Python现在越来越大众化了,你学到哪了?

现如今无论是工作汇报、产品设计、后台设计甚至是数据大屏,越来越多的行业都离不开与数据打交道!

Excel作为数据必备工具,一直以来,在求职中有着不可动摇的地位!
随着互联网的发展,每个企业都开始涉足大数据。面对海量数据和批量任务,Excel就难免存在一些局限。
效率低、操作繁琐、复用性差、功能相对局限单一
怎么解决呢?用Python编程语言!

Python到底有多强大?

01

在各大行业一直追求高效率和质量的大背景下,与Excel相比,Python处理数据的能力真是太强大了。我们来看一组数据:
·用Excel处理50,000行×100列的数据需要15分钟·用Python处理10,000,000行×50,000列的数据只需要10秒
批量整理数据
我们平时使用Excel做数据,大部分都是通过输入与公式计算的方式得到的结果,再来绘制成图形或者表格。
由于是手动录入,要反复检查是否有漏录、出错的现象。不仅浪费时间,更是拉低效率。
Python则事半功倍!不用手动排版设计,简单的几行代码就能展示出一目了然的结果!
除了数据整理之外,处理绘制图也是Python的“绝活”
Excel的做图模式是这样的:
需要通过多步骤来实现操作,用户体验较差
而用Python,只需要几行代码就可以轻松解决!将我们从重复的工作中解放出来!
数据可视化
Python强大的功能当然少不了“数据可视化”
到底什么是数据可视化?
简而言之,“Pyton数据可视化”就是通过图表的方式释放数据,讲出生动的故事,给我们带来最直观的视觉感受!
这种技术更是让我们通过“立体”的方式,感知更多!
利用Python制作绘图,从导入到绘制各环节碾压Excel!

所以,现在需要Python技能的不只是程序员,而是各行各业都与Python紧密相关!

Python被纳入职场基本技能之一

02
对于人工智能热潮下的Python语言来说,很多行业都纷纷在招聘JD中给出“熟悉Python优先”的条件无疑是一大亮点。
python在人工智能、数据分析等领域,强大的分析功能力压其他语言一筹。
自动抓取、分析数据,自动下载资料,提取关键词这样的功能分分钟完成,就好像开了挂一样!
在工作竞选中,PPT中的数据展示让领导快速看懂你的成绩!
在客户招标中,1秒让客户清楚合作的价值所在!
在产品发布会,清晰的数据第一时间展示于大众的视野,备受青睐! 于是越来越多的人开始学习,想利用python完成自动化、表格处理、信息搜集、数据分析、图表制作等工作。

这也是为什么,不少大厂高薪岗位JD早就把“精通Excel”换成“精通SQL、Python数据分析”

这么强大的语言,行业薪资如何?

03
那么,既然python这么火热,一度成为“网红”编程语言的它,就业薪资高吗?
通过职友集最新数据可以看到,以北京为例的python平均薪资为:19270/月。

快来跟我一起学Python吧!评论or私信扣Python宋一套Python籽料和直播课

相关推荐:

如何在Python中使用asyncio.shield防止关键任务被取消?

asyncio.shield必须用于关键清理操作(如日志落盘、事务提交、连接关闭),防止被取消中断导致数据不一致;应只包裹协程本身(shield(coro)),而非Task,且内部子await需单独shield。 asyncio.shield什么时候必须用? 当一个asyncio.Task正在执行关...

为什么Python单例模式在多线程环境下会失效?

__new__中判空非原子操作会导致多线程重复创建实例;DCL通过无锁初判+加锁后复判解决,需配合__init__幂等防护。 __new__中的if判断不是原子操作 线程A执行到ifcls._instanceisNone时为True,刚准备调用super().__new__(cls),此时被调度挂起...

如何修复Python aiohttp请求时出现的ClientPayloadError?

ClientPayloadError表明服务端提前关闭连接,非客户端代码错误;常见于服务端超时、拒绝大响应或代理截断,需通过抓包、检查响应头、服务端日志及添加读取超时和异常处理来定位解决。 ClientPayloadError通常意味着服务端提前关闭了连接 这个错误不是客户端代码写错了,而是aioh...

为什么在大型Python项目中推荐使用Monorepo环境管理?

Monorepo是应对跨子包频繁修改、版本对齐成本高、CI耗时爆炸等痛点的止损方案;需统一依赖管理、确保本地与CI环境一致,并严守子包独立测试边界。 Monorepo不是“更先进”,而是对特定规模和协作模式的项目更可控——当Python项目中出现跨子包频繁修改、版本对齐成本高、CI耗时爆炸或本地开发...

为什么Python爬虫在解析复杂表格时推荐使用Pandas库?

pandas.read_html能自动解析HTML表格并修复合并单元格、多级表头等结构,但需合理配置match、header、skiprows等参数,并处理JS渲染、数据类型、空值等问题,否则易导致列错位、类型错误等隐患。 因为pandas.read_html能直接把HTML表格转成DataFram...

为什么在Python项目中推荐使用Poetry管理包依赖?

poetryinstall与pipinstall-rrequirements.txt的本质差异在于:前者是“解析后装”,基于poetry.lock中已验证的完整依赖图确保版本兼容并自动激活专属虚拟环境;后者是“盲装”,仅按文本顺序安装、不解析依赖冲突、不隔离环境,易导致静默覆盖和全局污染。 因为pi...