本人的感受是，哪怕上班用不到Python，程序员也应该学Python，因为Python能给大家带来更多的主业副业机会，而且现在做Python的人还没Java多。在本文里将结合本人的经验，一方面分享下如何高效学Python，另一方面分享下用Python挣钱的经验。
1 先说Python的尴尬地位，首先要明确挣钱方式
尴尬体现在哪里？一些大厂虽然有专门做Python的高薪岗位，但一般会直接找些深度学习机器学习方向的硕士博士，而且是要名校的，而小公司一般限于成本的原因，无法直接设置单做Python的岗位，而且也就是做些技术含量较低的应用， 比如做个爬虫或者简单调个机器学习的库，所以一般是让做其它语言的人顺带做掉。
而且Python用库和方法的形式包装掉了一些很复杂的算法，程序员一般只需要调用方法就可以实现基本的机器学习和深度学习之类的活，而在大厂里高薪的Python岗，绝非是简单地调用Python，而是需要深入了解算法，从而根据业务定制模型，所以一般社会上的程序员很难通过自学，达到大厂里高薪Python程序员的标准。
总之，你在工作后通过自学Python，未必能达到大厂高薪职位的标准，因为由于你数学基础不行，未必能深入算法，而一般公司也不会单独开设Python岗位，所以对应地，学Python之前大家应该明确靠Python的挣钱方式。
1 主业上，还得以Java等语言为主，但如果你能在简历和面试中证明自己很精通一般的Python爬虫、数据分析和机器学习等方面的应用，绝对能帮你更好地找到工作，并且个人提升也会很快。
2 虽然Python底层包含的深度学习等方面的算法很难，但用Python做案例并不难，大家可以通过Python做些副业的活。
2 再说Python该怎么学，该学哪些技能？
第一步，了解Python的基本语法，比如集合，读写文件，读写数据库和异常处理等，如果大家有Java等语言的开发基础，这块很简单，本人也就用了2个星期。但正是因为简单，所以这些技能很不值钱，别人学起来也快。
第二步，了解数据分析三剑客，具体来说就是Numpy, Pandas和matplotlib，用Numpy和Pandas清洗数据，用Pandas的DataFrame存储数据，再用matplotlib绘制柱状图饼图之类的图形。
第三步，了解爬虫技能，这里除了需要了解自带的urllib库之外，还需要了解一种框架，比如Scrapy，需要到能根据需求定制爬虫代码的程序。
其实数据分析和爬虫相关的语法技能，也不复杂，本人用1个半月也就达到能干活的程度了，相信大家应该更快。而且，学到这种程序，应该就可以去做些案例以此挣钱了，比如写分析xx网站的案例，录成视频去卖了，而且也能完成公司里大多数数据获取和数据分析的功能需求了。
第四步去了解机器学习库，具体而言就去学习sklearn库，这个库里不仅包含了线性回归岭回归和SVM分类等机器学习算法，还包含了波士顿房价、鸢尾花和手写体识别等的数据集，而且由于已经包装了相关算法，用sklearn库学习机器学习的过程并不难，不需要过多的数学知识。学好这个库，外带结合爬虫和数据分析的技能，就更在某个领域干活挣钱了，比如本人在股票分析领域出了本书，并且也出了些视频，后继还可以继续深入股票量化分析领域。
第五步，可以去了解深度学习，无非是人工神经网络，自然语言分析，图像识别等，这方面虽然包含的数学知识更复杂，但由于也经过包装，所以直接用接口也不难。这方面学好以后，虽然说高不成低不就，即没法进大厂，同时小公司也用不到，但用这些知识准备些案例，出书讲课录视频，甚至做企业培训，还是能带来一定的收益的。
在学上述知识的时候，千万不能只学语法，因为没用，一定得结合实例，同时把这些知识变现的时候，也不能单讲语法，也是要准备若干案例，比如像我这样的股票分析，或者是scrapy+数据分析+深度学习的xx网站数据分析案例，这些技能虽然很高大上，但其实做到调用接口实践案例的程度就能挣钱，如果再有机缘以此进入大厂，那就真的前途无量了。
3 可以先从公众号做起
之前讲的是如何学，学什么，这里就开始讲如何挣钱。当然最简单的就是建个公众号，在上面发文，吸引粉丝，这个门槛相对低。
但注意如果仅仅发表入门级的文章，比如numpy库怎么用，怎么用matplotlib库绘制基本图形，这绝对不够，因为此类文章太多，哪些文章能吸引人？
1 综合应用类，比如scrapy+数据分析三剑客。
2 实战案例类，比如用scrapy爬个网站数据，然后分析。
3 专业领域类，比如量化分析股票，分析房价等。
4 深度学习机器学习这些领域现在还很火，这些领域如果把某个算法通俗易懂地讲透也行，或者这些方面给写案例，比如用自然语言分析技术分析某网站的评论等。
如果能定期发表此类文章，公众号一定能聚集到不少粉丝，同样也可以做视频的up主。
4 更可以出本属于你的书
如何让别人认为你是python某个领域的大牛？要么有大厂架构师职位加持，这不是每个人都能达到，或者是著名博主公众号主，但似乎这也需要经历来积淀，不过如果你在python数据分析和机器学习等方面出本书，那说服力自然就上来了。
出书可以偏重案例，比如讲爬虫数据分析的书，在合法的前提下给出爬取分析若干知名网页的案例，如果讲机器学习的书，甚至可以结合sklearn库自带的数据集，讲清楚常用算法的案例应用，如果有时间有机会，我甚至打算再出版本基于python股票量化的书。
相对而言，写一本讲述包括语法、结合小案例讲（机器学习等）库的用法和结合综合案例讲机器学习算法和数据分析综合应用的书，并不难。对于一个有5年开发经验的程序员而言，从零基础积累个半年，就完全可以达到出书的地步，如果资历稍微弱些，只有2，3年开发经历，估计学个1年也应该可以达到出书的地步。
还是这句话，出书挣的钱不多，但绝对能证明你在python某个领域的能力，小到联系副业，大到以此找工作，一定能帮到你。具体操作的话，可以直接在清华出版社，机械工业出版社，人民邮电出版社和电子工业出版社的官网找联系方式，然后直接和编辑沟通，至于一些有中介性质的图书公司，大家自己看着办。
5 也可以做其它副业
包括到各大视频网站去录制数据分析、爬虫、机器学习和深度学习等方面的系列课，也可以找你所在城市的线下培训班去讲课，如果你有相关大公司背景，有自己的书，或者业内知名，你就可以联系些做企业培训的公司。这样做下个半年后，月入1万应该不是问题。
在做各种副业的时候，一般来说也是要偏重案例，比如你有若干个深度学习的案例外带相关算法的说明，再加上些好的文案，应该很能吸引人。当然也可以直接找项目做，目前python方面比较热门的项目可能还是用爬虫，但这块做的时候就要非常慎重了，不能做违法的事情，而当前用到深度学习机器学习技术的项目倒不多，可能因为这些应用更集中在大公司吧。
6 总结：下班后不能总放松，更得找点事干
说实话，python方面的活，哪怕门槛最低的做公众号，要做好也不简单，更何况出书了。至于，自己联系平台出视频，或者做线下培训或者做项目，就不仅得靠技术，更得靠人脉了，经营这类活需要的时间更多。
不过挣钱拿有容易的，况且，如果下班后总是看手机或者混日子，可能一天天就很快过去了，与其下班做些没收益的消遣，还不如学些python干些活，这样多少好歹也有收益，或者指不定无心插柳柳成荫，你经营python一段时间后，或者真就以此进了大厂，或者也通过各种途径成为业内知名人事，拓展了不少副业渠道，也算是不负好时光吧。
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