如何用python获取收益

如果你是一名优秀的 Python 程序员，即使你没有学位或证书，你也可以在公司找到一份开发人员的工作。有许多公司根据计算机科学学位雇用程序员，还有其他公司不根据学位和证书来衡量你的技能。

但是，学习编程语言的语法并不足以获得开发人员的工作。根据我的经验，我可以说，如果你用 Python做过一些高质量的项目，你可以很容易地找到工作。

您必须有一个展示您已完成的所有项目的投资组合。您可以使用 GitHub 或 GitLab 等平台在线上传代码。我通常在我的 GitHub 个人资料上上传我的代码。

例如，您可以撰写文章、教程或创建一个 YouTube 频道来宣传您的名字。这些事情可以增加你的招聘机会。

Python 开发人员每年的收入为 116,379 美元 ，是美国收入最高的软件工程师。

政府，尤其是军事网络团队，以及其他主要组织广泛使用 Python，而且报酬非常丰厚。

随着人工智能和机器学习的蓬勃发展，对于熟练的 Python 程序员来说，出现了更多的职位空缺。

如果你是一个非常熟练的 Python 程序员，你可以创建自己的创业公司。要创建一家初创公司，您需要找到一个有机会赚钱的紧迫问题，并使用您的 Python 技能解决该问题。

例如，您可以创建一个 Web 应用程序或移动应用程序，对一个人的眼睛图像进行分类，以检查该人是否患有与眼睛有关的疾病。

同样，你可以想出很多想法。然而，想法很便宜。重要的是这些想法的实施。

然而，仅仅创建一家初创公司并不是小菜一碟。您需要出色的编程和营销技能来建立成功的创业公司。

如果您可以与一些朋友的公司一起创建初创公司，或者您可以寻求加入现有的初创公司，那将很容易。

“ 自由职业者” 是一个通常用于自雇人士的术语。你可以成为一名 Python 自由职业者并以此谋生。

您可以从当地客户那里获得项目并担任顾问，也可以使用在线平台担任自由职业者。有多种平台可用于自由职业，例如Upwork和Freelancer。

您可以访问这些网站并创建有吸引力的个人资料。您可以从这些平台找到多个客户和项目。拥有出色个人资料或投资组合的人可以很容易地找到工作。

您可以在一些社交媒体上寻找工作，例如 Facebook 群组、Linked In、Reddit 的子版块等。

Python 自由程序员的年薪通常为 106,905 美元（根据最近的调查），即每小时大约 51 美元。

如果你想成为一名 Python 自由职业者，我强烈建议你查看CleverProgrammer网站及其 YouTube 频道，该频道由 Rafeh Qazi 拥有。他是一个很酷的人，以有趣和引人入胜的方式教授 Python 自由职业者。

此外，Brad Hussey 的Freelancing Freedom也会对您的自由职业之旅有所帮助。

如果您不是一位经验丰富的 Python 开发人员，并且您发现很难获得您的第一个自由职业客户，那么您可以尝试在线教授 Python。

在这种情况下，您不想成为专家，或者您不需要大量的项目组合。您可以将您所知道的内容教给不了解该主题的人。

在许多情况下，您无需成为专家编码员即可成为专家教师。有时，一个刚学过 Python 语法的人对初学者的教导远胜于专家。因为前者可以理解初学者的心态，他可以更好地与那个人相处。

有许多人甚至希望学习该语言的最低限度的基础知识。您可以找到这些人并通过视频会议教授他们，或者如果您愿意，也可以亲自与他们会面。

您可以在Wyzant和TakeLessons等流行平台上找到教学客户。你可以去那里注册成为一名导师。您可以像自由职业者一样按小时收费。

总是有训练营和其他教练职位可用，尤其是高中和导师。如今，大多数大学都选择 Python 作为入门编程语言来教授学生。

通过向他人教授编码，您最终会学到很多并提高很多。您可以将您与客户的工作经验添加到您的投资组合中，您的投资组合将逐渐变得丰富。这也将导致您获得更多的自由职业者客户。

您可以创建一个 YouTube 频道并创建一些有用的 Python 视频教程。始终如一地为频道制作视频将提高您的视频质量、您的知识和观众数量。

大多数通过这条路线的人在达到指数增长曲线之前就过早退出了。因此，关键是始终如一地添加高质量的有用内容来帮助您的受众。

Python Programmer和CleverProgrammer是我最喜欢的制作 Python 相关内容的 YouTube 频道。

您还可以创建一个类似的YouTube 频道来赚钱。这也会让你更受欢迎，你找到工作的机会也会更多。

就像 YouTube 频道一样，您也可以创建博客。不同之处在于内容更多地基于文本。Pythonista Planet 是 Python 博客的一个示例。

要创建博客或网站，您无需编写整个网站的代码。您可以使用 WordPress 等流行平台来创建您的博客。WordPress 中有很多可用的主题和插件，可以让您的生活变得非常轻松。

您必须创建许多有用的文章和教程才能建立大量受众。但是，建立受众群体需要大量时间（通常超过一年）。

一旦建立了庞大的受众群体，您就可以通过广告和联属网络营销从您的网站中获利。此外，您可以创建电子书或视频课程等数字产品并在您的网站上销售。

您可以通过参加编码竞赛或黑客马拉松并赢得它们来赚钱。您可以在您所在地区的大学中找到许多此类比赛，也可以在线查找。

如果这篇文章有用，请与您的朋友分享以帮助他们。

Python是当下非常热门的一种编程语言。热门到什么程度？我们首先看看最近流行的编程语言排行榜：

这是 TIOBE编程语言社区发布的2018年1月排行榜，Python已经超过C#跃居热门编程语言的第四位。

那么，Python为什么会成长为如此热门的语言呢？

首先，跟最近大热的AI人工智能和深度学习技术是分不开的。现在流行的AI人工智能技术大部分都是用Python语言编写的，这大大促进了的Python语言的发展。AI深度学习技术本身的特点决定了其不适合静态编译型语言，而Python语言被选作AI技术框架的基础语言，更多的是源于Python的动态特性及其开发效率高等性能优势。

说起来Ruby、Perl等与Python同属动态语言，三者的运行效率相差并不大，而Python既可以写网络又可以处理数据，所以Python当仁不让的成为了AI技术的首选。

豆瓣的崛起是对Python语言性能的实例鉴证。豆瓣是最早使用Python作为语言的网站，其创始人用3个月时间使用基于Python的Quixote框架开发搭建了最初的豆瓣社区的框架。当时，PHP和JAVA是绝对的主流技术，但是想要用PHP或JAVA开发网站，需要自己动手处理大量的工作，单靠一个人在短时间内完成开发一个功能齐全的大型网站几乎是不可能的，所以Python的敏捷性与高效性使其当选为豆瓣的网站语言。

其次，Python涉及多领域的应用范围，促进了其成为热门语言。除了web开发，Python也应用于学术研究及科学领域。对于科研人员来说，Python简单易学，容易上手，即使非计算机专业的科研学者利用Python庞大的库和简单的语法，也可以编写工具帮助进行科学学术研究。

Python拥有Matplotlib（matplotliborg/）及numPy（>

stocktxt内容

xxx:dd, yyy:ffff

qqq: xxx, skds:yyyy

ppp:iii, ssf:sjfjf

实现不懂你最后的json的list里是什么意思。

# -- coding:utf-8 --

f = open('stocktxt')

a = {}

for i in freadlines():

    v = istrip('\n')

    for x in vsplit(','):

         g = xstrip()split(':')

         a[g[0]] = g[1]

fclose()

v = {"event": {"title": a}}

print v

导入一个叫 mod1 的模块时，解释器先在 当前目录 中搜索名为 mod1py 的文件。如果没有找到的话，接着会到 syspath 变量中给出的目录列表中查找。 syspath 变量的初始值来自如下：

默认情况下PYTHONPATH是空的， 然后进去看到syspath是一个列表，包括有所有查找包的目录

下面我们给PYTHON加个目录

期物（Future）是concurrentfutures模块和asyncio包的重要组件。

python34之后标准库中有两个名为Future的类：concurrentfuturesFuture和asyncioFuture

这两个类的作用相同：类的实例都表示可能已经完成活着尚未完成的延迟计算。与JS库中的Promise对象，Tornado框架中的Future类类似。

通常我们自己不应该创建期物，而只能由并发框架实例化。

这个例子中的futureresult方法不会阻塞，因为future对象是有as_completed方法产生的。

在asyncio包中，BaseEventLoopcreate_task()方法接收一个协程，排定他的运行时间，然后返回一个asyncioTask实例（也是asyncioFuture类的实例），因为Task是Future的子类，用于包装协程。这与Executorsubmit()方法创建concurrentfuturesFuture实例是一个道理。

因为asyncioFuture类的目的是与yield from一起使用，所以通常不需用使用以下方法：

asyncioasync(coro_or_future, , loop=None)

这个函数统一了协程和期物：第一个参数可以是二者中的任何一个。如果是 Future或 Task 对象，那就原封不动地返回。如果是协程，那么 async 函数会调用loopcreate_task() 方法创建 Task 对象。loop= 关键字参数是可选的，用于传入事件循环；如果没有传入，那么 async 函数会通过调用 asyncioget_event_loop() 函数获取循环对象

不过，在asyncio 中，基本的流程是一样的：在一个单线程程序中使用主循环依次激活队列里的协程。各个协程向前执行几步，然后把控制权让给主循环，主循环再激活队列里的下一个协程。

asynciowait() 协程的参数是一个由期物或者协程构成的可迭代对象。wait会分别把各个协程包装进入一个Task对象。最后的结果是，wait处理的所有对象都通过某种方法变成Future实例。wait是协程函数，因此返回的是一个协程或者生成器对象。为了驱动协程，我们把协程传给looprun_until_complete()方法。

奥巴马的竞选资金是一点点从选民那里募集来的。如获党内提名,可得政府拔款，但也没多少。美国大选不仅禁外国人捐款,而且禁止公司机构捐款,而只允许个人捐款。不仅如此,还为个人捐款限制了上限,防止富人捐过多的款而影响未来的公平执政。

不仅富人自己不能多捐，如果某个老板呼吁自己的员工给某人捐钱或投票支持他，都是犯法的。因此，想要筹到几千万竞争资金，唯一的办法是争取更多选民支持，一点点募集。所以,中国、公司、大笔捐款，这三条都是犯法的。

我记得以前已经有华人闹过这种丑闻了。美国的选举法就是要严防少数人企图用几个臭钱影响美国的政治。所以我们作为外国人就更别去自讨没趣了。

导入包

In [1]:

import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame

方便大家 *** 作，将月份和参选人以及所在政党进行定义

In [2]:

months = {'JAN' : 1, 'FEB' : 2, 'MAR' : 3, 'APR' : 4, 'MAY' : 5, 'JUN' : 6, 'JUL' : 7, 'AUG' : 8, 'SEP' : 9, 'OCT': 10, 'NOV': 11, 'DEC' : 12}of_interest = ['Obama, Barack', 'Romney, Mitt', 'Santorum, Rick', 'Paul, Ron', 'Gingrich, Newt']parties = { 'Bachmann, Michelle': 'Republican', 'Romney, Mitt': 'Republican', 'Obama, Barack': 'Democrat', "Roemer, Charles E 'Buddy' III": 'Reform', 'Pawlenty, Timothy': 'Republican', 'Johnson, Gary Earl': 'Libertarian', 'Paul, Ron': 'Republican', 'Santorum, Rick': 'Republican', 'Cain, Herman': 'Republican', 'Gingrich, Newt': 'Republican', 'McCotter, Thaddeus G': 'Republican', 'Huntsman, Jon': 'Republican', 'Perry, Rick': 'Republican' }

读取文件

In [3]:

table = pdread_csv('data/usa_electiontxt')tablehead()

C:\jupyter\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshellpy:2785: DtypeWarning: Columns (6) have mixed types Specify dtype option on import or set low_memory=False interactivity=interactivity, compiler=compiler, result=result)

Out[3]:

cmte_id cand_id cand_nm contbr_nm contbr_city contbr_st contbr_zip contbr_employer contbr_occupation contb_receipt_amt contb_receipt_dt receipt_desc memo_cd memo_text form_tp file_num

0 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 36601e 08 RETIRED RETIRED 2500 20-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166

1 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 36601e 08 RETIRED RETIRED 500 23-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166

2 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle SMITH, LANIER LANETT AL 368633e 08 INFORMATION REQUESTED INFORMATION REQUESTED 2500 05-JUL-11 NaN NaN NaN SA17A 749073

3 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle BLEVINS, DARONDA PIGGOTT AR 724548e 08 NONE RETIRED 2500 01-AUG-11 NaN NaN NaN SA17A 749073

4 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle WARDENBURG, HAROLD HOT SPRINGS NATION AR 719016e 08 NONE RETIRED 3000 20-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166

In [8]:

#使用map函数 字典，新建一列各个候选人所在党派partytable['party'] = table['cand_nm']map(parties)tablehead()

Out[8]:

cmte_id cand_id cand_nm contbr_nm contbr_city contbr_st contbr_zip contbr_employer contbr_occupation contb_receipt_amt contb_receipt_dt receipt_desc memo_cd memo_text form_tp file_num party

0 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 36601e 08 RETIRED RETIRED 2500 20-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican

1 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 36601e 08 RETIRED RETIRED 500 23-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican

2 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle SMITH, LANIER LANETT AL 368633e 08 INFORMATION REQUESTED INFORMATION REQUESTED 2500 05-JUL-11 NaN NaN NaN SA17A 749073 Republican

3 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle BLEVINS, DARONDA PIGGOTT AR 724548e 08 NONE RETIRED 2500 01-AUG-11 NaN NaN NaN SA17A 749073 Republican

4 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle WARDENBURG, HAROLD HOT SPRINGS NATION AR 719016e 08 NONE RETIRED 3000 20-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican

In [10]:

#party这一列中有哪些元素table['party']unique()

Out[10]:

array(['Republican', 'Democrat', 'Reform', 'Libertarian'], dtype=object)

In [ ]:

#使用value_counts()函数，统计party列中各个元素出现次数，value_counts()是Series中的，无参，返回一个带有每个元素出现次数的Series

In [11]:

table['party']value_counts()

Out[11]:

Democrat 292400Republican 237575Reform 5364Libertarian 702Name: party, dtype: int64

In [12]:

#使用groupby()函数，查看各个党派收到的政治献金总数contb_receipt_amttablegroupby(by='party')['contb_receipt_amt']sum()

Out[12]:

partyDemocrat 8105758e 07Libertarian 4132769e 05Reform 3390338e 05Republican 1192255e 08Name: contb_receipt_amt, dtype: float64

In [13]:

#查看具体每天各个党派收到的政治献金总数contb_receipt_amt 。使用groupby([多个分组参数])tablegroupby(by=['party','contb_receipt_dt'])['contb_receipt_amt']sum()

Out[13]:

party contb_receipt_dtDemocrat 01-AUG-11 17528100 01-DEC-11 65153282 01-JAN-12 5809880 01-JUL-11 16596100 01-JUN-11 14545900 01-MAY-11 8264400 01-NOV-11 12252987 01-OCT-11 14897700 01-SEP-11 40329762 02-AUG-11 16451011 02-DEC-11 21605696 02-JAN-12 8974360 02-JUL-11 1710500 02-JUN-11 42245300 02-MAY-11 39667500 02-NOV-11 14718381 02-OCT-11 6260562 02-SEP-11 13794841 03-AUG-11 14705302 03-DEC-11 8130402 03-JAN-12 8740697 03-JUL-11 598200 03-JUN-11 32017620 03-MAY-11 26181911 03-NOV-11 11930456 03-OCT-11 36306102 03-SEP-11 4559800 04-APR-11 64023512 04-AUG-11 59878423 04-DEC-11 7279510 Republican 29-AUG-11 94176923 29-DEC-11 42850142 29-JAN-11 75000 29-JAN-12 7522002 29-JUL-11 23342335 29-JUN-11 134070429 29-MAR-11 3887500 29-MAY-11 836320 29-NOV-11 40732264 29-OCT-11 8192401 29-SEP-11 161279452 30-APR-11 4300480 30-AUG-11 91554858 30-DEC-11 49247045 30-JAN-12 25520480 30-JUL-11 1224904 30-JUN-11 274493263 30-MAR-11 5024000 30-MAY-11 1780360 30-NOV-11 80901483 30-OCT-11 4391316 30-SEP-11 488633176 31-AUG-11 101773502 31-DEC-11 109437672 31-JAN-11 600000 31-JAN-12 86989041 31-JUL-11 1278102 31-MAR-11 6247500 31-MAY-11 30133980 31-OCT-11 73460183Name: contb_receipt_amt, Length: 1183, dtype: float64

In [14]:

def trasform_date(d): day,month,year = dsplit('-') month = months[month] return "20" year '-' str(month) '-' day

In [17]:

#将表中日期格式转换为'yyyy-mm-dd'。日期格式,通过函数加map方式进行转换table['contb_receipt_dt'] = table['contb_receipt_dt']apply(trasform_date)

In [18]:

tablehead()

Out[18]:

cmte_id cand_id cand_nm contbr_nm contbr_city contbr_st contbr_zip contbr_employer contbr_occupation contb_receipt_amt contb_receipt_dt receipt_desc memo_cd memo_text form_tp file_num party

0 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 36601e 08 RETIRED RETIRED 2500 2011-6-20 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican

1 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 36601e 08 RETIRED RETIRED 500 2011-6-23 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican

2 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle SMITH, LANIER LANETT AL 368633e 08 INFORMATION REQUESTED INFORMATION REQUESTED 2500 2011-7-05 NaN NaN NaN SA17A 749073 Republican

3 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle BLEVINS, DARONDA PIGGOTT AR 724548e 08 NONE RETIRED 2500 2011-8-01 NaN NaN NaN SA17A 749073 Republican

4 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle WARDENBURG, HAROLD HOT SPRINGS NATION AR 719016e 08 NONE RETIRED 3000 2011-6-20 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican

In [19]:

#查看老兵(捐献者职业)DISABLED VETERAN主要支持谁 ：查看老兵们捐赠给谁的钱最多table['contbr_occupation'] == 'DISABLED VETERAN'

Out[19]:

0 False1 False2 False3 False4 False5 False6 False7 False8 False9 False10 False11 False12 False13 False14 False15 False16 False17 False18 False19 False20 False21 False22 False23 False24 False25 False26 False27 False28 False29 False 536011 False536012 False536013 False536014 False536015 False536016 False536017 False536018 False536019 False536020 False536021 False536022 False536023 False536024 False536025 False536026 False536027 False536028 False536029 False536030 False536031 False536032 False536033 False536034 False536035 False536036 False536037 False536038 False536039 False536040 FalseName: contbr_occupation, Length: 536041, dtype: bool

In [21]:

old_bing_df = tableloc[table['contbr_occupation'] == 'DISABLED VETERAN']

In [22]:

old_bing_dfgroupby(by='cand_nm')['contb_receipt_amt']sum()

Out[22]:

cand_nmCain, Herman 30000Obama, Barack 420500Paul, Ron 242549Santorum, Rick 25000Name: contb_receipt_amt, dtype: float64

In [23]:

table['contb_receipt_amt']max()

Out[23]:

194404243

In [24]:

#找出候选人的捐赠者中，捐赠金额最大的人的职业以及捐献额 通过query("查询条件来查找捐献人职业")tablequery('contb_receipt_amt == 194404243')

Out[24]:

cmte_id cand_id cand_nm contbr_nm contbr_city contbr_st contbr_zip contbr_employer contbr_occupation contb_receipt_amt contb_receipt_dt receipt_desc memo_cd memo_text form_tp file_num party

176127 C00431445 P80003338 Obama, Barack OBAMA VICTORY FUND 2012 - UNITEMIZED CHICAGO IL 60680 NaN NaN 194404243 2011-12-31 NaN X SA18 763233 Democrat

来源：>

链接：> 提取码：2b6c

课程简介

毕业不知如何就业？工作效率低经常挨骂？很多次想学编程都没有学会？

Python 实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。

带你学到如何从网上批量获得几十万数据，如何处理海量大数据，数据可视化及网站制作。

课程目录

开始之前，魔力手册 for 实战学员预习

第一周：学会爬取网页信息

第二周：学会爬取大规模数据

第三周：数据统计与分析

第四周：搭建 Django 数据可视化网站

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