是否非常想學(xué)好 Python啸蜜，一方面被瑣事糾纏，一直沒(méi)能動(dòng)手辈挂，另一方面衬横，擔(dān)心學(xué)習(xí)成本太高，心里默默敲著退堂鼓终蒂？

幸運(yùn)的是蜂林，Python 是一門初學(xué)者友好的編程語(yǔ)言，想要完全掌握它拇泣，你不必花上太多的時(shí)間和精力噪叙。

在這里還是要推薦下我自己建的Python開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)群:483546416，群里都是學(xué)Python開(kāi)發(fā)的霉翔，如果你正在學(xué)習(xí)Python 睁蕾，小編歡迎你加入，大家都是軟件開(kāi)發(fā)黨债朵，不定期分享干貨（只有Python軟件開(kāi)發(fā)相關(guān)的）子眶，包括我自己整理的一份2018最新的Python進(jìn)階資料和高級(jí)開(kāi)發(fā)教程，歡迎進(jìn)階中和進(jìn)想深入Python的小伙伴

Python 的設(shè)計(jì)哲學(xué)之一就是簡(jiǎn)單易學(xué)序芦，體現(xiàn)在兩個(gè)方面：

語(yǔ)法簡(jiǎn)潔明了：相對(duì) Ruby 和 Perl臭杰，它的語(yǔ)法特性不多不少，大多數(shù)都很簡(jiǎn)單直接谚中，不玩兒玄學(xué)渴杆。

切入點(diǎn)很多：Python 可以讓你可以做很多事情寥枝，科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析、爬蟲(chóng)磁奖、Web 網(wǎng)站囊拜、游戲、命令行實(shí)用工具等等等等点寥，總有一個(gè)是你感興趣并且愿意投入時(shí)間的艾疟。

廢話不多說(shuō)，學(xué)會(huì)一門語(yǔ)言的捷徑只有一個(gè)： Getting Started

? 起步階段

任何一種編程語(yǔ)言都包含兩個(gè)部分：硬知識(shí)和軟知識(shí)敢辩，起步階段的主要任務(wù)是掌握硬知識(shí)蔽莱。

°1 硬知識(shí)

“硬知識(shí)”指的是編程語(yǔ)言的語(yǔ)法、算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)戚长、編程范式等盗冷，例如：變量和類型、循環(huán)語(yǔ)句同廉、分支仪糖、函數(shù)、類迫肖。這部分知識(shí)也是具有普適性的锅劝，看上去是掌握了一種語(yǔ)法，實(shí)際是建立了一種思維蟆湖。例如：讓一個(gè) Java 程序員去學(xué)習(xí) Python故爵，他可以很快的將 Java 中的學(xué)到的面向?qū)ο蟮闹R(shí) map 到 Python 中來(lái)，因此能夠快速掌握 Python 中面向?qū)ο蟮奶匦浴?/p>

如果你是剛開(kāi)始學(xué)習(xí)編程的新手隅津，一本可靠的語(yǔ)法書是非常重要的诬垂。它看上去可能非常枯燥乏味伦仍，但對(duì)于建立穩(wěn)固的編程思維是必不可少结窘。

下面列出了一些適合初學(xué)者入門的教學(xué)材料：

（1.）「笨方法學(xué) Python」：http://learnpythonthehardway.org/book/

這本書在講解 Python 的語(yǔ)法成分時(shí)，還附帶大量可實(shí)踐的例子充蓝，非常適合快速起步隧枫。

（2.）「The Hitchhiker’s Guide to Python!」：The Hitchhiker’s Guide to Python!

這本指南著重于 Python 的最佳實(shí)踐，不管你是 Python 專家還是新手谓苟，都能獲得極大的幫助官脓。

（3.）「Python 官方文檔」：Our Documentation

實(shí)踐中大部分問(wèn)題，都可以在官方文檔中找到答案娜谊。

（4.）輔助工具：Python Tutor

一個(gè) Python 對(duì)象可視化的項(xiàng)目确买，用圖形輔助你理解 Python 中的各種概念斤讥。

Python 的哲學(xué)：

用一種方法纱皆，最好是只有一種方法來(lái)做一件事湾趾。

學(xué)習(xí)也是一樣，雖然推薦了多種學(xué)習(xí)資料派草，但實(shí)際學(xué)習(xí)的時(shí)候搀缠，最好只選擇其中的一個(gè)，堅(jiān)持看完近迁。

必要的時(shí)候艺普，可能需要閱讀講解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的書，這些知識(shí)對(duì)于理解和使用 Python 中的對(duì)象模型有著很大的幫助鉴竭。

°2 軟知識(shí)

“軟知識(shí)”則是特定語(yǔ)言環(huán)境下的語(yǔ)法技巧歧譬、類庫(kù)的使用、IDE的選擇等等搏存。這一部分瑰步，即使完全不了解不會(huì)使用，也不會(huì)妨礙你去編程璧眠，只不過(guò)寫出的程序缩焦，看上去顯得“傻”了些。

對(duì)這些知識(shí)的學(xué)習(xí)责静，取決于你嘗試解決的問(wèn)題的領(lǐng)域和深度袁滥。對(duì)初學(xué)者而言，起步階段極易走火灾螃，或者在選擇 Python 版本時(shí)徘徊不決题翻，一會(huì)兒看 2.7 一會(huì)兒又轉(zhuǎn)到 3.0，或者徜徉在類庫(kù)的大海中無(wú)法自拔睦焕，Scrapy藐握，Numpy，Django 什么都要試試垃喊，或者參與編輯器圣戰(zhàn)猾普、大括號(hào)縮進(jìn)探究、操作系統(tǒng)辯論賽等無(wú)意義活動(dòng)本谜，或者整天跪舔語(yǔ)法糖初家，老想著怎么一行代碼把所有的事情做完，或者去構(gòu)想圣潔的性能安全通用性健壯性全部滿分的解決方案乌助。

很多“大帕镌冢”都會(huì)告誡初學(xué)者，用這個(gè)用那個(gè)他托，少走彎路掖肋，這樣反而把初學(xué)者推向了真正的彎路。

還不如告訴初學(xué)者赏参，學(xué)習(xí)本來(lái)就是個(gè)需要你去走彎路出 Bug志笼，只能腳踏實(shí)地沿盅，沒(méi)有奇跡只有狗屎的過(guò)程。

選擇一個(gè)方向先走下去纫溃，哪怕臟丑差腰涧，走不動(dòng)了再看看有沒(méi)有更好的解決途徑。

自己走了彎路紊浩，你才知道這么做的好處窖铡，才能理解為什么人們可以手寫狀態(tài)機(jī)去匹配卻偏要發(fā)明正則表達(dá)式，為什么面向過(guò)程可以解決卻偏要面向?qū)ο蠓凰瑸槭裁次铱梢圆倏v每一根指針卻偏要自動(dòng)管理內(nèi)存费彼，為什么我可以嵌套回調(diào)卻偏要用 Promise...

更重要的時(shí)，你會(huì)明白口芍，高層次的解決方法都是對(duì)低層次的封裝敌买，并不是任何情況下都是最有效最合適的。

技術(shù)涌進(jìn)就像波浪一樣阶界，那些陳舊的封存已久的技術(shù)虹钮，消退了遲早還會(huì)涌回的。就像現(xiàn)在移動(dòng)端應(yīng)用膘融、手游和 HTML5 的火熱芙粱，某些方面不正在重演過(guò)去 PC 的那些歷史么？

因此氧映，不要擔(dān)心自己走錯(cuò)路誤了終身春畔，堅(jiān)持并保持進(jìn)步才是正道。

起步階段的核心任務(wù)是掌握硬知識(shí)岛都，軟知識(shí)做適當(dāng)了解律姨，有了穩(wěn)固的根，粗壯的枝干臼疫，才能長(zhǎng)出濃密的葉子择份，結(jié)出甜美的果實(shí)。

? 發(fā)展階段

完成了基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)烫堤，必定會(huì)感到一陣空虛荣赶，懷疑這些語(yǔ)法知識(shí)是不是真的有用。

沒(méi)錯(cuò)鸽斟，你的懷疑是非常正確的拔创。要讓 Python 發(fā)揮出它的價(jià)值，當(dāng)然不能停留在語(yǔ)法層面富蓄。

發(fā)展階段的核心任務(wù)剩燥，就是“跳出 Python，擁抱世界”立倍。

在你面前會(huì)有多個(gè)分支：科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析灭红、爬蟲(chóng)氛改、Web 網(wǎng)站、游戲比伏、命令行實(shí)用工具等等等等，這些都不是僅僅知道 Python 語(yǔ)法就能解決的問(wèn)題疆导。

拿爬蟲(chóng)舉例赁项，如果你對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，HTTP協(xié)議澈段，HTML悠菜，文本編碼，JSON一無(wú)所知败富，你能做好這部分的工作么悔醋？而你在起步階段的基礎(chǔ)知識(shí)也同樣重要，如果你連循環(huán)遞歸怎么寫都還要查文檔兽叮，連 BFS 都不知道怎么實(shí)現(xiàn)芬骄，這就像工匠做石凳每次起錘都要思考錘子怎么使用一樣，非常低效鹦聪。

在這個(gè)階段账阻，不可避免要接觸大量類庫(kù)，閱讀大量書籍的泽本。

°1 類庫(kù)方面

「Awesome Python 項(xiàng)目」：vinta/awesome-python · GitHub

這里列出了你在嘗試解決各種實(shí)際問(wèn)題時(shí)淘太，Python 社區(qū)已有的工具型類庫(kù)，如下圖所示：

你可以按照實(shí)際需求规丽，尋找你需要的類庫(kù)蒲牧。

至于相關(guān)類庫(kù)如何使用，必須掌握的技能便是閱讀文檔赌莺。由于開(kāi)源社區(qū)大多數(shù)文檔都是英文寫成的冰抢，所以，英語(yǔ)不好的同學(xué)艘狭，需要惡補(bǔ)下晒屎。

°2 書籍方面：

這里我只列出一些我覺(jué)得比較有一些幫助的書籍，詳細(xì)的請(qǐng)看豆瓣的書評(píng)：

「集體智慧編程」：集體智慧編程 (豆瓣)

「數(shù)學(xué)之美」：數(shù)學(xué)之美 (豆瓣)

「統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法」：統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法 (豆瓣)

「Pattern Recognition And Machine Learning」：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)

「數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn)」：數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn) (豆瓣)

「數(shù)據(jù)檢索導(dǎo)論」：信息檢索導(dǎo)論 (豆瓣)

爬蟲(chóng)：

「HTTP 權(quán)威指南」：HTTP權(quán)威指南 (豆瓣)

Web 網(wǎng)站：

「HTML & CSS 設(shè)計(jì)與構(gòu)建網(wǎng)站」：HTML & CSS設(shè)計(jì)與構(gòu)建網(wǎng)站 (豆瓣)

...

列到這里已經(jīng)不需要繼續(xù)了缓升。

聰明的你一定會(huì)發(fā)現(xiàn)上面的大部分書籍鼓鲁，并不是講 Python 的書，而更多的是專業(yè)知識(shí)港谊。

事實(shí)上骇吭，這里所謂“跳出 Python，擁抱世界”歧寺，其實(shí)是發(fā)現(xiàn) Python 和專業(yè)知識(shí)相結(jié)合燥狰，能夠解決很多實(shí)際問(wèn)題棘脐。這個(gè)階段能走到什么程度，更多的取決于自己的專業(yè)知識(shí)龙致。

? 深入階段

這個(gè)階段的你蛀缝，對(duì) Python 幾乎了如指掌，那么你一定知道 Python 是用 C 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的目代。

可是 Python 對(duì)象的“動(dòng)態(tài)特征”是怎么用相對(duì)底層屈梁，連自動(dòng)內(nèi)存管理都沒(méi)有的C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的呢？這時(shí)候就不能停留在表面了榛了，勇敢的拆開(kāi) Python 的黑盒子在讶，深入到語(yǔ)言的內(nèi)部，去看它的歷史霜大，讀它的源碼构哺，才能真正理解它的設(shè)計(jì)思路。

這里推薦一本書：

「Python 源碼剖析」：Python源碼剖析 (豆瓣)

這本書把 Python 源碼中最核心的部分战坤，給出了詳細(xì)的闡釋曙强，不過(guò)閱讀此書需要對(duì) C 語(yǔ)言內(nèi)存模型和指針有著很好的理解。

另外途茫，Python 本身是一門雜糅多種范式的動(dòng)態(tài)語(yǔ)言旗扑，也就是說(shuō)，相對(duì)于 C 的過(guò)程式慈省、 Haskell 等的函數(shù)式臀防、Java 基于類的面向?qū)ο蠖裕疾粔蚣兇獗甙堋Q而言之袱衷，編程語(yǔ)言的“道學(xué)”，在 Python 中只能有限的體悟笑窜。學(xué)習(xí)某種編程范式時(shí)致燥，從那些面向這種范式更加純粹的語(yǔ)言出發(fā)，才能有更深刻的理解排截，也能了解到 Python 語(yǔ)言的根源嫌蚤。

? 最后的話

每個(gè)人學(xué)編程的道路都是不一樣的，其實(shí)大都殊途同歸断傲，沒(méi)有迷路的人只有不能堅(jiān)持的人脱吱。雖然聽(tīng)上去有點(diǎn)雞湯，但是這是事實(shí)认罩。

希望想學(xué) Python 想學(xué)編程的同學(xué)箱蝠，不要猶豫了，看完這篇文章，Just getting started～

摘要①：微軟再發(fā)力Python 宦搬，VS Code與Anaconda達(dá)成合作

微軟近日在官方博客宣布牙瓢，其免費(fèi)和跨平臺(tái)代碼編輯器 Visual Studio Code 已默認(rèn)被包含在 Anaconda 發(fā)行版中。Python 用戶現(xiàn)在可以在安裝 Anaconda 的同時(shí)輕松安裝 Visual Studio Code 间校，以提供出色的編輯和調(diào)試體驗(yàn)矾克，微軟還為 Anaconda 用戶量身定制了專用功能。

Anaconda 是一個(gè)流行的 Python 發(fā)行版憔足，主要用于數(shù)據(jù)科學(xué)和信號(hào)處理等領(lǐng)域胁附，可為 Windows、Mac 和 Linux 上的用戶提供簡(jiǎn)化的 Python 環(huán)境四瘫。

此次合作也是微軟投資 Python 社區(qū)的又一個(gè)示例。微軟在去年 9 月曾宣布計(jì)劃將 Python 引入 Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)欲逃，Visual Studio 和 SQL Server 中找蜜。 據(jù)微軟稱，Microsoft Python Extension for Visual Studio Code 是 VS Code marketplace 中下載次數(shù)最多的擴(kuò)展插件稳析，迄今為止已有超過(guò) 600 萬(wàn)次的下載洗做。

摘要②：新興技術(shù)崗位薪資漲幅驚人，Python需求增速達(dá)174%彰居！

看到Boss直聘發(fā)布《2017互聯(lián)網(wǎng)人才趨勢(shì)白皮書》诚纸，只想說(shuō)新的一年，希望大家火得像Python一樣陈惰，根本停不下來(lái)畦徘。接下來(lái)，我們一起解讀《2017互聯(lián)網(wǎng)人才趨勢(shì)白皮書》抬闯！

2017年是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)全面轉(zhuǎn)向技術(shù)驅(qū)動(dòng)的一年井辆，技術(shù)類人才招聘需求已經(jīng)占到整體人才需求的25%。在人工智能熱潮的驅(qū)動(dòng)之下溶握，AI相關(guān)崗位人才需求飆升杯缺，然而缺口依然超過(guò)百萬(wàn)。

2017年還是熱門職位更迭的一年睡榆。與人工智能萍肆、數(shù)據(jù)科學(xué)等前沿技術(shù)相關(guān)的職位熱度顯著提升；移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)紅利日漸消退胀屿，通用開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)崗位的平均薪酬和需求均進(jìn)入下行通道塘揣。

01 北上廣深杭互聯(lián)網(wǎng)人才需求占比全國(guó)63%

從城市分布上看，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才需求高度集中宿崭，北上廣深杭五座城市的互聯(lián)網(wǎng)人才需求占到了全國(guó)的63%勿负。北京身為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大本營(yíng)，人才需求穩(wěn)居首位。

02 技術(shù)人才需求占總體需求25.1%

2017年奴愉，從巨頭到創(chuàng)業(yè)公司琅摩，為尋找新的增長(zhǎng)動(dòng)力，紛紛轉(zhuǎn)向技術(shù)驅(qū)動(dòng)锭硼。數(shù)據(jù)顯示房资，2017年，技術(shù)人才招聘需求占到總體人才需求的25.1%檀头，較2016年提高2.7個(gè)百分點(diǎn)轰异，占比連續(xù)2年提升。產(chǎn)品暑始、設(shè)計(jì)人才需求也有小幅上升搭独，運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)廊镜、銷售類職位需求則分別呈現(xiàn)小幅下降牙肝。

03 人工智能人才需求翻倍

從具體職位來(lái)看，人工智能相關(guān)的職位需求增幅排在最前嗤朴。由于大批公司涉足AI領(lǐng)域配椭，2017年AI人才需求已達(dá)到2016年的兩倍，2015年的5.3倍雹姊，人才需求直線上升股缸，大部分崗位三年復(fù)合增長(zhǎng)率超過(guò)200%。AI應(yīng)用層職位需求增速尤為顯著吱雏，增速最高的三個(gè)崗位依次是算法工程師敦姻、語(yǔ)音識(shí)別和圖像處理。

大數(shù)據(jù)類職位需求增幅僅次于AI崗位歧杏。眼下替劈，幾乎所有互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)均把數(shù)據(jù)人才列為團(tuán)隊(duì)標(biāo)配。許多公司在數(shù)據(jù)層面增加投入得滤，大量招募具有算法和建模能力的人才陨献，力求通過(guò)數(shù)據(jù)沉淀與挖掘更好地推進(jìn)產(chǎn)品的迭代。數(shù)據(jù)架構(gòu)師懂更、數(shù)據(jù)分析師成為企業(yè)爭(zhēng)搶對(duì)象眨业，過(guò)去一年招聘需求提高150%以上。

04 薪資最高職位過(guò)半為AI類崗位

2017年薪資最高的十個(gè)職位中沮协，過(guò)半為AI類崗位龄捡。語(yǔ)音識(shí)別、NLP慷暂、機(jī)器學(xué)習(xí)等職位平均薪資超過(guò)2.5萬(wàn)元聘殖，遠(yuǎn)高于一般互聯(lián)網(wǎng)職位晨雳。在部分大公司，60萬(wàn)年薪加期權(quán)股票只是爭(zhēng)搶高級(jí)AI人才的低配標(biāo)準(zhǔn)奸腺。同時(shí)我們注意到餐禁，50%的人工智能崗位的職位描述上會(huì)明確提到為員工提供股票期權(quán)，這一比例顯著高于其他職位突照。

同時(shí)帮非，我們從數(shù)據(jù)中可以看到，新興技術(shù)崗位薪資漲幅驚人讹蘑。

圖像算法末盔、推薦算法、深度學(xué)習(xí)崗位薪資增幅均在15%以上座慰，大數(shù)據(jù)類崗位僅次于人工智能陨舱。

新興技術(shù)崗位薪資漲幅驚人

相比之下，通用類崗位程序員由于從業(yè)人數(shù)不斷上升版仔，人才稀缺程度大幅緩解游盲，招聘薪酬不升反降，過(guò)去幾年格外吃香的PHP邦尊、.Net背桐、iOS等職位招聘薪資在下半年出現(xiàn)了2-3%的回調(diào)优烧。點(diǎn)擊查看?就業(yè)|數(shù)據(jù)分析師蝉揍、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、Hadoop開(kāi)發(fā)工程師畦娄、數(shù)據(jù)挖掘又沾、算法工程師的工資薪水到底怎么樣？

05 社交領(lǐng)域Java技術(shù)受歡迎

社交網(wǎng)絡(luò)行業(yè)招聘平均薪資一直處于高位熙卡。2017年社交網(wǎng)絡(luò)平均招聘薪資高于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)整體招聘薪資16.7個(gè)百分點(diǎn)杖刷，薪資優(yōu)勢(shì)顯著。

同時(shí)數(shù)據(jù)顯示驳癌，后端開(kāi)發(fā)或移動(dòng)開(kāi)發(fā)方面的技術(shù)人才滑燃，在社交網(wǎng)絡(luò)行業(yè)比較受歡迎。

06 Python技能需求增速達(dá)到174%

在人才需求升級(jí)的同時(shí)颓鲜，互聯(lián)網(wǎng)公司對(duì)人才技能的要求也在逐漸提高表窘。以數(shù)據(jù)分析師為例，2015年甜滨，超過(guò)40%的職位技能要求中只提到了SQL或HIVE，而到2017年衣摩，這一比例已降至30%以下昂验，半數(shù)崗位要求候 選人還須掌握通用編程技能(Python、Java),數(shù)據(jù)挖掘技能(R語(yǔ)言,SAS)以及數(shù)據(jù)可視化等技能，其他崗位技能要求也普遍較過(guò)去更為嚴(yán)格既琴。

從分布上看占婉，新興技能占比提高顯著。Python由于語(yǔ)法簡(jiǎn)潔呛梆，功能強(qiáng)大锐涯，且在人工智能、大數(shù)據(jù)方面展現(xiàn)出效率優(yōu)勢(shì)填物，越來(lái)越受到歡迎纹腌。數(shù)據(jù)顯示，2017年在雇主發(fā)布的職位說(shuō)明中滞磺，Python技能需求增速達(dá)到174%升薯，居于首位，Spark击困、Hadoop等大數(shù)據(jù)技能需求增幅也十分靠前涎劈。【點(diǎn)擊查看Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)爬取實(shí)戰(zhàn)】

07 信息安全領(lǐng)域需求占比最高的技術(shù)職位

2017年阅茶，信息安全領(lǐng)域尤其值得關(guān)注蛛枚。盡管因企業(yè)數(shù)量不占優(yōu)勢(shì)，人才需求占比不高脸哀，但需求增幅超過(guò)60%蹦浦，其中技術(shù)人才需求占比多達(dá)46.5%，高出互聯(lián)網(wǎng)均值超過(guò)20個(gè)百分點(diǎn)撞蜂。該行業(yè)的高需求技術(shù)職位偏重于后端盲镶、運(yùn)維、測(cè)試類人才。

從人才需求大數(shù)據(jù)中，我們還發(fā)現(xiàn)畦浓，信息安全領(lǐng)域的技術(shù)人才需求中，機(jī)器學(xué)習(xí)宇色、自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)等AI相關(guān)人才占比已達(dá)1.3%颁湖，體量雖不大宣蠕，但卻向我們傳遞了一個(gè)信息，信息安全行業(yè)正在向更高端爷狈、更高效植影、更智能的方向發(fā)展。

信息安全行業(yè)中涎永，高需求職位的薪資漲幅依然強(qiáng)勢(shì)思币。Golang鹿响、運(yùn)維開(kāi)發(fā)工程師薪資漲幅在15%以上。即便是招聘薪資普降的運(yùn)維工程師谷饿，在信息安全行業(yè)中招聘薪資增幅也達(dá)到7.9%惶我，足見(jiàn)行業(yè)間的側(cè)重差異。

08 復(fù)合型人才競(jìng)爭(zhēng)力碾壓優(yōu)勢(shì)愈發(fā)明顯

2017年博投，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)求職人才中绸贡，有26%的人掌握至少3種技能，較2015年增加3.1個(gè)百分點(diǎn)毅哗，更多的非技術(shù)人才開(kāi)始掌握技術(shù)型技能听怕。增長(zhǎng)最快的五大技能分別是SQL、Python虑绵、Java尿瞭、Tableau和Hive。

從競(jìng)爭(zhēng)力上看翅睛，多重技能人才也比以往更加吃香声搁。數(shù)據(jù)顯示，2017年掌握3項(xiàng)以上技能的人才捕发，對(duì)企業(yè)的吸引力較僅擁有一項(xiàng)能力的人高出30%以上疏旨，而在兩年前，這一數(shù)字還保持在10%左右扎酷，特別是在創(chuàng)業(yè)公司檐涝，這一趨勢(shì)更加明顯。以技術(shù)職位為例霞玄，雖然不少企業(yè)在職位要求中只寫了一項(xiàng)編程能力骤铃，但過(guò)半數(shù)公司在尋找人才時(shí)偏愛(ài)掌握多門編程語(yǔ)言的求職者拉岁，多重技能人才對(duì)一般求職者的優(yōu)勢(shì)碾壓愈發(fā)明顯坷剧。

09 2018年發(fā)展預(yù)測(cè)

在談到2018年發(fā)展趨勢(shì)時(shí)，其中Face++人力總監(jiān)尹利喊暖，認(rèn)為2018年的發(fā)展趨勢(shì)主要有以下幾個(gè)觀察角度：

● 人才的稀缺性會(huì)讓市場(chǎng)價(jià)值在未來(lái)兩年存在一定不合理性;

● 名校情結(jié)會(huì)更加嚴(yán)重惫企，人才市場(chǎng)上的兩極分化會(huì)越來(lái)越嚴(yán)重;

● 這個(gè)行業(yè)更喜歡真正專注的人，而沒(méi)有過(guò)去移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)人才的跳躍的基因;

● 海外人才回流陵叽，越來(lái)越多的北美前30名高校的畢業(yè)生狞尔，因?yàn)槊绹?guó)政治因素，中國(guó)市場(chǎng)環(huán)境因素將回流 中國(guó)北上廣深等大城市巩掺。

2018年偏序，以下三類職位很可能變得更加熱門：

● 跟底層算法技術(shù)相關(guān)的職位；

● 能帶來(lái)AI從技術(shù)轉(zhuǎn)向產(chǎn)品化的職位胖替；

● 新零售相關(guān)崗位研儒。

So豫缨，看了這些，你還在猶豫到底學(xué)不學(xué)Python嗎端朵？