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python程序员找工作之旅-面 试就是学习，我要去学习
还是接着写吧，最近抓紧时间把落下的东西写完，像我这样单线程的动物，应该不断的提升自己的执行力才行。
周一从HR面试完觉得很是不爽，说不上来人家想不想要你，自己觉得被拒的概率比较大，面完之后还跟储总（技术二面的面试官）打了个电话，表达我的心意。即便如此，依然心灰意冷。想想曾经有一份工作在我面前，我给推了，而后有突然没了底气。回去之后躺了大半天，一是在思考，一是在冷静。冷静分析当前的处境。
细细分析下来发现我太着急了，刚面试一周就急躁成这样，另外也想到还有一个我一直想投也一直不敢投的公司（这种感觉像是怕伸手一摸就会摸随彩色的肥皂泡），因此打起精神来再次投简历，然后接着完善那个公司的面试题。
其实没几个可投的，调了几个之后，投了出去，然后继续看书，等着通知。好在第二天（周二）下午接到了热酷的电话，约好第二天（周三）去面试，关于热酷了解的其实不多，所以求职意向也不是特别强烈，到那之后刚好赶上人家开会，于是自己在会议室里边等边发呆，看着窗外的榆树，想着我家也曾有这样的一棵树，经常从上面打知了（蝉）。片刻之后，面试官过来，拿着一张试题让我做，这还是面试以来第一次做试题，没有多少题，有很基础的题目，也有很细节的题目，也有发散的题目。整体坐下来直接就反应了我的python水平，很细节的东西（带陷阱的）做错了，负载均衡没用过，数据库分库有哪些方案不知道。因此看起来这几张面试题还真能反应你不会什么，注意是不会什么而不是会什么。
答完题之后基本上面试都是围绕着试题来的，另外我觉得面试官可能没有准备太多的问题，或者看了我的答题结果之后不想问了，直接问我说，你说你还做过些什么东西？或者是有什么想说的（意思是做过哪些东西可以来向我证明你有能力），此时我的表达欲望并不强烈，于是就说笔试题最后那几个我没遇到过的东西。我说，这些东西我不会是因为我之前的工作都用不到，但是很多技术都是你遇到之后你才会接触，了解，掌握，所以技术其实可以说是经历上的一些东西，只要你不笨，你经历了，你就能够解决，您觉得呢？
显然我的这番辩解并不能得到认同，面试官思考片刻说，并不是所有的技术人员经历过之后就会掌握的。
看来说这个没用就不在继续深入讨论，就说到，我没什么可说了，但是我想知道您对我的一个评价，您觉得我有能力进入贵公司吗。
不知道面试官是处于怕当面拒绝伤到我还是需要再思考一下（因为很多人的处理信息的速度其实是很慢的，比如我就是典型），答复到，我还要回去综合评估一下，一周内给你消息。
So，到此，你懂的。
回去之后继续完善知道创宇的面试题，这可是我最后的稻草了，因为在意识里我知道，下面要面试的公司我都没太大兴趣。
说没兴趣，但是我始终认为面试其实是对你技术的考核，如果幸运还能遇到不错的面试官，开阔下视野。还能了解人家公司都在用啥技术，毕竟我只是在创业公司用python，在没有大牛的情况下，有些信息还真不太好获得。
回去之后收到了知乎的面试题，又是小高兴一把，我向来是喜欢做面试题的。
周四上午把创宇的面试题发过去之后，接到了酷讯的面试电话，心想酷讯是用php做的也招python？不过因为这个公司和我呆的创业公司同属旅游类公司，于是也就去了。在去面试的路上接到了创宇的电话，约周五去面试。挂完电话兴奋不已，心想或许我要达到我一开始接触计算机的梦想了。
酷讯面试基本上没问技术问题，另外面试官传递给我的信息是在酷讯php是主流，针对业务，而python是用来做一些基础性的工作。大部分时间用来介绍他们部门的工作内容。而我始终没有搞明白他们是不是在招人，囧。面试完，让我印象最深刻的应该是填表，各种内容都要写，好像是在填档案一样（会不会是他们在收集技术人员的档案资料呢）。
这两次的面试我觉得自己其实就是去学习，去打酱油的。不过结果却不是我想要的，因为双方交流的信息太少，对技术的帮助有限。
回去之后接到了搜狐的通知，面试通过了，过几天就过去签offer。心里虽然兴奋但还是一阵堵。想着明天的面试到底还要不要去呢？最后觉得还是去，不去怎么知道安全公司是怎么样的呢。
面试其实就是学习，但是你要总结每次面试才行。
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谁适合学Python？学了Python可以做什么工作？
来源：QQ快报 &责任编辑:小易 &
目前在很多行业中都在越来越多的应用Python，这也是很多行业学习Python的原因，Python主要的应用领域有哪些呢？今天我们就来详细看一下。谁适合学Python？我们首先来看一看谁在学Python：第一类：入行编程新手：大学刚毕业或者其他行业转岗，想从事编程开发的工作，目前认为Python比较火，想入行；第二类：Linux系统运维人员：Linux运维以繁杂著称，对人员系统掌握知识的能力要求非常高，那么也就需要一个编程语言能解决自动化的问题，Python开发运维工作是首选，Python运维工资的薪资普遍比Linux运维人员的工资高。第三类：做数据分析或者人工智能：不管是常见的大数据分析或者一般的金融分析、科学分析都比较大程度的应用了数据分析，人工智能的一些常见应用也使用了Python的一些技术。第四类：在职程序员转Python开发：平常只关注div+css这些页面技术，很多时候其实需要与后端开发人员进行交互的，现在有很多Java程序在转到Python语言，他们都被Python代码的优美和开发效率所折服第五类：其他：一些工程师以前在做很多SEO优化的时候，苦于不会编程，一些程序上面的问题，得不到解决，只能做做简单的页面优化。 现在学会Python之后，可以编写一些查询收录，排名，自动生成网络地图的程序，解决棘手的SEO问题。由于篇幅有限，今天分享之前先说下这个，，如果大家喜欢的话我会再更新，专注学习Python技术的小伙伴可以进群（五八八零九零九四二）一起交流学习，群里还有大量学习资料可供大家自行下载参看，欢迎大家一起来交流讨论。Python岗位Python岗位有哪些呢？主要的岗位有这些：Python全栈开发工程师（10k-20K）Python运维开发工程师（15k-20K）Python高级开发工程师（15k-30K）Python大数据工程师（15K-30K）Python机器学习工程师（15k-30K）Python架构师（20k-40k）Python可以做什么？Python 可以做什么，这是一个有趣的问题。从入门级选手到专业级选手都在做的――爬虫用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把，据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序，复杂度差了很多倍。Web 程序除了爬虫，Python 也广泛应用到了 Web 端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架，豆瓣的后台也是基于 Python。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架还有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通过上述框架，你可以很方便实现一个 Web 程序，比如我认识的一些朋友，就通过 Python 自己编写了自己的博客程序，包括之前的 zhihu.photo，我就是通过 Flask 实现的后台（出于版权等原因，我已经停掉了这个网站）。除了上述框架，你也可以尝试自己实现一个 Web 框架。桌面程序Python 也有很多 UI 库，你可以很方便地完成一个 GUI 程序（话说我最开始接触编程的时候，就觉得写 GUI 好炫酷，不过搞了好久才在 VC6 搞出一个小程序，后来又辗转 Delphi、Java等，最后接触到 Python 的时候，我对 GUI 已经不感兴趣了）。Python 实现 GUI 的实例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 实现的服务器端和客户端程序。人工智能（AI)与机器学习人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢？因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。科学计算Python 的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用 C 改写，Python 调用。同时，Python 可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门。包括 scipy、numpy 等用于科学计算的第三方库的出现，更是方便了又一定数学基础，但是计算机基础一般的朋友。图像处理这方面不熟，列几个关键词吧，如有错误，请斧正。keywords : OpenCV, Pillow, PIL小结时间问题，暂到这里。基本上可以不负责任地认为，Python 可以做任何事情。但是，如果你是打算以此为业，我的建议是，不要局限在 「学Python」这样的思维上。要在技术领域立足，仅仅学会了 Python 的语法是不够的，你需要很多编程语言之外的基础知识。
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已经学一段时间的python，基础差不多了，现在学爬虫。现在的想法是去广州一边学厨师一边继续学两个月。还是直接在北京找份工作，对工资不要求，能找到吗。大家的第一份python工作都是学到什么程度找的。
准备先去广州学厨师了，投了一周的简历没效果，只能在继续学习了！
学厨师是亮点~，是个人爱好还是plan B ？
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