Python現在非常火,語法簡單而且功能強大，很多同學都想學Python！最近陸陸續續有很多小夥伴問我，要不要轉行到Python？學Python到底應該做什麼？從事哪種崗位

1).轉行如爬樹

轉行真的要趁早，年輕的時候，試錯的代價很小，即使你走錯了路還能轉回來！畢竟一棵樹上沒有爬太久，摔下了也不疼。如果年紀大了你在一棵樹上爬了太久了，不敢下來！怕摔著，因為太高，離開地面太久，重新再來的勇氣不足。

2).死命罵80後

網上有一個段子，說老闆可以拼命罵80後的員工，但是不敢罵90後的員工，原因是因為80後很多都是35歲以上了，有家有口，都是上有老下有小，負擔很重，而且還有房貸，不敢輕易換工作，所以罵兩句沒有關係！但是90後不行，說不幹就不幹！ 這個段子的真實性不做細究，但是道出了很多中年程式設計師的危機。

3).年輕真好，但是要有方向

年輕就是資本這句話是對的，尤其是在網際網路這個行業，年輕的時候你沒有家庭，時間比較多，而且體力和精力都非常充沛，學習的能力比較強，加班熬夜都是沒有問題的！

但是大部分年輕的時候 不知道自己喜歡什麼，也不知道自己應該走那條路，如果運氣好的話，第一份工作進了一個不錯的單位或者進了一個好的行業，運氣不好，過了3年才知道自己走了彎路！

如果知道自己走了彎路還好，就怕過了6-7年才發現走了彎路，才發現自己待的船要沉，怎麼辦？

4).畢業3年很關鍵

人與人的差距就是那畢業之後的3-5年。尤其是程式設計師這個行業，有人說是吃青春飯的，我不是非常同意，但也不否定！程式設計師35歲以後一定不能還是在玩底層的碼農，或者至少不能重複的工作，可以嘗試架構，可以是嘗試管理，可以嘗試運營！但是就是不能年復一年日復一日的重複coding,沒有提高沒有突破，你只是10年經歷而不是10年工作經驗！

1.Python崗位的需求數量

後端開發崗位是大戶,是目前所有Python崗位裡面需求量最大近一半，需求數量是爬蟲工程師的10倍

其次是資料分析崗位,僅次於Python後端開發

資料探勘和機器學習非常類似，可以合算在一起，大概有17%的份額，但是也僅僅是資料分析崗位的一半，看來AI崗位遠沒有飽和！

爬蟲的崗位非常少，看了爬蟲崗位需求已經逐漸的降下來，所以想轉行從事爬蟲的需要考慮一下

2.Python招聘需求最熱門的城市

基本Python的崗位都在北上廣深杭州，其中杭州的需求要明顯大於廣州。

3.Python崗位的年薪

1).爬蟲崗位

2).資料分析崗位

3).機器學習和資料探勘

4).後端開發

綜上所述，幹Python這一行薪資最高走機器學習資料探勘的道路，如果招聘比較廣走Python後端開發，工作會好找一些，因為資料量大！如果轉行只是想做爬蟲就算了，因為純爬蟲的需求崗位越來越少，也許綜合爬蟲和資料分析兩個技能，贏面會大一些。