大家好，我是爱学习的王饱饱。
对于应届毕业生来说，今年一定是难熬的一年。本来找工作、写论文就已经是两座大山了，还要面临论文无指导的额外压力。
这让我想到了去年毕业的表弟，当时他为了完成论文，摔烂了三个鼠标。
为了找一些数据资料，他经常需要同时点开几十个网页，一个一个快速查看有用的信息，将要点复制粘贴到本地文档，再进行综合的整理… 耗费巨大的时间和精力。
“凌晨两点半，我还开着灯，望着满屏幕密密麻麻的文献，差点让我爆炸……还得一直 ctrl+s，就怕电脑死机！或者我猝死忘记了保存……”表弟跟我疯狂吐槽道。
好不容易凑出了一版查重率低于20%的“完美论文”，结果被导师以各种理由退回来重新写：
没有文献积累，不了解前人的学术成果；
想当然，文章太空洞，缺乏分析讨论；
举例单一，没有详细的数据支撑，形成孤证。
站在过来人的角度，我帮他分析了一下：出现这些问题就是因为积累的素材不够，了解的信息和数据不全面，毕竟我当年可是提前两个月开始整理相关资料的。
而听到我炫耀的同事默默地打开了python，花了几分钟的时间帮他爬取了论文选题需要的所有相关文献案例和数据。
▲几千条论文几秒钟瞬间抓取
答辩完回家那天，他兴奋地告诉我，他的那篇论文被导师评为“优秀论文”。
放眼望去，你可能也和表弟一样，面临大量搜集资源、整理信息的重复工作。这时，不妨学会借助工具去帮我们完成，这就相当于你坐飞机，别人还在翻山越岭慢慢地走。人生的车道上，你当然走得比别人快了。
同时，英国牛津大学研究称，未来20年英国35%现有工作将自动化。
日本研究人员称，在未来的十到二十年之，日本将会有49%的工作岗位被机器人所取代
正如两百多年前，90% 的人从事农业工作，如今这一群体可能只有 10%。
AI是否会在未来取代你的工作呢？答案是肯定的。
但是，能真正把你淘汰的，是掌握适应AI时代技能的人。
AI擅长的是程序化的事情，它们取代的是那些重复性高、劳动密集型工作。释放了劳动力的人们，能够投入到创造性高和更有价值的事情上。
举个小例子，5年前，美团高层只需管理20个人，后来，他要管理60万人。按照传统来招人，从成本和效率来说，对当时的美团来说都是巨大负担。
于是他们创造了一套叫做“超脑”的人工智能管理系统。
“美团每天有2000万单，要靠60万个外卖小哥配送，高峰期一小时要进行29亿次路径规划，全是这个超脑系统在干。”
看到了吗？关键不是机器有多厉害，真正厉害的是创造机器的人。只有人才是改变命运、开辟时代的关键因素。
看看下面的招聘要求你就知道了↓↓↓
在以上这些招聘要求中，一种编程语言被不断提及——Python！
为什么是Python？
因为它是“操纵”人工智能的底层知识，更因为它简单易学。
一个程序，用C语言需要1000行的代码，JAVA需要100行，但是如果用Python，你只需要20行！
除了语法简单，Python天然适合和数据打交道，对数据的处理比其他编程语言简单百倍，这也是它在信息搜集和数据分析方面备受亲睐的原因之一。
行政：很多公司已经用python自动形成考勤表，完成资产盘点和记录，轻松实现办公自动化。
财务：用 python完成庞大的报表数据的统计和分析。
销售：用python生成销售业绩表、周报和月报，一目了然。
运营：用python抓取竞品海量信息，得出分析结论，制定更加有利的运营策略。
…
不仅仅是毕业论文查资料掌握一定的编程能力更有优势，未来工作学好python也能给自己带来很多好处。
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
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观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
检查学习结果。
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