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我是一个工科生，大学四年，编程只能算是学个皮毛。大学的课程让我十分抗拒，在还没毕业的时候，我就已经坚定了转行的决心。
等到毕业之后，我满世界投着新媒体的简历，一心想要从工科这个坑中跳出来，对那时的我而言，每天对着电脑，看看新闻热点，写写稿子排排版就是全部的工作，这听起来真是一种美好的生活。
带着对这种美好生活的向往，我最终找到了一份新媒体编辑的工作，但随之而来的，却是面临这种“美好生活”的烦恼。
在我原有的期待里，写写稿子，对于经常写东西的我来说根本不算一个困难的事情，但是工作之后才发现——稿子，并不是随便写的。
除去确定选题时的多方面考量之外，稿件所承担的KPI成为了挂在我头上的一把利刃，时时刻刻提醒着我，阅读量如何，转化率如何，粉丝有没有增加，转发有没有增长。文章所承担的压力大大超出了我的想象，这让我明白过来，这份工作绝非只是口头上的那般随意，而一篇文章的产出也不是一拍脑瓜想出来的那么简单。
数据分析，是当今很多工作必需的一项技能
学会去分析现有文章的数据」，这是在我工作成绩不佳时领导唯一告诉我的。他说作为工科生的我，在这方面应该很敏感才对，这让我多少有些难过，刚觉得自己跳出了工科生的身份，转眼发现自己还是没能翻出它的五指山。
不过在我工作了一段时间后回望，我发现这无关学科，这是解决问题所必备的能力。
开始分析数据的时候，就需要个趁手的工具了。很多网站会提供数据分析的工具，可惜太过分散，毕竟我面对的是多个平台的数据。我的办法是把这些数据整理进excel表格中，再统一进行分析。
这样的笨方法我用了一段时间，倒是也没人提出异议。于是我就有些飘飘然，忽略掉自己艰难地把不同格式的导出数据手动统一，还有默默手动输入一些数据的过程，自以为已经登堂入室。
一次偶然，我和一个选择在老家国企上班的朋友聊了会儿天。他是做会计的工作，每天除了面对各种账目的计算，更重要的是历史遗留下来的种种表格。刚开始的时候，他面对那些格式千奇百怪的的表格，简直要吐血身亡。
「没办法，刚开始只能硬着头皮干，单位里看你年轻，咬定了你会这个。」
「再后来被逼的没办法，去网上搜来搜去，也都是一些零散的解决办法，最后一咬牙，开始自学Python。」
朋友说，其实他也没学太多，本着实用主义，找了几个好用的库，啃了啃基本用法和一些问题，最终搭成一个完整的处理体系。每天上班的时候，打开脚本跑一跑，五分钟就完成了原本一天的工作量。
我，心动了。
在加入学Python的大军之后，才发现一切也没有想象的那般简单，不过我权衡之后，还是决定沿着这条路走下去。至于为什么，我总结了几个原因：
2018年IEEE Spectrum 杂志的编程语言流行排行榜
这是IEEE Spectrum 杂志2018年的编程语言流行排行榜，可以看到Python的热度是在持续提升的，而一款流行的编程语言则意味着，在很多问题上，有着足够多的解决方案。换言之，你根本不需要因为问题太过冷门而担忧找不到答案，有足够多的人在你之前就给出了解决办法。
至于众人常说的Python简单，并不意味着它就像“1+1”那样，到了后期它依旧需要你掌握很多的知识。Python的简单指的是在逻辑上更接近人的逻辑而不是机器的逻辑，这导致它虽然牺牲了一部分机器的效率但是却提高了人的编译效率和理解程度。
前面说到使用Python的人多的好处，那么这个优势带来的另一个优点，就是非常丰富的第三方库。在这些宝藏般的库中，基本上你需要什么，都能找到对应的解决方法，无需重复造轮子，在一开始，你就站在巨人的肩膀上。
说到这里，可能有人会疑惑Python的使用范围，究竟可以应用到哪些方面呢？
这么说吧，从理论上来说，计算机本身能做什么，Python语言就能让它做什么，也就是说，Python能做计算机可以做的任何事。
自然，在一些范畴Python也有它自身的劣势，不过如果只是对一些入门者，或者想要通过Python来提高自己工作效率的人来说，也就无需这般早早做无用的担忧了。
综合来说，在权衡了Python的利弊之后，作为一个希望能够提升自己工作效率，把精力集中在更重要的事，而非繁琐事项的办公室小白，我还是选择了Python。
我们常说一句话，种下一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。在很多领域，其实根本就没有晚或者早这么绝对的说法，更多的，还是看一个人的决心有多大。
也许一些简单的Python技巧无法让你立马换一份好的工作，但是做好眼前的工作，把手头的工作做到极致，才是更重要的一件事。而互联网在各个领域的融合也越来越说明一个道理，虽然这依旧是个专业技能为王的时代，但是通过学习一些好用的工具，能够让你的工作更加得心应手。技多不仅不压身，还能让你更进一步。
那么，你的选择做好了吗？
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1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病；
2)求推荐算命看相大师；
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询；
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