你身边有没有这样的小伙伴，他们早起晚归，经常加班加点，你约他出去，他总说没时间，似乎永远有做不完的事。
但是从老板到同事，提起这人就是摇摇头摆摆手，一副一言难尽的样子。
他们很忙，做的事却不漂亮。
这似乎很奇怪，他们如此努力，为什么事情总是做不好呢，问题究竟出在什么地方？
01
“你的数据，还要多久，才能整理好？”
这大概是朋友阿成听到最多，也最害怕听到的一句话了。
其他同事早就把整理好的数据发到群里了，而阿成还在低头拼命地算，领导也一直在死命地催。
这感觉就像回到了高考，马上就要收卷了，可卷子还有好多好多空白，只能狂写。
作为一个市场专员，数据报表是每日、每周的工作标配。别人好像十几分钟就能轻松搞定的事情，阿成常常需要几个小时才能勉强完成。
刚开始，他以为自己只是不熟练，做得多了就好了。
为了不耽误其他人的时间，阿成经常加班到晚上十点。
可闷头苦练一个月，阿成还是全组最慢的那个，每次都被催到怀疑人生。
“就差你的了，怎么搞得这么慢！”渐渐地，阿成察觉到，领导开始质疑自己的工作能力了。
02
面对这样的状况，阿成急忙向同事请教他们快速处理数据的秘诀。
然而，没有对比，就没有伤害。
同事直接用python爬虫处理这些数据，敲几下几行代码，30秒就轻松地把表格做了出来。
30秒自动采集数据生成表格
不仅如此，也可以自动生成数据可视图，在汇报时，数据一目了然。
30秒生成数据透视图
而阿成一个空格一个空格的录入数据，然后用公式一行行计算，最后再把结果填表制图，做完还需要花时间一一核对数据是否错误。
如果发现一个数据录入错误，又得重新计算，整个过程阿成得花3-4个小时才能完成。
“虽然加班比同事多，但我知道自己原来并不是努力，只是在重复劳动而已。”阿成无奈的说。
前段时间，文章《废掉一个人最隐蔽的方式，是让他忙到没时间成长》刷屏，很多人深有感触。
如果我们每天、每周、每个月都忙到没时间成长，那么我们每一天的工作，都只是在消耗自己的热情和能量而已。
03
在工作中，我们可能也像阿成一样需要面临大量搜集资源、处理信息和分析数据的重复工作，不妨学会借助工具去帮我们完成，省下的时间和精力去做更有价值的事情。
而这些，都能通过编程来实现。
简单举几个例子：
在资源搜集方面：
利用python爬虫，爬取需要的资料、素材、数据，还可以自动计算生成图表。
▲Python抓取的热词
在应对繁琐的检查核对工作时，交给几行python代码处理就可以，还能进行自动矫正处理，整个过程不到1分钟。
▲自动校验合同内容，并下载至本地
除此之外，还可以利用python做一些小工具。
比如做客服工作，为了降低投诉率和提高用户的购买率，用几行代码写一个脚本，自动回复用户的常见问题，腾出时间一对一服务用户，帮助自己更好的完成业绩。
▲python小工具自动回复客户的咨询
“学编程不就成了程序员吗？”
其实不是这样的。
作为职场必备技能，很多高薪行业都纷纷在招聘JD中，给出了“熟悉Python优先”这样的招聘条件。
▲各类岗位的招聘要求
今年，就业形势不太乐观，职场竞争也越来越激烈，熟练掌握python技能，不仅能帮我们消灭重复劳动，腾出成长的时间，还能让我们在职场上收获更多的机会。
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2019Python自学教程全新升级为《Python+数据分析+机器学习》，七大阶段能力逐级提升，打造技能更全面的全栈工程师。
阶段一：Python基础知识和高级特性
Python语法基础
Python字符串解析
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Python文件操作
Python面向对象
并发编程
函数式编程
正则表达式
设计模式
排序算法
异常
模块
阶段二：Linux基础
shell操作
系统管理
常见Linux系统
HDFS搭建
阶段三：数据库原理和sql优化
Linux下MySQL数据库
数据库设计和SQL标准
Python数据库操作的库
Linux下MongoDB非关系型数据库
SQL优化和数据库优化
ORM对象关系映射基本思想
阶段四：前端Web开发
Html
CSS
PC端页面开发实战流程
Bootstrap
html5和css3
JQuery
阶段五：Python Web后端开发
Django 框架开发
Nginx配置和uWSGI部署
RESTful接口开发
Flask框架开发
电商平台项目
BBS论坛系统
阶段六：爬虫和数据分析
第一个Python网络爬虫
专业HTTP分析工具Fiddler的使用
实际爬虫
Python编码问题
urllib2 的使用
TesseractOCR语言模型爬取使用带验证码登录的网站
Beautiful Soup
XPath & CSS选择器
PhantomJS
Selenium Webdriver
Scrapy大型框架使用代理服务器爬取
Scrapy分布式集群多代理爬虫Redis分布式集群
Redis MongoDB在爬虫里的应用
数据分析工具与模块
阶段七：Python人工智能
机器学习
深度学习
在过去的几十年间，大量的编程语言被发明、被取代、被修改或组合在一起。尽管人们多次试图创造一种通用的程序设计语言，却没有一次尝试是成功的。之所以有那么多种不同的编程语言存在的原因是，编写程序的初衷其实也各不相同；新手与老手之间技术的差距非常大，而且有许多语言对新手来说太难学；还有，不同程序之间的运行成本（runtime cost）各不相同。
