学习Python的前景怎么样 工作方向有哪些

Python的就业方向主要分为五大块，分别是：

发展方向一：Linux运维

发展方向二：Python Web网站工程师

发展方向三：Python自动化测试

发展方向四：数据分析

发展方向五：人工智能

Python具体会涉及到的职业岗位主要有：

0、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。

1 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！

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。

花开半夏
面向物联网的21个开源软件项目有哪些,物联网开源平台搭建
admin 07-26 04:41 166次浏览
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准
51CTOcom直译物联网市场呈现碎片化、无定形化、不断变化的特征，其性质通常只需关注互 *** 作性。 难怪开源在这方面不俗。 ——客户犹豫不决，害怕将物联网的未来寄托在可能难以定制或互联的专有平台上。
本文介绍了主要的开源软件项目，重点讨论了面向家庭和工业自动化的开源技术。 我们忽略了专注于垂直领域的物联网项目，如Automotive Grade Linux和Dronecode。 我们还忽略了面向互联网的开源 *** 作系统发行版，包括Brillo、Contiki、Mbed、OpenWrt、Ostro、Riot和Ubuntusnappping。这次，我们将智能
这里介绍的21个项目包括由Linuxfoundation管理的两个大型项目： Allseen(Alljoyn )和ocf (iotivity )，以及物联网传感器的端点和网关我还介绍了几个专门针对物联网生态系统特定领域的小项目。 我们曾介绍过更多的项目，但越来越难分清物联网软件和普通软件的区别。 从嵌入式环境到云，越来越多的项目都带有物联网元素。
您声称这21个项目都是开源的，但请确保完整的名称不在本文的范围内。 它们至少在生态系统的一个部分运行Linux，大多数都完全支持Linux，从开发环境到云/服务器、网关和传感器端点部件。 大多数组件都有可以在Linux开发板(如Raspberry Pi和BeagleBone )上运行的组件，大多数都支持Arduino。
物联网领域仍然有很多专有技术，特别是在自上而下的企业平台上。 但是，其中也提供了部分开放访问权限。 例如，威瑞森的ThingSpace针对4G智慧城市APP应用，拥有一套免费的开发API，支持开发板，尽管核心平台本身是独一无二的。 相似的是，亚马逊的AWS物联网工具包包括部分开放的设备SDK和开源入门工具包。
其他主要的专有平台包括苹果的HomeKit和微软的Azure物联网工具包。 在拥有230个成员的Thread Group中，该组织监督基于6LoWPAN的对等Thread网络协议。 Thread Group由谷歌的母公司Alphbet旗下的Nest设立，没有提供像AllSeen和OCF那样全面的开源框架。 但是，它与Brillo相关，也与Weave物联网通信协议相关。 5月，Nest发布了名为OpenThread的开源版Thread。
介绍21个面向物联网的开源软件项目。
AllseenAlliance(Alljoyn ) )。
由Allseenalliance(asa )监管的AllJoyn互 *** 作系统框架可能是市场上采用最广泛的开源物联网平台。
Bug Labs dweet和freeboard
bugglas是从制造基于模块化Linux的有bugh的硬件设备开始的，但很久以前就演变成了与硬件无关的企业级物联网平台。 Bug Labs提供“dweet”消息、警告系统和“freeboard”物联网设计APP。 dweet使用HAPI Web API和JSON来帮助发布和描述数据。 freeboard是一种拖放式工具，用于设计物联网仪表板和可视元素。
DeviceHive
DataArt基于AllJoyn的设备管理平台可以运行在许多云服务上，包括Azure、AWS、Apache Mesos和OpenStack。 DeviceHive专注于使用ElasticSearch、Apache Spark、Cassandra和Kafka，分析大数据。 有些网关组件可以在运行Ubuntu Snappy Core的任何设备上运行。 模块化网关软件与DeviceHive云软件和物联网协议配合使用，作为Snappy Core服务进行部署。
DSA
分布式服务架构(DSA )便于集中式设备的互 *** 作性、逻辑和APP应用。 DSA项目正在构建分布式服务链接(DSLinks )库，以支持协议转换以及与第三方数据源的数据集成。 DSA提供了一个可扩展的网络拓扑，其中包括多个DSLinks，用于在连接到分层代理分层结构的物理互联网边缘设备上运行。
EclipseIOT(Kura ) )。
Eclipse基金会的物联网主要围绕基于Java/OSGi的Kura API容器和聚合平台，支持在服务网上运行的m2m APP应用。 Kura基于Eurotech的Everywhere Cloud物联网框架往往与Apache Camel集成，后者是基于Java的基于规则的路由和中介引擎。 Eclipse物联网子项目包括Paho消息传递协议框架、面向轻量级服务器的Mosquitto MQTT体系结构和Eclipse SmartHome框架。 有些项目实现名为Californium的基于Java的受限APP应用协议(CoAP )。
Kaa
CyberVision支持的Kaa项目为云互联的大型物联网提供了可扩展的端到端物联网框架。
该平台包括一种支持REST的服务器功能，可用于服务、分析和数据管理，通常部署成由Apache Zookeeper协调的节点集群。Kaa的端点SDK支持Java、C++和C开发，负责处理客户机/服务器通信、验证、加密、持久性和数据编排。SDK包括针对特定服务器、支持GUI的模式，这些模式可转换成物联网物件绑定。模式治理语义，并抽象一组迥异设备的功能。
Macchinaio
Macchinaio提供了一种“支持Web、模块化、可扩展的”JavaScript和C++运行时环境，可用于开发在Linux开发板上运行的物联网网关应用程序。Macchinaio支持一系列广泛的传感器和连接技术，包括Tinkerforge bricklet、XBee ZB传感器、GPS/GNSS接收器、串行和GPIO联网设备以及方向感应器。
GE Predix
GE面向工业物联网的平台即服务(PaaS)软件基于Cloud Foundry。它增添了资产管理、设备安全、实时预测分析，并支持不同数据的采集、存储和访问。GE Predix是GE为内部运营而开发的，它已成为最成功的企业物联网平台之一，收入大约60亿美元。GE最近与HPE达成了合作伙伴关系，HPE将把Predix整合到自己的服务中。
Home Assistant
这个作为后起之秀的草根项目提供了一种面向Python的家居自动化方法。
Mainspring
M2MLabs的基于Java的框架针对远程监控、车队管理和智能电网等应用领域中的M2M通信。与许多物联网框架一样，Mainspring高度依赖REST Web服务，并提供了设备配置和建模工具。
Node-RED
这种面向Nodejs开发人员的可视化布线工具拥有基于浏览器的数据流编辑器，可用于设计物联网节点当中的数据流。然后，节点可以迅速部署成运行时环境，并使用JSON来存储和共享。端点可以在Linux开发板上运行，支持的云包括Docker、IBM Bluemix、AWS和Azure。
Open Connectivity Foundation(IoTivity)
英特尔和三星支持的开放互联联盟(OIC)组织和UPnP论坛组成的这个组织正在努力成为物联网方面领先的开源标准组织。OCF的开源IoTivity项目依赖充分利用的JSON和CoAP。
openHAB
OpenIoT
这款基于Java的OpenIoT中间件旨在使用一种公用云计算交付模式，为开放、大规模的物联网应用提供便利。除了表示物联网物件的本体、语义模型和标注外，该平台还包括传感器和传感器网络中间件。
OpenRemote
OpenRemote为家庭和楼宇自动化而设计，它以广泛支持众多智能设备和网络规范而出名，比如1-Wire、EnOcean、 xPL、Insteon和X10等规范。规则、脚本和事件都得到支持，还有基于云的设计工具，可用于用户界面、安装、配置、远程更新及诊断。
OpenThread
这是Nest最近从基于6LoWPAN的物联网Thread无线网络标准分离出来的开源项目，它还得到了ARM、Microchip旗下的Atmel、Dialog、高通和德州仪器的支持。OpenThread实现了所有Thread网络层，还实现了Thread的端点设备、路由器、Leader和边界路由器等角色。
Physical Web/Eddystone
谷歌的Physical Web让蓝牙低能耗(BLE)信标可以将URL发送到智能手机。它针对谷歌的Eddystone BLE信标经过了优化，这提供了除苹果的iBeacon之外的一种开放技术。其想法是，行人可以与任何具有BLE功能的支持性设备(比如汽车停放计时器、标牌或零售产品)联系。
PlatformIO
基于Python的PlatformIO包括IDE、项目生成器和基于Web的库管理器，它是为访问来自基于微控制器的Arduino和基于ARM Mbed的端点的数据设计的。它为200多种板卡提供了预先配置的设置，并与Eclipse、Qt Creator及其他IDE整合起来。
The Thing System
这种基于Nodejs的智能家居“监管”软件声称支持真正的自动化，而不是简单的通知。其自学习人工智能软件可处理许多协同式M2M *** 作，不需要由人干预。缺少云组件恰恰提供了更好的安全性、隐私性和控制性。
ThingSpeak
成立五年的ThingSpeak项目专注于传感器日志、位置跟踪、触发器及提醒以及分析。ThingSpeak用户可以使用用于物联网分析和可视化的MATLAB版本，不需要向Mathworks购买许可证。
Zetta
Zetta是一种面向服务器的物联网平台，利用Nodejs、REST和WebSockets构建而成，奉行基于数据流的“响应式编程”开发理念，用Siren超媒体API连接起来。设备被抽取成REST API，用云服务连接起来，这些服务包括可视化工具，并支持Splunk之类的机器分析工具。该平台可将Linux和Arduino开发板之类的端点与Heroku之类的云平台连接起来，以便构建地理分布式网络。
转载于:>Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言;
Python的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构;
Python是一种解释型语言，意味着开发过程中没有了编译这个环节，类似于PHP和Perl语言;
Python是交互式语言，意味着你可以在一个Python提示符>>>后直接执行代码;
Python是面向对象语言，意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术;
Python是初学者首选的语言，Python对初级程序员而言，是一种伟大的编程语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到>一、人工智能
Python作为人工智能的黄金语言，选择人工智能作为就业方向是理所当然的，而且就业前景好，薪资普遍较高，拉勾网上，人工智能工程师的招聘起薪普遍在20K-35K，当然，如果是初级工程师，起薪也已经超过了12500元/月。
二、大数据
我们目前正处于大数据时代，Python这门语言在大数据上比Java更加有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更好地和大数据对接，用Python做大数据的薪资也至少是20K以上了，大数据持续火爆，未来做大数据工程师，薪资还将逐渐上涨。
三、网络爬虫工程师
网络爬虫作为数据采集的利器，在大数据时代作为数据的源头，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，是数据分析师的福祉，通过网络爬虫，让BOSS再也不用担心你没有数据。做爬虫工程师的的薪资为20K起，当然，因为大数据，薪资也将一路上扬。
四、Python web全栈工程师
全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师(同时具备前端和后台能力)，英文Full Stack developer。全栈工程师不管在哪个语言中都是人才中的人才，而Python web全栈工程师工资基本上都高出20K，所以如果你能力足够，首选就是Python web全栈工程师。
五、Python自动化运维
运维工作者对Python的需求很大，小伙伴们快快行动起来吧，学习Python自动化运维也能有个10k-15k的工资，很不错哦
六、Python自动化测试
Python这门语言十分高效，只要是和自动化有关系的，它可以发挥出巨大的优势，目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了，Python自动化测试的起薪一般也都是15K左右，所以测试的小伙伴也需要学习Python哦!

一、 制定出版策略
出版业关于经营目标的口号虽是“社会效益为首，社会效益与经济效益相结合”，但大家只消去书店逛逛，大概也能感受到“社会效益”只是空话。之前，我们国家的出版社都是事业单位，主要靠财政拨款支撑；现在差不多都改制转企了，需要自负盈亏。每个编室（有的是项目组）、每个编辑，都承担着一定的数量指标，如字数、码洋（即定价乘以销量）、利润等。编辑完不成这些指标，就没有年终奖拿。而原本就在市场中摸爬滚打的民营书商，更是会精打细算地考虑每一本书的成本和收益。因此，编辑接到投稿，几乎都会问：“这本书能让我挣多少钱？”
换句话说，作者想要让自己的作品出版，也就需要考虑这本书能卖出多少册，能让编辑挣多少钱。
一般而言，一本书的销量达到3000册左右，才能让出版社保本；达到8000~10000册，编辑和发行才能有钱赚。当然，出版社有时候为了规模或者名声，也会出一些赔钱书，但总的来说利润压力很大。如果你的书原本就是写给小众的，或者编辑预判你的书销量有限，你或许就需要掏一点“出版资助”，形式通常是你给出版社一笔钱，出版社给你一堆书；其余的书投入市场销售。或者你也可以选择“作者包销”，自己把印出来的书全部买下；出版社不再公开发行。
因此，你在投稿前就需要想清楚：为了这本书的出版，你最多愿意付出多少时间，付出多少金钱。许多出版社要求的出版资助在2万元左右，多的到5万元。有一些半死不活的地方出版社，可能只要几千块钱。
如果不愿意掏这笔钱，你就应该想想看怎么样把自己包装成潜力作者，怎么样把自己的书包装得很能卖的样子。我列出一些方法：
- 介绍你的专业地位。虽然你之前没写过书，是新作者，但是你在自己的行业中积累了丰富经验，是某个领域的权威或专家。
- 搬出你的头衔来。在本单位、相关组织、协会中的头衔都能派上用场。当然，得是跟这本书有点关系的头衔。我曾受理过一本金融专著，作者在简介中称自己是飞碟爱好者协会理事，这个头衔对推销他的书当然就没用，甚至会起反作用。
- 挖掘你自己的销售渠道。你可以通过自己的关系卖书吗？有可能通过行业协会卖书吗？有可能通过演讲、讲座、沙龙、工作坊卖书吗？有可能将你的书与别的产品搭售吗？有可能找到企业将你的书作为赠品吗？
- 比较同类书。如果你的书恰好是市场上正在畅销的题材，或者你本人与某位畅销书作家有可比性，不妨拉过来帮衬帮衬。
- 找名人写推荐。你有朋友是高校教授、企业高管、社会名流吗？请他们友情赞助几条推荐吧。
在投稿时向编辑提供上述信息，能够大幅提高选题通过的几率。
有的作者可能会想，既然书号也可以买，销售渠道也可以自己找，还让出版社参合什么呢，干脆包干到底，完全自费出版好了。其实完全自费出版也不是不可以，但出版业受高度管制，完全自己来会很麻烦。从编辑到发行的每一个环节，几乎都有准入条件，都有资质要求。特别是发行环节，如果你没有图书批发资质，你的书连当当和卓越都上不了，更不用说进新华书店了。所以即便是买书号自己印，只要你还想让读者买到你的书，终归还是得找一家总发行。在网上搜“图书发行公司”，能找到许多做这类业务的民营企业。
二、 挑选出版社
在决定愿不愿意掏钱、最多掏多少钱来出书之后，下一步就是为你的书挑选最合适的出版社。单纯为出版而出版的书，比如评职称用的书，就去找半死不活的出版社，给点钱算了。从这一节开始，我只谈论凝结了作者的心血，想要实现一些社会影响、碰撞出一些思想火花的作品。
一本书的最终品质和能够形成的社会影响，除了要看内容本身，跟出版社的综合实力也是密不可分的。一家好的出版社能给你的作品带来如下价值：
- 优化全书框架结构，升华主题思想。尽管书稿已成，一位好编辑仍然可以通过后期加工，提升书稿的可读性，提炼出书稿的精华和卖点，让它与社会文化热点结合起来。
- 良好的编校质量和装帧设计。出版社的编校流程和质量控制办法，能够最大限度地消灭书稿中的技术性错误，如知识错误、错别字、体例不统一等。有sense的责编与美编或外部设计工作室合作，为你的书设计最合适的开本、封面和内页版式，选择精良的纸张和工艺。这里顺便提一下《如何阅读一本书》（商务出版社，2004年），该书系统地介绍了略读、粗读、精读、主题阅读等不同层次的阅读方法，是非常经典的读书方法论，但成书质量却令人非常不满。内页用纸太差，背面的字会透过来，书后也没有索引。这本书应该卖得很不错，希望出版社重印或再版时能注意这些问题。
- 广泛铺货。不同出版社的铺货能力是不一样的。你去机场的书店看看，就会发现有一些出版社的书特别多，有一些出版社永远没机会亮相。前些年许多社跟温总的风出了一堆《国富论》和《道德情 *** 论》，但有些社的书就能舒舒服服平躺在书店正门口的展示台上，次一点的旁边展架上立着，还有一些只能挤在书架上露个书脊。选择露脸率高的出版社，才能让你的书有更高的露脸率。
- 有张有弛的营销。去年我看到的数据是，我国一年的新书达到20万个品种。新书品种这么多，大部分新书的命运就是被出版社随手扔进市场，自生自灭。即便一些出版社有营销意识，却不懂营销方法，比如在出版周刊之类的媒体上登书评，只能让书业的人了解到新书讯息，无法让真正的读者了解到。好的出版社和好的编辑，既有营销意识，又懂营销方法，会利用专业报刊、地铁电视、豆瓣、微博、专业活动等多种渠道，安排书讯、书评、深度讨论等多层次的宣传手段，直接面向读者宣传新书。
- 负责任的稿酬结算。出版社按“销售回款”给作者结版税。就是说，要书店给出版社书款，出版社才会给作者版税。如果出版社的回款管理不善，就会让作者在钱上吃亏。还有的出版社和书商有瞒报印数、盗印的习惯，明明卖了10000册，告诉作者说只卖了5000册。作者要找有信誉的出版社与编辑合作，才能保障自己的利益。
但作者能掌握的信息毕竟有限，为出版一本书而去调查各个出版社，显然并不值当。一个简便易行的办法就是去书店里挑同类书来看看。这些书多是哪些社出的，封面和版式设计是否令你满意。挑出你最喜欢的一本书，然后联系那一家出版社，总错不了。不过，现在很多书都是书商跟出版社合作出版的，封面上虽印着某某出版社，实际功夫都是人家书商做的。你可以看看封底或者后勒口上是否有书商的logo，然后在网上查询书商的。
下面推荐一些我关注得较多的出版商。
- 中信出版社：经管类、励志类图书的龙头，销售力量强大，装帧设计也是一等一，品味与市场相结合。
- 机械工业出版社—华章：经管类图书做得不错，但装帧设计不如中信。
- 人民邮电出版社—新曲线：经济类、心理类，选题策划能力很强。
- 电子工业出版社—博文视点：工作技术类，选题、装帧、销售都不错。
- 磨铁：职场励志类，营销能力超级强，但装帧设计比较俗。
三、 挑选编辑
讲完了怎么挑出版社，接下来讲讲怎么挑编辑。向同一家出版社投稿，遇到不同的编辑，最后的结果可能大不一样。我在上一节说到过，优秀的编辑能够提升书稿质量，为你的书带来更多价值。除此之外，一位编辑在编室或者社里的地位如何，能不能说上话，能动用多少资源，对于一本书的成败也是至关重要的。
我们来看看选题立项的流程吧。
代表先进生产力的出版社，有专门的策划部门或者选题委员会，定期讨论选题。编辑接到你的选题，做出初步判断后，在选题会上提交报告，公开讨论，立即就能知道选题是否通过。大部分出版社还没有形成策划编辑和文字编辑的分工，也没有评判选题的标准程序，编辑接到选题，填写选题申报表，拿给室主任和分管社领导签字，然后还要等发行部门负责人、其他社领导和社长（总编辑）签字。签字过程短则三两个星期，长则三五个月。什么样的选题能通过，什么样的通不过，完全说不准。不过在这种出版社中，室主任的意见往往具有决定性。
所以，我个人的建议是，要投稿就投给出版社里的小头目，别投给底层的小编。底层小编往往没有决策权，只能向上汇报；要是碰巧你找到的小编触了领导霉头，她申报的选题可能八辈子都过不了一个。你可以打通出版社总机之后，直接说找某某部门的主任，或者在网上查找头目们的姓名和。
还有一种办法是投稿给资深策划编辑。你可以在书的封底或者版权页上查到策划编辑的名字。他们能凭自己的业绩优势，说服社里对一本书投入更多资源。
最后，要是你被一位编辑据了，不要立即就放弃。前面提到过，有的出版社会集中讨论选题，有的出版社则由编辑自己判断。如果编辑告诉你说选题没有过，你也可以再问问，是在哪个级别上被毙掉的。你可以问：“是你们编室的讨论结果吗？”或者“是你们社选题会的讨论结果吗？”如果不是集中决策的结果，而只是编辑个人据了你，你完全可以换一个编辑再投，也可以换一个编室再投。如今各编室的“势力范围”并没有划分得很清楚，编辑单打独斗也很普遍，在同一家出版社多试几次，没什么不可以的。
四、 投稿应包含哪些内容
投稿时，不必将整个书稿交给编辑。一是你投了别人也没时间看，二是不利于你保护自己的权益。一般来说，有下面的内容就够了：
- 书名、全书字数、表格和插图数量等基本信息。
- 内容简介，200~500字为宜。
- 作者简介。
- 目录。
- 样章，挑出你写得最好的，或者最有代表性的一章。
以上是“规定动作”，要让稿子得高分，还得加上“自选动作”。你在一开始考虑过的那些包装策略，现在该派上用场了。
- 记得在作者简介中突出你的与众不同。
- 你考虑的销售渠道，不必写在纸上，可以在之后的电话交谈或者面谈中与编辑沟通。
- 列出一些同类书，供编辑参考。
- 注意格式，正文最好是宋体、小四号、15倍行距。
注意哦，我说的是以事实为依据的包装策略，可没让你瞎忽悠。
五、 签订出版合同的注意事项
投稿差不多就说到这里，最后说一下作者与出版社签订出版合同的注意事项吧。每一家出版社的出版合同，格式都差不多，我只讲有谈判空间的条款。
1 授权范围
出版合同里面一般都包括了中文简体版、中文繁体版、其他语种和数字版权的授权。如果你有门路自己把版权卖到港澳台地区或者国外，请记得保留繁体字和其他语种的版权。
数字版权，现在出版社都要签，但签下来之后，他们也不会经营，只能以极其低廉的价格，打包卖给数字出版平台，或者给阅读器预装电子书之类的。最不厚道的是，数字版权的收益，出版社也只按照10%甚至更低的版税支付给作者。所以有谈判能力的作者，请尽量保留自己的数字版权，不要让出版社毫无创造性地贱价转包。即使必须签下数字版权，也注意单独协商稿酬方式，不要稀里糊涂地就跟纸制出版物的稿酬一样了。
2 稿酬
稿酬主要有稿费和版税这两种形式。稿费按字数给，比如说千字100元。目前翻译的行情集中在千字60~80元；原创作品的行情我不太清楚，倒是知道有的书商千字给30元，就能找到Top 10高校的学生撰稿。在此我要向大学生朋友们呼吁，哪怕是上街贴小广告，还能锻炼自己的脸皮和应变能力，哪怕是去当家教，还能在学生家里蹭饭吃，千万别来做剪刀+浆糊的毫无技术含量的性价比极低的撰稿民工。
版税也就是每卖出一本书，作者能拿到定价的百分之多少。新手5%、6%都是有可能的，但一般会在7%、8%。优秀的稿子一般会采用阶梯式的版税，比如“7、8、9”，“8、9、10”；意思是销量在5000册以下的，版税为7%，5000~10000册为8%，10000册以上为9%。有的书商为了抢作者，甚至也给到15%。
3 合同期限
出版合同一般一签就是五年。新手在谈判稿酬时，通常不太能说上话，出版社给多少就是多少。弥补的办法就是将合同期限缩短到三年或者四年，这样书要是卖得好，你就可以早一点启动重新谈判。
4 支付版税的时间间隔
出版社通常是半年甚至一年结算一次版税，但作者也可以要求缩短到每3个月结算一次。
5 作者购买折扣
合同中，出版社会允许作者以一定的折扣购买一定数量的书，以便赠送给亲朋好友；一般是8折，不会低于6折。但书商跟出版社合作时，能以35折包销；所以你如果估计自己会买很多，或者你有别的销售渠道，就可以跟出版社谈一下回购折扣。
我能想到的暂时就是这些。欢迎有出版经验的作者、出版业的同行对本文进行补充。如有错误之处，也请及时指正，以免误导新作者。我会根据留言反馈随时订正、增补。

第一阶段 Python语言基础
第二阶段 Python语言高级
第三阶段 Python全栈工程师前端
第四阶段 Python全栈工程师后端
第五阶段 PythonLinux运维自动化开发
第六阶段 Python KaliLinux信息安全开发与使用
第七阶段 Python数据分析阶段
第八阶段 Python人工智能阶段
第九阶段 Python树莓派物联网阶段
第十阶段 Python项目实战阶段
以上就是Python语言的学习路线，希望能帮到你！

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