SO ,明确地说,35+岁,转行,并不可怕。可怕的是你自己不行动。可怕的是你自己一直浑浑噩噩地过完一生,最终遗憾说要是当初…

在100分确定前不愿投入尝试,可职场没有100确定!认为自己可行就执行,执行没成本,纠结等待有时间成本!

为什么选择Python

因为学会Python你就能飞了。。。

1. Python方便灵活

之前对于矢量或栅格数据的处理,非常严重的依赖于ArcGIS和ENVI,尤其是数据读取,如ArcGIS 的.shp,ENVI的.img,以及LiDAR的.las等这类独有的格式,离开了这些专业软件基本就不知道该怎么对付这类数据了。所以在选择语言的时候,矢栅数据读取以及数据基本分析(空间分析,遥感影像的)是否灵活方便很重要,这也是为什么在学校时都是学的基于ArcGIS Engine和IDL二次开发(好像GIS专业的特长就是二次开发似的,总感觉这就像是软件开发世界的二等公民)。Python在一定程度上能够解决这个问题,不再依赖于特定的软件平台,毕竟 那些对工具依赖性强的工作,你的价值越依附于工具,你越是要警惕自己的思考能力被工具剥夺。

2. Python库丰富

可以说我在了解Python各种库上面花费了很多时间,有时间应该整理一个表格分类列出来有用的工具包。至少,在矢量数据方面,有GDAL,Geopandas,leafet,rasterio;fiona而栅格数据方面,通用的图像处理有opencv,scikit-image,用于遥感图像的有spectral-python。更重要的是,如果想涉足机器学习,python更有从较通用的sklearn到深度学习的Tensorflow、keras等一大票工具包等着你。

3. Python资源多

在此是指有问题基本都能在stackoverflow等找到答案,也有很多相关的书籍。

4. 代码共享方便

这里特指Juypter Notebook的.ipynb文件。文字说明,代码,图在一个文件里面,也可以在gist和nbviewer直接在线共享浏览,微软和anaconda也提供了在线运行环境,申请个账号就能直接运行代码。

5. Python”上手快”

之所以列在最后,我对这点是有些质疑的。因为没有一定的编程功底和对编程语言的理解,很难说的上上手快。装个flask包,敲几行代码运行起来一个网站,不能称之为上手了。我一开始对着些教程敲代码,的确感觉python能在相对短的时间内,用较少的代码完成一些复杂的工作,但都是在利用已有的工具包的情况下,当实际需要处理数据时,还是要非常频繁的去google或翻之前的资料,很多情况都是没有能够深入的去理解。

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五、实战案例

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六、Python练习题

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二、网安视频合集

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三、精品网安学习书籍

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。
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四、网络安全源码合集+工具包

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五、网络安全面试题

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