p
紅色警示框：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
列印單元格所有代碼的輸出結果
假如有一個Jupyter Notebook的單元格，其中包含以下代碼行：
In [1]: 10+5
11+6
Out [1]: 17
單元格的正常屬性是只列印最後一個輸出，而對於其他輸出，我們需要添加print()函數。然而通過在notebook頂部添加以下代碼段可以一次列印所有輸出。
添加代碼後所有的輸出結果就會一個接一個地列印出來。
In [1]: 10+5
11+6
12+7
Out [1]: 15
Out [1]: 17
Out [1]: 19
恢復原始設置：
InteractiveShell.ast_node_interactivity = “last_expr”
使用’i’選項運行python腳本
從命令行運行python腳本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在運行相同的腳本時添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多優勢。接下來看看結果如何。
首先，即使程序結束，python也不會退出解釋器。因此，我們可以檢查變數的值和程序中定義的函數的正確性。
其次，我們可以輕鬆地調用python調試器，因為我們仍然在解釋器中：
import pdb
pdb.pm()
這能定位異常發生的位置，然後我們可以處理異常代碼。
自動評論代碼
Ctrl / Cmd + /自動注釋單元格中的選定行，再次命中組合將取消注釋相同的代碼行。
刪除容易恢復難
你有沒有意外刪除過Jupyter notebook中的單元格？如果答案是肯定的，那麼可以掌握這個撤消刪除操作的快捷方式。
如果您刪除了單元格的內容，可以通過按CTRL / CMD + Z輕鬆恢復它。
如果需要恢復整個已刪除的單元格，請按ESC + Z或EDIT撤消刪除單元格。
結論
在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook時收集的一些小提示。我相信它們會對你有用，能讓你有所收穫，從而實現輕鬆編碼！
python怎麼使用？
答:如果您已經成功安裝Python，那麼對於初學者來說，你可以先在命令行下執行一些語句去看一下效果。 Python和C語言等有一些不一樣，它可以逐行解析語句，如下所示,定義一個變數a的值。
當你更深入的時候，你就可以使用一些專用的Python開發環境來進行代碼編寫比如PyChatm和Jupyter。希望可以幫助到你。
如何用python
把之前教程的地址移過來
合併帖子的內容：【整理】【多圖詳解】如何在Windows下開發Python：在cmd下運行Python腳本+如何使用Python Shell（command line模式和GUI模式）+如何使用Python IDE
為出版而整理：每章都加了摘要，每章都完善了架構。
整理章節的架構；整理第一章的內容
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前言
1. 本文目的
2. 看此文之前你所要掌握的知識
1. Python簡介
1.1. 什麼是Python
1.1.1. Python這個單詞的本意是蟒蛇
1.1.2. Python是一種計算機語言
1.1.3. 作為計算機語言的Python的各種叫法的含義
1.1.3.1. Python是一種腳本語言
1.1.3.2. Python是一種交互性的語言
1.1.3.3. Python是一門解釋性的語言
1.1.3.4. Python是一種面向對象的語言
1.1.3.5. Python是一種高級語言
1.2. Python能幹什麼
1.3. Python的特點
1.3.1. 作為解釋性語言的Python的優缺點
1.3.1.1. Python的優點
1.3.1.2. Python的缺點
1.3.2. Python語言自身的特點
1.4. Python相關的必備知識
1.4.1. Python文件的後綴是py
1.4.2. Python的縮寫和簡稱
1.4.3. Python的官網
1.4.4. Python的logo圖案
2. 選擇並下載合適的版本的Python
2.1. 為何要注意選擇合適版本的Python
2.2. 如何選擇正確版本的Python
2.2.1. 明確當前所處平台版本的信息
2.2.2. 選擇可用和速度快的下載源
2.2.3. 選擇合適的版本的Python
3. 如何安裝Python
3.1. 如何在Windows系統中安裝Python
3.1.1. 在Win7中安裝Python
3.2. 如何在Linux系統中安裝Python
3.2.1. 在Ubuntu中安裝Python
3.3. 如何在Mac中安裝Python
4. 選擇合適的Python開發環境
4.1. 如何在Windows環境下開發Python
4.1.1. Python的最原始的開發方式是什麼樣的
4.1.1.1. 找個文本編輯器，新建個.py文件，寫上Python代碼
4.1.1.2. 打開Windows的cmd，並且切換到對應的python腳本所在目錄
4.1.1.2.1. 方法1：手動打開cmd，並cd到對應路徑
4.1.1.2.2. 方法2：通過Notepad++的Open current dir cmd
4.1.1.3. 在cmd中去運行你的Python腳本（.py文件）
4.1.2. 利用Python的shell進行互動式開發又是什麼樣的
4.1.2.1. 命令行版本的Python Shell – Python (command line)
4.1.2.2. 帶圖形界面的Python Shell – IDLE (Python GUI)
4.1.2.3. 關於（command line或GUI版本的）Python Shell的用途
4.1.3. 利用第三方Python的IDE進行Python開發又是怎麼回事
4.1.3.1. 為何會有Python的IDE
4.1.3.2. 目前常見的一些Python的IDE
4.1.3.3. Python的IDE和Python代碼編輯器，Windows的cmd，等的關係
4.1.3.4. 使用IDE時所遇到的一些常見的問題
4.1.3.4.1. IDE只能夠打開了文件，並不代表就已經在shell中運行了該文件
4.1.3.4.2. 需要注意，確保有可以運行的Python起始部分的代碼
4.1.4. 總結：到底使用哪種環境去開發Python
4.1.4.1. 對初學者的建議：如何選用Python的開發環境
4.1.5. 如何在Windows環境下使用Python腳本
4.1.5.1. 如何在Windows下的cmd中運行BlogsToWordpress.py
4.2. 如何在Linux環境下開發Python
4.3. 如何在Mac環境下開發Python
5. Python的基本語法和基礎知識
5.1. 一張圖片入門Python
5.2. Python中的2.x版本和3.x版本
5.3. Python文件編碼聲明
5.4. Python中的縮進
5.5. Python中基本變數的聲明和定義
5.5.1. Python中變數的作用域
5.5.2. Python中變數與C語言中的變數對比
5.6. Python中的分支結構
5.7. Python中的函數
5.8. Python中的面向對象編程
6. 繼續學習Python的思路和方法
6.1. 如何繼續深入學習Python
6.2. 如何利用Python相關資源
6.2.1. 如何利用Python自帶的手冊
6.2.2. 如何利用一些在線的Python資源
7. Python常見問題及解答
常見問題
7.1. 在window的cmd中運行python結果卻調用了文本編輯器去打開了，而不是去調用Python解析器去運行python文件
8. Python相關資源
參考書目
插圖清單
4.1. 在Windows下的cmd下面運行Python腳本的樣子
4.2. 開始菜單中找到的Python (Command Line)
4.3. Python (Command Line)的界面
4.4. 動畫演示如何在Windows的cmd中運行Python腳本BlogsToWordpress.py
4.5. 在Mac下的Terminal中運行Python腳本：BlogsToWordpress
5.1. Quick Python Script Explanation
5.2. 一張圖入門Python中文版
7.1. 安裝Python時選擇Register Extensions
範例清單
4.1. 舉例：用Python的IDLE去做URL解碼
公式清單
4.1. 什麼是IDE
4.2. 什麼是Python的IDE
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/300872.html
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