土木工转型Python，几条出路

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近段时间，很多土木或其他专业的朋友都加入了基础一等公民“函数”的阵营。除了类的继承、重载之外，列表推导式、Map、Reduce、Lamda、装饰器等等，在实践中也需要逐步掌握。另外，数据结构、排序、线性表、堆栈、树、图等等，也是需要慢慢啃的内容。各种设计模式也是需要了解的。

二、爬虫：

如果想进入爬虫领域，最好从Requests和BeautifulSoup入手。之后，需要了解多进程、多线程、异步、IP池等等。再之后，爬虫框架Scrapy也需要了解。如果遇到验证码，最好先在GitHub上找到相应的案例，如果感兴趣，可以跳转到机器学习或深度学习领域。如果不想那么麻烦，也可以用Selenium等工具，保存Cookies再爬取信息。

需要注意的是，在招聘爬虫工程师的职位中，不是很多，并且存在法律风险，所以需要谨慎对待。

三、数据分析：

虽然有很多公开的数据资源，但是更多时候需要具备一定的爬虫技能，以保证数据的新鲜和可用。Pandas是必不可少的库，要熟练掌握。数据库的存储需要了解SQL和NoSQL，至少要熟悉其中一种。数据可视化库的选择很多，Matplotlib、Plotly、Bokeh等等，Tableau以及PowerBI等应用可以不考虑。对于爬虫遇到验证码的情况，分类算法比较有用。如果运气不好，BOSS也许会让你进行情感分析等工作，因此自然语言处理也需要有所掌握。在了解基本概念的基础之上，需要会调包调参，入门为重。如果想要求职数据分析师，Pyspark、Hadoop等知识也需要自行搜索相关的招聘需求。

四、网站建设：

如果只是进行数据分析并使用静态图展示数据，那么你只能算是初级的数据分析者。如果想要更深挖掘自己的潜力，Web动态数据可视化就必不可少了。Django、Flask或Webpy，可以随便选择，作者选择的是Flask，并使用了MongoDB数据库。需要说明的是，选择MongoDB是因为非关系型数据库存储灵活，并且Bson数据格式和Json本就是近亲，RestfulAPI使用起来也很舒服。可惜的是，Flask+mongoDB这个套装并没有很好的教材，很大程度上需要在GitHub和搜索引擎中摸索，并且需要注意一些坑。此外，小程序开发必不可少。在当前的业务场景下，Web网页用于数据展示还可以，但用户系统及部分业务场景最好封装在小程序中（反爬、裂变）。对于求职Web开发者，JavaScript、CSS、Html，以及框架VUE、Bootstrap也是必不可少的。拿出自己的作品，Talkischeap。

五、深度学习：

Python无外乎TensorFlow或Pytorch等等。对于业务场景的需求而言，Sklearn已经足够使用了。

六、测试运维：

不懂的话就先去相关招聘网站查查技能树吧。

七、有没有必要报培训班？

如果你想要在短期内找到工作，那么报班会很有必要，毕竟授业有专攻。如果你想要长期磨炼自己，散修打怪，那么可以不报班。

最后，lifeisshort, IusePython！