为何python不好找工作(python找工作需要掌握哪些)

一、为什么python的校招岗位这么少，校招python好找工作么

Python有点被吹上天了，导致现在市场过热，现实告诉你校招Python不好找工作。

原因如下：

1.大部分公司的Web框架仍旧以PHP的Laravel或者ThinkPHP为主，和Django/Flask毫无关系，如果只会Python，那真的是连增删改查都不会；

2.Python的普通岗位主要集中在运维、爬虫上，高端岗位集中在大数据，我相信，如果题主能够去到高端岗位，就不会问这个问题了，而运维又不需要多少人，就剩爬虫了，爬虫还违法，所以这就是Python一直不成气候的原因。

二、为何感觉学习Python不好找工作

虽然说python确实是一个比较好上手的语言。

但是python目前的应用领域最巅峰的是：数据分析，以及人工智能。

现在大量的从互联网行业，或者说完全新入门的互联网小白去学习python，很多人会在选择道路上面出现几个非常严重的错误。这才是造成不好找工作的原因。

如果用的理解来说：python不是一个编程语言，是一个高级网络语言。通俗点说：你学会了英语，并没有啥用处，你要在掌握英语后，去学习一门专业。这才能够在外国生存。就是这个道理。

1、火热的开端，让大量的人进入误区——爬虫世界

大量的朋友在接触到python的时候，都会醉心于爬虫带来的快速，以及海量数据，甚至是一些隐私，或者不见光的数据，你觉得通过这些数据，就掌握了这个世界的规律和法门，就可以挣钱了。例如炒股，例如黑产数据。

兄弟，醒一下，2019年爬虫公司有不少从老板都员工都进去蹲着了。

从一开始爬虫就不是python的全部世界，更不应该是python的一个就业方向。那只是一个衍生的附带品。只是数据分析开头的一小点甜头的插曲。

2、web前端——一个谈不上务正业的技术

python是可以做web开发，豆瓣很早就是用这个技术，知乎也用过后来改换了别的。但是用这个语言和传统的java比，没感觉有啥特殊的强悍的优势，只是各有所长，或者说老板觉得要尝试一下新技术，装逼一下。

3、数据分析——python的正道

记住啊，数据分析一定要看两个东西，一个你要分析的数据是否合法？二个，你要了解数据，你才有前途。

第一个很好理解。2014-2017年，为啥很多企业都要数据分析的人才？仔细去看一下，除了传统的大厂，BAT，美团，京东这类，最大的企业群体是P2P代表的互联网金融，以及后续的数字货币，此外是游戏行业。所以伴随这两大产业被规范化和打击，你看到大数据分析回归到真正需要数据分析的企业中。你分析的数据一定要合法，别以为自己只是一个干活的，这种抓你没商量的。

第二个，了解数据。这玩意最简单的理解就是，你学会无数的技术，包括R分析，回归分析，相关性分析等等。你一定要学的是你分析的这个东西，他背后的各类数据组合，能体现什么？

这也就是我们常说的，分析结果的前瞻，以及分析中对数据的敏感性。说白了，就是你要有一个数据分析的模型。这玩意不是你会写代码就有了，这玩意是需要大量数据分析积累的一个结果。

python想好找工作，那就要真的学到登堂入室的地步。不然就沦为一个打杂的了。

三、为何学习python不好找工作

因为大部分人只是选择自学python就去找工作。自我学习的好处之一就是您知道学习Python编程的目的是什么，而且方向通常是特定的。缺点是自学者通常没有什么实践经验，项目经验不足导致解决问题的能力有限，并且3个月的零基础自学Python编程然后找工作，估计招聘者会更持怀疑态度。但是经过全面专门的培训的时候，用有真才实学，找工作是不用愁的。

拓展资料

Python是一种单纯的自由软件，源代码和解释器CPython遵循GPL协议。Python语法简洁清晰，其中一个特点是是强制用空白符作为语句缩进。Python软件呢具有丰富和强大的库，应用范围很广泛。