對感興趣入坑我的同學，比較適合。

首先，在比較熱門的高階程式語言中，Python相對好學一些。對於無基礎的同學來說比較友好。

其次，Python學習資源比較豐富，包括免費課程還有一些不錯得開源專案。

第三,應用面比較廣，有基礎的爬蟲，web開發，也有高階的人工智慧。對於就業比較有利。

第四。學習什麼語言關鍵還是要堅持，程式設計有一套龐大的知識體系，需要持續積累，並不是簡單的敲敲程式碼。

麥肯錫喜歡怎樣的候選人？麥肯錫招聘30位初級諮詢師80%都是理工科相關背景而且會Python還會獲得額外加分甚至直接內推麥肯錫

那麼，麥肯錫為何偏愛理科生？理科生做諮詢有哪些優勢1偏愛理科生的麥肯錫去年麥肯錫中國招聘了30位全職初級諮詢分析師，其中只有9位是本科生，剩下的基本都是碩士博士，而這些人的專業，80%都不是土生土長的管理類專業，或者說80%以上的他們都或多或少有理工科相關的背景。看看這個招聘啟事，滿屏都是程式碼和分析的惡意！

可是，到底為什麼那麼多人仰望的諮詢行業，會喜歡非商科類的理工學生呢？是真的因為計算機硬技能很關鍵，必須掌握？還是理工科生和部分的文科生在解決問題的時候思考邏輯確實腦回路不一樣？2為什麼麥肯錫偏愛理科生?作為理工科極客背景，他們的腦回路和諮詢師在以下3個點上非常類似： 1 他們都想解決本質問題工程師是很多理工科人的歸宿，所以不管是開發APP還是設計電腦主機板電路，任何理工科人的理性思維開始作祟，他們需要物化這個問題，也就是具象化問題，他們一步步列舉所有的可能路徑，並且找到最優的解決方案。 2 他們都非常重視事實其實在頂尖諮詢師的眼中，任何人說的話，做的資料報告都必須有詳實的解釋，為什麼做這個選址，為什麼定這個策略，如果解釋不清楚就不是事實，就不能被引用！所以你可以看到諮詢公司每年初很多不同行業白皮書調查報告，因為他們不是為了調查而調查，是為了給自己的客戶出具真實資料參考。 3 他們都直面使用者, 走訪調研頂尖諮詢師和頂尖工程師一定會是一個好的產品經理。比如小米手機到底好不好用，三星手機哪裡設計反人類，不訪談使用者，不去到現場是不能夠得到準確的迴應的，並且樣本還最好要大，要廣，要多維度。而且任何做產品設計的都知道，停留表面，你就聽不到使用者底層的聲音。我們要區別什麼是市場的噪音，什麼是真實的需求。3會Python的理科生, 麥肯錫要定了很難想象麥肯錫如此殷勤地招人，近日，麥肯錫員工發帖稱會Python直接可內推至麥肯錫。條件是回答對他在帖子中所提出的有關Python的幾個問題。其中有一個問題就是：在Python中，如何用一行程式碼將[True,False,False,True,True]轉換成[0,3,4]？或許你會感到疑惑，為什麼麥肯錫如此看重Python技能？

其實，麥肯錫在中國新成立創新中心團隊的業務，基本上都要求掌握1-2門資料分析語言，而Python就是最被看重的資料分析語言之一！近年來，Python在AI和資料分析領域大展拳腳，據Stack Overflow調研報告顯示，Python的月活使用者已超越了Java、成為第一，IEEE Spectrum也在2018年度頂級程式語言排行榜上將Python列為第一。那麼，Python為什麼如此受歡迎？

1 需求大, 用途廣全AI領域專業技術人才空缺數量超過500萬！而隨著技術要求的不斷升級，最通用的程式語言Python的技能需求增速更高達174%！Google earth、谷歌爬蟲、Google廣告等專案也都在大量使用Python開發。Instagram、Reddit、豆瓣、Pinterest、知乎在內的很多網際網路公司都將Python作為了主要程式語言。在兩會期間，人工智慧技術已經成為國家戰略，而進入人工智慧領域，Python是必經之路，Python工程師炙手可熱！當然Python不止可以從事AI相關工作，資料分析、爬蟲、Web開發等眾多崗位也是大廠必備項！ 2 簡單易上手對於初學者來說，簡化的人性化語法+快速編寫與執行，使得Python非常好入門。在語法上，Python彷彿生來就是為程式設計師編碼效率而考慮的程式語言，很多在其他程式語言編譯階段需要給出的型別限制或約束，在Python中都可以省略。從下面兩個簡單的Python與Java對比的例子中，就能看出Python簡潔的特點：

*圖片來源：網路另外，Python語言也被設計得更接近於自然語言。比如：在Python中並沒有使用很多程式語言中用的"{}"來限定程式碼塊，而完全採用縮排的方式加以限制，這使得Python程式碼更為整潔、一致，提供了更好的可讀性。江湖流傳，Python入門時間按天計算，C++入門時間按年計算，人生苦短，我用Python！ 3 具備大資料處理能力在企業領域，近年來興起的大資料以及雲計算的應用，促使Python快速走向成功。Python極易將繁瑣無序的凌亂資料轉化為可用的結構化資料，非常有助於大資料的處理，這使它成為了資料科學中最流行的語言之一，被用於機器學習以及AI系統等各種現代技術中。比如，在使用Pandas（Python Data Analysis Library）寫資料處理程式時，只需十幾行程式碼，就能達到3倍JAVA程式碼量實現的效果，大大提升了資料處理工作的效率。4頂尖諮詢公司到底什麼腦回路?我們拿一個最經典的星巴克案例舉例，星巴克如果銷售額下降，怎麼分析問題呢？明確問題本質(邏輯樹，利用MECE細化問題到底是成本還是銷售量還是市場因素）提出假設 (利用3C模型，提出合理假設）驗證假設 (實地星巴克門店走訪，訪談客戶，KNOW HOW)如果這裡有理工科背景同學，回憶一下我們經常畫的二叉樹或者測試邏輯圖；或者做產品的同學回憶一下XMIND思維腦圖，有沒有覺得迴路很相似？你們做的事情都是在透過二分法找到問題的本質，不斷地細分細分。每次都不斷的問自己這個是不是真正的問題，比如銷量下滑是現象，要把這個問題視覺化的表達，才是真實的問題本質，可是這個過程不就是每一個寫程式碼的工程師都會經歷的細分問題腦路圖嘛！原來這就是是麥肯錫思維方式的核心理論！(聽到這個資訊文科生哭暈在廁所）除了邏輯樹，另一個麥肯錫內部非常推崇的方法就是：金字塔圖

看起來很玄乎，其實很簡單，回憶一下你深愛的Jimmy Choo的例子：JC的CEO大人拍腦袋做了一個撤出中國市場的決定，為了說服董事局他必須要調理異常清晰的闡述他的邏輯和腦回路，如果論據有遺漏，沒有深入挖局，就很可能遇到：“那麼這樣的話？你怎麼辦呢？這種情況你豈不是完全沒有考慮到嗎？”的尷尬場景。這其實就是麥肯錫流派的演講技巧，同時你回憶一個場景，你的理工科男友企圖說服你和他一起玩王者榮耀，他是不是：將核心內容放在前30秒？（寶寶，我想邀請你玩一個特別有意思的遊戲）一句話概括問題點和解決辦法（你是顏控，給你看這個動畫人物，是不是特別美？她叫王昭君，面板買好了，限量的, 遊戲超級簡單，你要不要試一試？）當然，作為職業電競選手的Uni醬理解這個例子可能不那麼確切，但是話粗理不粗：意思就是想要大家認識到其實理工科背景的人在面試諮詢上天然的邏輯優勢。5為什麼麥肯錫人人都談MECE諮詢是在解決問題。要解決問題你就要回答3個問題：到底要解決的是什麼問題？哪些方法論能夠解決這些問題？MECE是麥肯錫方法裡面很關鍵的詞彙，意思是：相互獨立，完全窮盡。MECE（mutually exclusive, collectively exhaustive）其實這個原則是找出本質問題的原則，簡單的說就是避免拍腦袋行為。舉例就是JIMMY CHOO鞋子不好賣，然後CEO馬上說：“這是市場問題啊，我們應該撤出這個市場！”可是如果問題是本身這個鞋子設計和分銷渠道就有問題，沒必要盲目直接撤出市場，這就好比盲人摸象，不能精準的找到和把握問題就根本不能解決問題。

如何擁有頂級諮詢的思維其實，剛才講的很多內在聯絡，你可以首先，你要開啟“空/雨/傘”的思考模式。那麼看的時候，可以先讀事實和資料，接著用空/雨/傘的思維模式來分析：空：天空烏雲密佈（事實，當前情況）雨：可能要下雨了（提出假設）傘：需要帶傘（判斷採取什麼行動，得出結論）不斷的重複這個過程，做刻意練習，提高商業嗅覺。或者你可以參加我們的名企PTA專案，參與高含金量不划水實習，提升實戰技能：學會各類資料蒐集以及檢索高效技能；學會各類資料庫（萬德/國泰/證監會）的搜尋辦法；學會整理構建諮詢思維以及論證模型；真實諮詢案例，全真場景還原7非理科生如何入門Python 1 找一本靠譜的書注意是靠譜的，難度一定要是入門級別。剛開始學，一上來看深奧的書，很容易受阻，時間長了就會失去興趣。這裡介紹2本入門書籍：《A byte of Python》：這本書大概10個小時能看完，例子簡單且容易上手。《Python程式設計從入門到實踐》：這是一本全中文的書，適合初學者入門，裡面的內容很有趣，尤其是實戰專案，都是趣味性非常強的例子。 2 找一款好的開發工具學習python一定要學一個好的開發工具，Python的開發工具很多，可以選擇以下3種工具：Sublime text：輕量級神器，視覺效果上非常享受。簡潔，同時有龐大的外掛庫，是非常流行的編輯器，適合練手小的程式和小的專案。pycharm：專業級神器，對程式碼的提示，跳轉非常方便，有強大的內建重構功能，是Python專業程式設計師的最佳選擇，如果要進行大的專案開發，必須是它。Anaconda：集成了大量資料分析相關庫，它的除錯功能比較強大。如果要從上資料分析，機器學習，一定要用它，尤其裡面的Jupter工具，幾乎所有的資料分析人員都用它。

如果你是一個沒有基礎程式設計的理科生，想學Python用來抓取文獻的話，我認為不難。當然，這不難的前提是你有這個耐心把前面的Python基礎語法學完，這些基礎語法對於普通人來說也不難，你只需要記住這個Python函式有什麼作用和需要怎麼呼叫就可以了。我說一下利用Python抓取文獻的具體學習反向，你可以自己參考一下，然後再考慮要不要學。

首先你想學習Python來抓取文獻就相當於要學習寫一個網路爬蟲，這個網路爬蟲是根據你自己所需要什麼材料文獻的內容進行設定的，學習寫爬蟲的路線如下：

你要先學習Python的基礎語法與呼叫它的模組，這個是必定的，因為你必須懂得這些語法有什麼用，你需要怎麼去使用這些語法對你自己將來所爬取到的資訊進行一個重新排版與分類，同時第一步也是最枯燥的，這都是因為你前期對她們不熟悉。

當你學會Python的基礎語法和如何呼叫模組後，你就要學會如何使用這些你已經學會或是知道它們怎麼用的函式，對Python的“庫”進行呼叫，而到了如何使用這些“庫”這裡，你就要會一點英語水平，這些英語水平是用來為了看明白這些庫需要怎麼呼叫的。當然你可以不會英語，因為你可以使用翻譯軟體對這些說明書進行翻譯，而我個人建議就是不要一大段話來翻譯，儘量選擇一小段地翻譯。

你學會Python的基礎語法以及“庫”的呼叫後，基本上就會明白爬蟲的工作原理並且可以自己著手寫一個屬於自己的爬蟲進行文獻的抓取了，而抓取回來的文獻就需要你自己使用自己的邏輯思維進行排版，邏輯這方面對於一個理工生來說應該不是問題。

總結：學習Python抓取文獻就是學習爬蟲抓取資料，而Python作為一個相對簡單的計算機語言基本上並不需要什麼基礎，至於學習的教程網上也是很多免費的，如果你只是學習如何抓取文獻，我建議你看免費的教程就可以了，看完後如果遇到不懂的問題就直接百度，百分之99都有答案。

個人覺得python還是很適合你這種情況的。

舉個簡單的例子，比如要完成某個功能，如果用 Java 需要 100 行程式碼，但用 Python 可能只需要 20 行程式碼，這是 Python 具有巨大吸引力的一大特點。

不僅如此，Python 還有其他的特點，下面簡單幾個主要的。

Python 特點：簡單易學

Python 是一種代表簡單思想的語言，閱讀一個良好的 Python 程式，給人的感覺也像是在讀英語段落一樣。

換句話說，Python 程式語言最大的優點之一，是其具有虛擬碼的特質，它可以讓我們在開發 Python 程式時，專注於解決問題，而不是搞明白語言本身。

python又稱“調包俠”、“膠水語言”，生態豐富，幾行程式碼可以解決很多問題，搞定你說的抓取內容不在話下。而且天然支援矩陣運算、現在大火的人工智慧領域也能看到它的身影，所以學python是正確的選擇！

不難，關鍵是耐著性子把基礎語法學完。就像學英語一樣，懂語法保證句子沒說錯，對方就能聽得懂。當然，要滿足基本需求，學的語法也不用太多。

我從1995年進入大學，由於是理工科，學習的第一門計算機語言是Fortran，據說是當時應用於科學計算的最好的語言了。

後來，隨著興趣的增加，又學習了Basic，c，1999年畢業，開始使用Visaul C++開發些新生報到、學生資訊、成績、自動排考排課管理等應用，當時，印象很深還用了不少時間的Access作後臺資料庫，經常鎖死，直到隨著Vs.net版本升級，不斷用上了C#與SQLserver及Oracle資料庫，直到2018年左右，一直還對微軟的VS獨有情鍾。結合工作實踐，開發的平臺也起來越多，成就感也不斷增強。應用程式設計開發能力，工作收入也越來越高。直到走上管理工作崗位。

但是，這多麼多年來，心中一直有個結。就是越來越多發現使用java的陣營更廣泛，在對外採購選型的大部分軟體平臺，如金蝶、用友、資料決策、安全管理等平臺，大都採用java開發。由於自己現在較少做實際開發了，又始終對java帶有排斥，看著計算機語言排行的鄙視鏈，長期心懷不甘。

近年來，隨著各類平臺不斷雲化，除了大的航母級別的APP不斷向“作業系統”方向不斷髮展迭代，普通的H5、APP的時代也正不斷向執行這些“作業系統”之上的小程式發展，前端統一介面、跨平臺適應、不用安裝、用完即走。開發者騰出精力，更多聚焦在後端業務層開發，根據調查，越來越多的平臺在採用python進行開發。

2020年4月底，由上市公司易見股份旗下子公司開發，全國首家採用區鏈技術追溯普洱茶茶紋的“茶紋鏈”小程式電商平臺上線，後端就是採用python開發。

因此，python已來。你我都要學習。SOHO中國董事長潘石屹在微博上宣佈，開始學習一門新的語言Python。國家也已把python列入多地中小學教材中。

根據筆者實踐，如果以前有計算機語言基礎的，學習python將更加快捷，它的語言越來越接近自然語言，程式碼簡潔優美容易理解，再也不用痛苦譚浩強老先生c語言教材中i++i+那痛苦的惡夢重現！

最關鍵的是，python是開源的，有全世界的人每天在努力開發並迭代數以萬計的開源庫與基礎架構，許多東西，不用從頭開始，拿來用就行了，這些庫就彷彿是一個強大的中臺。這也是網上傳說的十幾行程式碼就能幹很多事的根本原因，它的背後，其實是有許多的，積極的，開發者奉獻好了一個個組裝好的配件，從這點上，通俗點講，當然還不完全精確，就像你買了件傢俱，能看懂說明書，你還擔心裝不上嗎？

您可以直接使用pycharm開發環境，從python官網下載最新的3.8版本，先嚐試使用pjango、matplotlib兩個關鍵架構，先感受一下，有了樂趣，相信如果做到這一點，python的大門已經為你開啟。

從需要出發，從解決我們學習與工作中的問題出發，倒推學習基本語法，直到我們解剖第一隻麻雀。

人生苦短，我們一起學python。沒基礎可以的，我們每個人都是從沒基礎過來的，更何況咱還是理科生呢。