不管你是待业还是失业，在这个被互联网围绕的时代里，选择开发python软件学校，就多了一项技能，还怕找不到工作？，还怕不好找工作？小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里：Python的开发软件，Python软件开发培训出来能做什么？，为什么我不建议你通过 Python 去找工作？，搭建 Python 高效开发环境： Pycharm + Anaconda??。

1.Python的开发软件

开发软件因为Java一直用的IDEA，在还不清楚各个软件的优劣的情况下，先选择了IDEA作为前期使用工具。IDEA集成python插件在Plugins中直接下载插件即可新建python项目重启后新建项目找到Python并命名新建即可#!/usr/bin/python 或 #!/usr/bin/env python开头声明表示用python的解释器来处理# -*- coding: UTF-8 -*- 或 #coding=utf-8用utf-8编码

2.Python软件开发培训出来能做什么？

　　近年来，Python语言可以说是快速抢占了人们的眼球。它以其代码简短、可读性强、适合迅速开发而广泛应用等优点让许多学员想要学习，很多人会问，学习python软件开发能做什么？那么，下面就由为大家介绍一下，学习Python之后，能做什么？　　发展前景一：Linux运维　　python可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。　　发展前景二：Python Web网站工程师　　我们都知道Web一直都是不可忽视的存在，我们离不开网络，离不开Web，利用Python的框架可以做网站，而且都是一些精美的前端界面，还有我们需要掌握一些数据的应用。　　发展前景三：Python自动化测试　　自动化测试中Python语言的用途很广，可以说Python太强大，掌握和熟悉自动化的流程，方法和我们总使用的各个模板，到现在为止，我了解的Python使用最多的应该是自动化测试。　　发展前景四：数据分析　　我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单。Python语言成为了做数据分析师的选择，它同时可以给工作带来很大的效率。　　发展前景五：人工智能　　我们都知道Python是人工智能时代*的语言，而且目前我国已经把人工智能发展放在了一个很重要的位置。​

3.为什么我不建议你通过 Python 去找工作？

二哥，你好，我是一名大专生，学校把 Python 做为主语言教给我们，但是我也去了解过，其实 Python 门槛挺高的，所以我在自学 Java，但是我现在并不清楚到底要不要全心的去学 Java，学校里的课程也越来越繁重，而学 Java 又会要投入很多精力，我很纠结疑惑。希望二哥可以给一点建议。二哥看到的话还望百忙之中抽一点时间。感谢！ 这是读者“前进一点”在微信上问我的一个问题，我当时给他的回复是“Python 挺火的，学 Python 就好。”但当我在 B 站上看了羊哥的一期视频后，深感懊悔，觉得自己给出的建议是不负责任的。意识到自己的问题之后，我就赶紧给读者“前进一点”发了一条信息道歉。另外，回想起之前还有一些读者问过我类似的问题，我的答案都不够严谨，因此打算特意写一篇文章来反省一下。羊哥视频里面分享的内容还是非常严谨的，他认为，Python 应用的方向主要有 5 个方面：人工智能和机器学习数据分析爬虫Web 开发自动化测试有理有据，所以我完全认同羊哥的观点。01、人工智能和机器学习人工智能和机器学习是 Python 应用的重头戏，但这方面的岗位对学历的要求非常高，高到我自己都应聘不上，非常残酷。在招聘网站上大致浏览了一下，我发现，这方面的岗位不算多，但工资挺给力的，在 15K- 30K。不过，招聘信息上直接说了，“我们的程序员小伙伴都毕业于 211/985 学校”，就这一条，我就会被拒之门外。学历硬伤啊，所以应聘“人工智能和机器学习”这方面的岗位很难，扎心，谁叫咱不是学霸呢。考虑到我的读者已经蔓延到了*生群体，我得郑重其事地说一句，“如果你喜欢学习，那就好好学，别在该学习的年纪浪费了青春。”哎呀，我去，说这句话真有点拿自己做反面教材的感觉。我上*的时候，一直是*名，因为学校的招生范围就我们村那么大，一共也就三四十名学生。等到上了*，一直保持前四，因为学校的招生范围就我们乡那么大，一共也就三四百名学生。等到上了高中，一直保持学校，但在整个县城是没有任何优势的。真的是天外有天，人外有人，大部分人都是平凡的，普通的，所以这方面的岗位竞争真的很难。02、数据分析一般的小公司，比如说我就职过的公司，完全就没有数据分析的必要性，因为重点是在产品上，如何做好产品吸引来用户才是重点。如果说产品的用户数量少，数据就完全发挥不出价值。那也就意味着，数据分析工程师的岗位会相对较少，毕竟有大数据的公司屈指可数。但说实话，这个岗位的薪资还是非常给力的，发展前景也好。如果学习能力强的话，硬指标过关的话，可以尝试。工资高，通常的原因是供不应求，也就是说岗位多，但人才少。但实际情况是，数据分析的岗位少，符合要求的人才更少。在公司只是在重复操作 SQL、Excel 等基础工具的数据分析员很容易被自动化工具替代，又扎心了。大专院校把 Python 作为主语言来教的话，我想肯定不是奔着这两个方向（人工智能、机器学习和数据分析）来的。*个原因就是学历的问题，第二个原因就是教师不一定能教得会，更别说学生能不能学会了。03、爬虫关于爬虫，不得不提一下羊哥视频评论区的一句话，不管是不是段子，我觉得挺值得深思的。 我有个同学搞爬虫被带走了，还好他不是主犯，就是登记了一下。 爬虫是近些年非常火热的一个话题，连我都买了一本爬虫入门的书，准备学一学，无奈 Java 方面可写的素材越来越多，这个计划一直未能成行。什么是爬虫呢？可能有些不是程序员的读者不太清楚，我找百科问了问，它说，“爬虫，又称网页蜘蛛，是一种按照一定规则，自动抓取互联网信息的程序或者脚本。”在知识付费的大环境下，这种爬虫就有点麻烦。拿我来说吧，我希望自己的文章只发表在我希望发表的平台下，假如其他平台在未经我的授权下，就把我的文章爬走，放在自家平台上，我就觉得知识产权受到了破坏。文章还好，是我愿意公开的，如果涉及到一些隐私信息被爬取，那就更糟糕了，是吧？现在很多平台都在做反爬，并且做得越来越好，这就在一定程度上有点“魔高一尺道高一丈”的意味，所以，爬虫方面的工程师还是蛮不容易的。04、Web 开发用 Python 做 Web 开发的大型互联网公司我听说的不多，羊哥说豆瓣以前用的是 Python，现在也不用了。不管怎么说，如果拿 Java 来和 Python 相比的话，显然在 Web 开发方面的优势巨大。不管是从技术框架上，还是性能上，以及应用的规模上，同等条件下，Java 工程师显然更吃香啊。很多培训机构夸赞 Python 在 Web 开发方面有着巨大的优势，开发效率高，速度快。嗯，其实我觉得应该是因为 Python 的语法简单，容易教——这恐怕是主要原因啊，我这样说会不会被社会毒打？这样吧，我给小伙伴推荐一个网址： Django 的，一个广受欢迎且功能完整的服务器端网站框架，Python 写的，并且是 MDN 出品，最重要的是，免费的。05、自动化测试说句实在话，Python 的自动化测试还是应用非常广泛的，考虑到框架的脚本质量，测试用例的简单性，以及运行模块可能存在的技术弱点，我给大家推荐五款 Python 的测试框架。1）Robot Framework，主要用于测试驱动类型的开发与验收中。2）Pytest，特点是开源、易学。3）PyUnit，针对单元测试的 Python 类自动化测试框架，收到 Junit 的启发。4）Behave，允许团队执行 BDD（行为驱动开发，behavior-driven ） 测试。5）Lettuce，专注于具有行为驱动开发特征的普通任务。06、*以上观点都是我个人主观给出的，不一定正确哈，仅做参考。如果说，有些读者的学历非常牛逼，然后学习能力也非常强，那么选择人工智能、机器学习、数据分析，我觉得前途是光明的，既能赚钱，待遇又好，还不可替代，不学 Python 绝对亏。如果说，有些读者学历一般，做程序员仅仅是为了糊口饭吃，那么我觉得可以把 Python 作为第二语言来学，不要当做主语言。搞点范围许可内的爬虫，自动化测试，我就觉得挺好的。况且 Python 这门语言本身是非常优秀的，不然怎么搞人工智能，海量数据分析，对吧？如果觉得文章对你有点帮助，请微信搜索「 沉默王二 」*时间阅读。 本文已收录 GitHub，传送门~ ，里面更有大厂面试完整考点，欢迎 Star。 我是沉默王二，一枚有颜值却靠才华苟且的程序员。关注即可提升学习效率，别忘了三连啊，点赞、收藏、留言，我不挑，嘻嘻。

4.搭建 Python 高效开发环境： Pycharm + Anaconda

介绍先来介绍下两位主角：Pycharm：目前一款主流的 Python 集成开发环境，它带有一整套帮助我们在Python开发时提高效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。总的来说，Pycharm 会极大地提高我们 Python 开发的效率和体验，用过都说好。Anaconda：主要针对 Python 的数据科学整合包，包括有 Numpy，Pandas，Sklearn等。重要的是，自带管理软件 conda，它拥有安装，更新，删除，解决包依赖关系的包管理功能。同时，conda拥有环境管理功能，能创建独立运行环境， 使各项目间包环境和版本互不冲突和影响。另外，Conda 还可以管理包括 Bowtie2，FastQC 等软件环境，甚至 R 包环境。总之，Anaconda 就是我们在编程时的管家，一切麻烦事扔给他，我们只要关注项目本身就行。安装 Pycharm1.网址： Pycharm 放进去，这样会极大的减少项目构建索引，载入导入时间。4.可以根据需要来选择配置，建议全选5.安装6.安装完成后，点击刚刚在桌面上的快捷方式7.同意协议8.数据是否分享，根据情况来看9.选择主题，我这里选择浅色10.根据需要安装插件IdeaVim：vim是Linux系统常用的编辑器，如果之前已经习惯用vim，可以安装R：统计学编程语言，因为学习生物信息的原因，这里选择安装AWS Tookit：是亚马逊云服务的扩增11.激活因为这里安装的是专业版，可以先选择试用。点击Evaluate 安装 Anaconda 1.根据系统选择合适的安装包，这里建议选择 Python 3.7 版本下载 Anaconda 的项目1.*次进入Pycharm，先新建项目，进入配置界面2.配置 Python 解释器为了方便管理，这里 Location 配置项目存放目录，该目录与 Anaconda 在同一目录下。当然，不按照这样的目录结构也可以。3.切换到 Conda ，找到我们刚刚安装 Anaconda 的目录并设置，同时勾选为所有项目应用该配置4.配置完成后，解释器被 Pycharm 识别，点击创建5.*次创建项目，Pycharm 有初始化工作要做，耐心等待即可Anaconda 环境的使用示例0.工作区介绍1.右键项目名，新建 Python 脚本2.输入名字，注意这里不需要添加 .py后缀，回车后创建3.编写脚本import pandas as pd import numpy as np ​ dates = pd.date_range('20210501', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))4.右键脚本名，运行，测试配置是否成功5.运行这个脚本，会自动激活 Mode，界面就像这样：在左下输入df.head()，可以直接在控制台查看数据框内容，也可以在右边点击查看。Conda 环境的使用示例有了 Anaconda 的支持，为什么还要 Conda 环境？前面新建的 Anaconda 环境包含各种数据分析，机器学习等包，可以直接拿来用，并不需要再安装一遍，方便实用。但是，有时候，我们并不需要这么多的包，而是需要特定版本的 Python 或者 Python 包，或是依赖冲突等问题，这就要求有一个独立运行的环境。而 Conda 建立的环境正好满足了这个需求。1.新建包含有 Conda 环境的项目2.查看启用的环境点击 Pycharm 下面的 Termianl 可以直接控制 Windows 的 CMD 命令行（这里不得不吐槽微软的 CMD 和 界面丑还超难用）。如果你的 Pycharm 运行在 Linux 下，这个工具会接管 Shell。可以看到在最前面多了一个 (example) ，这个代表激活的 conda 环境3.查看 conda 环境里有哪些包输入命令 conda list，可以查看我们建立的环境里包含哪些包。学习更多 conda 的包管理，环境管理和渠道管理等技巧可以参考： Anaconda 整合了数以百记的包不同，这里只有几个最基础的 Python 包，之后按需添加即可。4.切换环境点击右下角的 conda 环境名，可以切换环境。这里切换后，代表我们项目目录中所有的脚本都要依赖于这个环境。但是，需要注意，一些老鸟已经会熟练操作 Conda 了，比如像下面这样来切换环境：不幸的是，虽然命令行conda activate base 可以将当前环境 example 切换为 base，但是这里只是将命令行的环境切换了，我们 Pycharm 项目的 conda 环境纹丝不动。所以想切换当前项目的环境，*点击右下角图标5.使用 Conda 环境这里以绘制一张热图为例来简单使用下配置好的环境安装包写代码import random from import pyplot as plt ​ # 准备数据 # 定义横纵坐标 xLabel = ['geneA', 'geneB', 'geneC', 'geneD', 'geneE'] yLabel = ['sample1', 'sample2', 'sample3', 'sample4', 'sample5'] # 定义填充数据 data = [] for i in range(5): temp = [] for j in range(5): k = random.randint(0, 100) temp.append(k) data.append(temp) ​ # 开始作图 fig = plt.figure() # 画布 ax = fig.add_subplot(111) # 坐标刻度 ax.set_yticks(range(len(yLabel))) ax.set_xticks(range(len(xLabel))) ax.set_(xLabel) ax.set_(yLabel) # 作图 im = ax.imshow(data) # 图例 plt.colorbar(im) plt.show()出图这里同样也可以激活 Mode，可以这么来设置效果是这样的：如果想在 Pycharm 中使用 R 语言，可以参考这篇：在Pycharm 中使用 R 时，效果是这样的：接下来，享受搭建好的环境吧其他使用技巧Pycharm 中安装及使用 Jupyter （图文详解）如何在 Pycharm 中高效使用 R 语言 （图文详解）

就拿大数据说话，优势一目了然，从事IT行业，打开IT行业的新大门，找到适合自己的培训机构，进行专业和系统的学习。