一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具

工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！

三、最新Python学习笔记

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、Python视频合集

观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、面试宝典

简历模板

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

人生苦短，我用Python。

近年来，Python凭借其简洁易入门的特点受到越来越多人群的青睐。

当然这不仅仅是针对程序员来说，对于一些学生、职场人士也是如此。

学习编程不仅仅可以让你找到一份高薪的工作，而且如果你并不打算转行或者还在校学生的话，你可以考虑在网上接一些Python相关的小单子，不仅可以给自己练手，还能赚钱。

接单的途径很多，每个单的价格也不同，根据自己的实力来接就行，撸个羊毛还是简单的！

1、兼职处理数据

互联网时代下，越来越多的人离不开电脑办公。

而与电脑办公分隔不开的，就是处理电脑上保存的数据。

虽然说Excel整理数据功能很强大，但在Python面前，曾经统治职场的它也得败下阵来。

因为Python在搜集整理分析数据的过程中更加便捷，通过几行代码还可以实现自动化操作。

如果你学会Python，便可以从网上找一些数据筛选、汇总的兼职工作来赚些小钱啦！

最重要的是还不会耽误你过多的休息时间~

2、爬虫单

3、量化交易（配合金融和统计学食用）

只要不涉及高频交易（HFT），用 Python 来完成量化交易相关工作内容实在是太方便了。当然了，做投资肯定是会有风险的，所以使用不当也很容易让你亏钱。对于新手而言，我比较推荐 JoinQuant（有没有广告费？），新手教程和在线 Python 策略开发环境我个人认为都是比较友好的。做 Quant 其实就是一个做数据挖掘的过程，不同的策略就是你手头能用的模型，选股、择时、资金管理就是你所要做的特征工程。特征工程决定了你最多能赚到多少，模型则是用来逼近这个上限。举个比较极端的例子，假设你选了一只天天跌停的股，不管你怎么调整模型，必然都是无法在单边交易中赚到钱的，所以大家不必纠结到底是用均线策略还是用 BOLL，找到策略适应的股和择时才是关键，剩下就不展开了。

要追求稳定盈利的话可以考虑去各大虚拟币交易市场搬砖，编程能力较弱的同学可以考虑一下 botvs。统计套利虽然也能稳定盈利但显然不适合个人了，一般需要 HFT 支持。

结尾

最后多说一句，小编是一名python开发工程师，这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】。

如果你符合下面的情况中的任意一条，那我十分建议你加入跟着一起学习

1.准备从事编程工作，但是不知道选择什么语言好

2.只掌握了Python基础，缺乏系统性的学习以及企业级项目实战，达不到求职的能力

3.有一定Python基础，但是求职屡屡碰壁，各种问题频繁暴露，甚至怀疑自己不适合做开发

4.准备转行从事开发的同学

5.年满18即可

6.想利用Python副业月入3000-80000

关于Python技术储备

最后

不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~

给大家准备的学习资料包括但不限于：

Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件

python 零基础视频教程

Python 界面开发实战教程

Python 爬虫实战教程

Python 数据分析实战教程

python 游戏开发实战教程

Python 电子书100本

Python 学习路线规划

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