如果你已經完成了Python基礎語法的學習，想要知道接下來如何提高，那麼你得先問問自己你要用Python來做什麼？目前學習Python後可能的就業方向包括以下幾個領域，我把每個領域需要的技術作為了一個簡單的關鍵詞摘要。
說明：以下數據參考了主要的招聘門戶網站以及職友集。
| 職位 | 所需技能 | 招聘需求量 |
|---|---|---|
| Python後端開發工程師 | Python基礎 Django / Flask / Tornado / Sanic RESTful / 接口文檔撰寫 MySQL / Redis / MongoDB / ElasticSearch Linux / Git / Scrum / PyCharm |
大 |
| Python爬蟲開發工程師 | Python基礎 常用標準庫和三方庫 Scrapy / PySpider Selenium / Appnium Redis / MongoDB / MySQL 前端 / HTTP(S) / 抓包工具 |
較少 |
| Python量化交易開發工程師 | Python基礎 數據結構 / 算法 / 設計模式 NoSQL（KV數據庫） 金融學（兩融、期權、期貨、股票） / 數字貨幣 |
較大（一線城市） |
| Python數據分析工程師 / Python機器學習工程師 |
統計學專業 / 數學專業 / 計算機專業 Python基礎 / 算法設計 SQL / NoSQL / Hive / Hadoop / Spark NumPy / Scikit-Learn / Pandas / Seaborn PyTorch / Tensorflow / OpenCV |
較大（一線城市） |
| Python自動化測試工程師 | Python基礎 / 單元測試 / 軟件測試基礎 Linux / Shell / JIRA / 禪道 / Jenkins / CI / CD Selenium / Robot Framework / Appnium ab / sysbench / JMeter / LoadRunner / QTP |
大 |
| Python自動化運維工程師 | Python基礎 / Linux / Shell Fabric / Ansible / Playbook Zabbix / Saltstack / Puppet Docker / paramiko |
較大（一線城市） |
| Python雲平臺開發工程師 | Python基礎 OpenStack / CloudStack Ovirt / KVM Docker / K8S |
較少（一線城市） |
如果弄清了自己將來要做的方向，就可以開始有針對性的學習了，下面給大家一個推薦書籍的清單。
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入門讀物
- 《Python基礎教程》（Beginning Python From Novice to Professional）
- 《Python學習手冊》（Learning Python）
- 《Python編程》（Programming Python）
- 《Python編程從入門到實踐》（Python Crash Course）
- 《Python Cookbook》
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進階讀物
- 《軟件架構 - Python語言實現》（Software Architecture with Python）
- 《流暢的Python》（Fluent Python）
- 《Python設計模式》（Learning Python Design Patterns）
- 《Python高級編程》（Expert Python Programming）
- 《Python性能分析與優化》（Mastering Python High Performance）
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數據庫相關
- 《MySQL必知必會》（MySQL Crash Course）
- 《深入淺出MySQL - 數據庫開發、優化與管理維護》
- 《MongoDB權威指南》（MongoDB: The Definitive Guide）
- 《Redis實戰》（Redis in Action）
- 《Redis開發與運維》
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Linux / Shell / Docker / 運維
- 《鳥哥的Linux私房菜》
- 《Linux命令行與shell腳本編程大全》（Linux Command Line and Shell Scripting Bible）
- 《Python自動化運維:技術與最佳實踐》
- 《第一本Docker書》（The Docker Book）
- 《Docker經典實例》（Docker Cookbook）
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Django / Flask / Tornado
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《Django基礎教程》（Tango with Django）
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《輕量級Django》（Lightweight Django）
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《精通Django》（Mastering Django: Core）
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《Python Web開發：測試驅動方法》（Test-Driven Development with Python）
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《Two Scoops of Django: Best Practice of Django 1.8》
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《Flask Web開發：基於Python的Web應用開發實戰》（Flask Web Development: Developing Web Applications with Python）
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《深入理解Flask》（Mastering Flask）
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《Introduction to Tornado》
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爬蟲開發
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《用Python寫網絡爬蟲》（Web Scraping with Python）
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《精通Python爬蟲框架Scrapy》（Learning Scrapy）
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《Python網絡數據採集》（Web Scraping with Python）
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《Python爬蟲開發與項目實戰》
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《Python 3網絡爬蟲開發實戰》
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數據分析
- 《利用Python進行數據分析》（Python for Data Analysis）
- 《Python數據科學手冊》（Python Data Science Handbook）
- 《Python金融大數據分析》（Python for Finance）
- 《Python數據可視化編程實戰》（Python Data Visualization Cookbook）
- 《Python數據處理》（Data Wrangling with Python）
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機器學習
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《Python機器學習基礎教程》（Introduction to Machine Learning with Python）
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《Python機器學習實踐指南》（Python Machine Learning Blueprints）
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《Python機器學習實踐：測試驅動的開發方法》（Thoughtful Machine Learning with Python A Test Driven Approach）
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《Python機器學習經典實例》（Python Machine Learning Cookbook）
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《TensorFlow：實戰Google深度學習框架》
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其他書籍
- 《Pro Git》
- 《Selenium自動化測試 - 基於Python語言》（Learning Selenium Testing Tools with Python）
- 《Selenium自動化測試之道》
- 《Scrum敏捷軟件開發》（Software Development using Scrum）
- 《高效團隊開發 - 工具與方法》
當然學習編程，最重要的通過項目實戰來提升自己的綜合能力，Github上有大量的優質開源項目，其中不乏優質的Python項目。有一個名為“awesome-python-applications”的項目對這些優質的資源進行了歸類並提供了傳送門，大家可以瞭解下。如果自學能力不是那麼強，可以通過網絡上免費或者付費的視頻課程來學習對應的知識；如果自律性沒有那麼強，那就只能建議花錢參加培訓班了，因為花錢在有人監督的環境下學習對很多人來說確實是一個捷徑，但是要記得：“師傅領進門，修行靠各人”。選擇自己熱愛的東西並全力以赴，不要盲目的跟風學習，這一點算是過來人的忠告吧。記得我自己剛開始進入軟件開發這個行業時，有人跟我說過這麼一句話，現在也分享出來與諸君共勉：“浮躁的人有兩種：只觀望而不學習的人，只學習而不堅持的人；浮躁的人都不是高手。”