Python学到什么程度可以面试工作？

1、掌握Python语言的基本语法规则｡

2、掌握不少于2 个基本的Python标准库｡

3、掌握不少于2 个Python 第三方库，掌握获取并安装第三方库的方法｡

4、能够阅读和分析Python 程序｡

5、熟练使用IDLE 开发环境,能够将

脚本程序

转变为可执行程序｡

6、了解Python 计算生态在以下方面(不限于)的主要第三方库名称：

网络爬虫

､

数据分析

､数

据可视化､机器学习､Web 开发等｡

扩展资料：

考试内容

一､Python 语言基本语法元素

1、程序的基本语法元素：程序的格式框架､缩进､注释､变量､命名､保留字､

数据类型

､赋值

语句､引用｡

2、基本输入输出函数：input()､

eval()

()､print()｡

3、

源程序

的书写风格｡

4、Python语言的特点｡

二､基本数据类型

1、数字类型：

整数类型

､

浮点数

类型和复数类型｡

2、数字类型的运算：数值运算操作符､数值运算函数｡

3、

字符串

类型及格式化：索引､切片､基本的format()格式化方法｡

4、字符串类型的操作：字符串操作符､处理函数和处理方法｡

5、类型判断和类型间转换｡

三､程序的控制结构

1、程序的三种控制结构｡

2、程序的分支结构：单分支结构､二分支结构､多分支结构｡

3、程序的循环结构：遍历循环､无限循环､break 和continue循环控制｡

4、程序的异常处理：try-except｡

作者：曹操

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来源：知乎

著作权

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Python作为一门最基础的

编程语言

，也是很多

计算机专业

的学生需要掌握的一门课程。

我在大一的时候就已经学习了Python的相关基础知识，可以说是很多其他编程语言例如Java，C++的基础了。

那Python学习到什么程度就可以去找工作了呢?

下面是某招聘网站中Python开发工程师的岗位要求。

在我看来，学习Python需要重点掌握以下几点：

一、熟练使用Python语言

这点该如何判断呢?比如

自动注册子类，实现具有TTL功能的属性装饰器这几个功能实现，能否不参考任何资料独立完成?

二、熟悉运用Linux相关技能

如果能

独立在Linux系统上完成几个独立项目的开发

，对基本使用和简单问题排查都掌握的话，可以说是合格的。

三、熟悉运用数据库相关技能

要求能够使用数据库来完成项目功能的实现(前提是要熟悉运用一种

关系数据库

)

，并且能够完成各种数据要求的

sql语言

的编写。

我的建议是专门学习一种数据库

，我自己学的是mysql，适用于很多平台，性能也比较好。

四、代码规范，别人能读得懂

这是一个平时写代码的好习惯，需要在练习中慢慢培养和积累。我的建议是：自己重新回顾一下之前写的项目，

复盘一下自己的代码，看看哪里可以改进，想一想把自己的代码给别人看对方能不能理解

，如果能做到的话基本也就合格了。

五、精通一种Python框架

这个对于不同岗位有着不同要求

，一般需要你自己有几个独立完成的项目。

例如

web开发

，主要框架有Django，Flask;

深度学习

，主要框架有TensorFlow;

网络爬虫

，主要框架有Scrapy。总之根据岗位需求来进行专业学习，不要贪心想着什么都学一点，最后什么都没学精通。

质而言之，以上的参考都是基于图中岗位而言的。但是万变不离其宗，

我们学习的过程中就一定要把Python的基础打好，特别是对于编程小白，一定要多积累自己的经验，多独立开发一些项目

，这样才能在之后的公司面试中更加出众。

荣幸回答。

我将知无不尽，尽无不言。

Python自学的效果可以通过这些方面来衡量，比如可以自主开发Python的web项目，熟练使用类库超过30个以上，当然不包括基础类库，了解Python网络爬虫的原理和实际简单的数据资源爬取的操作，熟练掌握Python数据分析等等，掌握这些找一份Python相关工作轻而易举。

这个时候很多同学就会问具体哪些类库?和web框架?接下来我给大家依次分享我个人自学Python的经历。

Python数据分析

学习Python不会数据分析，那等于没有不会。

话不多学Python数据分析处理通过我个人学习整理和刷选，掌握以下几点，数据分析处理轻松搞定。

1:数据分析的目的。

从简单层面来讲，数据分析就是结合当前大数据的需求，为公司或者企业提供一份详细明了的数据报表，多角度和多维度的数据统计和处理，既方便又快捷，让外行人看来一目了然。简化工作，别人一天的工作量，使用Python一个小时即可完成。

从复杂层面来讲，数据分析往往从社会背景中提供大量数据依据，细化每一份数据从而得出结论。比如某一个购物中心的商城人流量特别少，转化率特别低，如果使用Python进行全面数据分析，通过技术团队进行数据采集立刻分析一份关于购物中心的人流购买情况分析表，细化每一个消费者的购物细节，什么年龄段的人在什么时间段或者什么季节对于某商品的需求量，对购物中心的设计是否满意和收集对于商场存在的意见，分析消费者的消费习惯是先吃饭再购物?还是先购物再吃饭等等多项分析后对购物中心做出改变来适应消费者的复杂消费心理需求。

商场的人流和转化率瞬间提高。

数据分析一定程度是可以转化为流量和产生经济价值，为了企业或者经营店铺获得更好的经营管理，这就是数据分析的目的。

当然高阶数据分析则需要细化深入类库的使用和数据的不断优化，人作为社会产生价值的主体，数据分析永远离不开人群。

需求很多，具体需要什么样的类库工具进行数据分析?Python数据分析五花八门，初学者可以从下面几点来入手。

数据分析的工具类

一份详细数据报表则需求功能强大的Python类库来作为支撑，接下来给大家分享一下Python数据分析的工具类。

1:xlwt和xlrd

日常工作的最佳excel表格处理类库。xlrd实现excel表的读取，xlwt则实现excel表的写入。熟练使用该Python类库对于数据报表的制作非常方便，细化精准到操作表格的每一个单元格的属性，包括字体，背景色，列宽行高，单元格合并。无需手动操作excel便可以自动化实现excel的写入和导出。

2:基于Numpy的pandas

pandas的优势在于数组数据的处理，不仅可以表格操作，同样在复杂数据结构方面有着简单方便的处理方式。

Pandas有两种重要数据结构：

Series和DadaFrame两种。

Series是具有索引的字典数据结构，在数据处理的时候使用索引来操作字典轻轻松松获取想要的数据，读写性能极高。

DadaFrame则更加全面，不仅有行索引还有列索引可以看作是升级版的Series字典组合，使用方法也是一样的，同时操作表格的行和列读写，处理得到想要的数据报表格式。

3:Numpy高阶

numpy可能相对上面两个模块有一定的难度初学着可以先了解后逐渐掌握。

其实numpy就是提供多维数组对象的处理，后期数据分析中以及可视化中使用非常广泛。

Python在web项目开发中也有一席之地。

Python快捷web开发

个人非常推荐自学者和初学着使用Python-flask框架，一款微型快速开发的服务型框架，从环境搭建到项目开发特别容易上手。

我们可以来看看flask的目录基本构造。

从目录就可以看出flask的优势就是在于快，简单，项目逻辑一目了然。一般掌握flask的路由和蓝图配置再加上js页面的开发以及客户端和后台的交互机制和处理方法，一天的时间就可以让一个Python小白立马入行。

Python为什么那么火?没有错我们网上听到的都是关于Python网络爬虫。具体什么是网络爬虫请看下面。

网络爬虫

网络爬虫是一种用来自动浏览和获取万维网资源的网络机器人

简单明了的说就是获取我们从网页浏览上想要的信息和资源。

给大家分享一个简单的视频资源下载的爬虫程序。

基本的操作步骤如下：

1:获取视频源网页的源码连接

2:发送requests请求网页问信息

3:正则表达式匹配视频并下载保存

该爬虫方法使用的模块是requests，代码简单逻辑也比较清晰，逻辑模式就是搭建本地和网页的HTTP请求连接池并保持连接，同时操作下载，同样也可以上传等。随着Python的版本不断更新，模块的完善和高度封装后使得Python爬虫在网络请求时更加快和人性化，很容易模仿浏览器的任何操作，自学和初学者很容易上手。

由于Python网络爬虫的需求越来越大，简单的一个类库已经不能满足需求。Scrapy的出现便解决了这个难题。

Scrapy一款为了爬取网站数据，提取结构性数据，适应多种爬虫需求的应用型框架。

Scrapy性能非常强大，数据的深挖细分，信息存储和网络通讯等都是它的一大特点之一。

Python的世界远远不止当前

Python的版本资源库在源源不断的更新，类库和函数衍生不断，强大的用户量创新和优化一直在持续，一门为需求而生的开发语言，让它作为改变的永远是庞大的用户。

总结

自学Python掌握好这三方面的知识量，工作和薪资都没有任何问题，但是想要深造和提升Python的开发能力则需要学习更多的框架和类库，日积月累从项目开发中吸取经验和积累方法，才能熟练玩转Python。

最后给大家一句总结的话：给正在学习Python的同学们一个忠告，编程没有捷径可走，唯有逐一掌握才能汇集成江河。我爱编程网