对于学习Python的人来说，常常具有这样的疑问：学python需要考证吗？考证有什么好处？
学python需要考证吗？
Python这门语言近来是越来越火，在国家层面越来越被重视。除了之前热议的加入高考和中小学教育之外，现在连普通大学生也无法逃脱Python的毒手了。2018年9月，全国计算机等级考试新增"Python 语言程序设计”科目。Python业已加入NCRE（全国计算机等级考试）豪华套餐，与Java、C、C++等传统的强势语言并列。属于Python的首次认证考试将在今年9月进行，考试合格将可获取国家承认的计算机二级认证。Python已经有了国家级别的认证。
考证有什么好处？
1、满足竞争需求
在大学扩招、大学生贬值、经济下行、就业困难的多重压力之下，大学生越来越难独善其身，竞争压力越来越大，就拿计算机考证人数来说，2017年全国计算机等级考试考生人数达到582万，并每年以30万的速度增长，谁缺少这个证书，谁就会在竞争中吃亏。一句话话：我有你没有，这就是你的劣势，我的优势；你有我优，这还是你的劣势，我的优势！
2、满足技能需求
在互联网+这个信息爆炸的时代，企业对计算机技术要求更高，谁能在编程、信息处理、数据处理、高级办公等技术领域更胜一筹，谁就能领先获得更好的工作机会。放眼望去，有哪个行业，有哪个工作岗位能缺乏计算机技术的支持而独活？另外，通过美国劳工部调查公布的一份结果显示：计算机技能（包括办公技能和编程能力）已经成为职场上老板最看重的技能之一，排名第三，仅次专业技能，毕竟21世纪是互联网时代，不懂计算机的人被称为半个文盲，由此可见，你拥有这个技能，你就多一份价值，老板也更愿意给你更多机会！
3、满足专业需求
很多学校除了开设最基本的大学计算机基础之外，还开设了专门的课程，如经管类专业，学校一般有ACCESS数据库程序设计的选修课；外语行管文学类的文科专业，也一般要求具备高级办公技能，不少学校已经开设MS Office高级应用的选修课；机电物电光电土建类的工科专业，学校一般都要专门上VB、C语言、C++等编程科目。总之，无论你是哪个专业的学生，掌握一定的计算机技能，都能提高学习效率，促进你的专业学习！
4、满足工作需求
就业时，如果你和别人各方面都能力差不多时，多一个证书可以增加就业砝码。
当然啦，并不是考一个证书就万事大吉了。对于学习Python，还要做到理论与实践的结合。总之，技多不压身，学Python多考一个证书也是好的。

学习Python是大家进入编程世界的首选，在学习Python之前不少人都会关注学习时间和周期的问题，Python需要学多久可以入门?精通需要多长时间呢?为大家详细的介绍一下。
自学Python需要多久可以学会?
如果是自学Python，从基础开始学习，按照每个人的能力来说，需要半年到一年半左右的时间，如果具有一定开发经验和基础的情况下，入门会快一些，需要2-3个月左右就可以写一些简单的小程序，不过想要真正精通，还是需要参加系统化的学习，才可以更好的掌握好Python技术。
无论是新手还是具有一定基础的人员，有经验的人带着学习都是非常有必要的事情，也可以参加培训。名师团队强强联手，有责任心、有经验、拥有超强技术，大型实战经验讲师亲自授课，为学员定制0基础入门的学习课程，让你掌握真正的Python全栈开发+人工智能课程，做一个掌握未来的全能工程师。
那么Python需要多久可以完全精通呢?
对于任何一门技术来说，简单的入门都非常容易，想要真正的精通很难，需要一个循序渐进的过程。
想要精通Python语言，我们需要大量的实战项目进行经验积累，解决各种各样的问题，在实践中锻炼自己，才能够更好的精通Python各方面知识。从编程开始，我们在学习的过程需要不断练习、敲代码等，从而熟能生巧。总体来说，想要真正的精通Python这门技术，需要付出很多的时间和精力，大家一定要做好坚持下去的决心。
Python薪资怎么样
相对了说现在的Python市场挺大的，竞争也并不
是很激烈，也是一个相对就业不错的岗位，薪资待遇还蛮不错的。先给大家看一下北上广的薪资。
怎么样大家看到这个薪资还满意嘛？想必有很多人想接触Python这门编程，但资料找的都是相对的零散，并不系统。这里我向大家提供一个系统的资料方便大家学习。在分享之前。我先来分享一下什么是Python。毕竟我们想学一门语言，首先我们肯定是先要了解它是不是。有很多想入门的小白想学但又不知道Python是什么，这真的是很尴尬，拿到了资料也不知道该怎么入手。?
Python的特点
1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。
2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。
3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。
6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。
7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。
**我们的Python学习扣②QUN：⑧⑤⑤-④零⑧-⑧⑨③ **

Python是一个非常好用的编程语言，开发的速度非常快，而且语法简单，通俗易懂，很容易上手，很适合初学者学习，对于Python的了解，很多人只知道Python与人工智能关系密切，却不知道Python的其他用途，其实学好Python还可以做很多事情，以下是具体的介绍：

1. WEB开发

Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。

2. 网络编程

网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。

3. 爬虫开发

在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。

4. 云计算开发

Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。

5. 人工智能

MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。

6. 自动化运维

Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。

7. 金融分析

金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。

8. 科学运算

Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。

9. 游戏开发

在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。

10. 桌面软件

Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！

以上是Python十大应用领域和就业方向，对于学习Python不知道能干什么，很迷茫的同学可以作为一个学习指导！

用Python完成项目，编写的代码量更少，代码简短可读性强，团队协作开发时读别人的代码速度会非常快，使工作变得更加高效。优雅做开发不再是梦，所以Python是最受欢迎的编程语言之一，学习python的人也越来越多。以下是老男孩教育分享的Python学习五大必备技能!

一、使用较新版本的Python

你需要验证你的代码仍然运行。你需要在Python的新版本下使用你获得的新库，然后检查你的应用程序是否需要重大改变。只有在你作出必要的更正之后，你才会注意到版本之间的差别。然而，如果你正好确保你的应用程序能在新版本下运行，而不需要任何改变，你可能会错过那些版本升级带来的新特性。

二、排序时使用键(key)

有很多老的Python排序代码，它们在你创建一个自定义的排序时花费你的时间，但在运行时确实能加速执行排序过程。元素排序的最好方法是尽可能使用键(key)和默认的sort()排序方法。

三、让关键代码依赖于外部包

这些外部包以不同的方式提高性能。例如，Pyrex能够扩展Python所能做的事情，例如使用C的数据类型来让内存任务更加有效或直接。PyInIne让你在Python应用程序中直接使用C代码。程序中的内联代码单独编译，但它在利用C语言所能提供的效率的同时，也让所有的代码都在同一个地方。

四、交叉编译应用程序

一个有趣的交叉编译器，Nuitka，可以将你的Python代码转换为C++代码。这么做的结果是，你可以在原生模式下执行应用程序，而不是依靠解释器。根据平台和任务，你可以看到一个显著的性能提升。

五、优化循环

每种编程语言都会强调需要优化循环。优化循环的关键，是要减少Python在循环内部执行的工作量，因为Python原生的解释器在那种情况下，真的会减缓执行的速度。