自學python去面試月薪僅3K？工資差在哪兒？

數字經濟專業主要學什么課程 未來從事什么工作

一般面試官見到初入社會的學生，他不會問你多少年的開發經驗，最多他只會提你是自學還是系統學，熟悉哪些框架？所提的面試題也會相對簡單，然而薪資方面也會大幅度降低，這是人之常情。大型企業的面試題總會出一些新花樣，來表示它們的與眾不同之處。似是而非，感覺很容易，實際上你確實答不出來！這就是他們想要的效果，他們會說這么基礎的python知識點你都答不出來等等...從而降低你的月薪。

下面小編總結了些設計python語言本身的面試題，我們一起來分析python面試有哪些小“陷阱”：

1、python編程是什么？（鼓勵你與其它語言做對比。）

• （1）python為面對對象解釋型語言。與C語言等其它封裝的語言不同之處在于跑python代碼之前無需編譯。
• （2）python是動態類型語言，在聲明變量時，無需說明變量的類型。舉例X = 111 程序也不會報錯，但是在其它語言里就不一定了。
• （3）python代碼簡潔，所以編寫速度很快，然而運行速度卻比編譯語言慢。但是python可以與C語言嵌入式編程，所以我們可以解決這個問題。例：numpy模塊運行速度非常快，但其算術運算卻并不是由python實現的。
• （4）python用途非常廣泛，爬蟲，Web，運維，大數據，人工智能等等，可以幫助其他語言和組件改善運行狀況，所以稱之為“膠水語言”。
• （5）python有豐富的第三方庫，程序員可以專注于算法與數據結構設計，而不用去處理底層的細節。

2、補充下面代碼中所缺失的代碼部分

讓你寫代碼，當然一方面可以檢測你對代碼的嚴謹程度。命名規范是否統一等。同時考驗你操作系統進行交互的知識點是否掌握。

3、A0，A1至An的最終值是什么

部分python代碼故意寫的很怪的，就是讓你知道以后你的同事可能就是如此。

4、python的多線程是什么？例舉python代碼用并行方式運行的辦法。

python的多線程與其它語言有著本質的差別。python確實有多線程包，但python中有一個GIL的存在，它會讓你的多個線程中，始終只有一個被執行，所以對提升代碼效率沒有任何意義。

但是當我們想同時執行一些任務，不考慮效率問題時，那么使用threading包是很方便的。

這個問題很關鍵：許多學過其它編程語言的開發人員，始終不信多線程雞肋，不碰南墻不回頭，實際上也是看你是什么水平了。

5、看代碼，寫出輸出結果

輸出的結果用注解表示：為何問這個問題？面對對象的理解是python編程的核心，考驗你是否理解了繼承與python中super函數的使用方法。

6、你是否有過失敗經歷？

答：從未，舉世無敵（×）

這是人性考驗：公司需要敢承認錯誤，為自己的錯誤負責，并且能夠從錯誤中學習的人。如果你真的沒有過失敗，那回答這個問題的時候你可能需要編故事了。

7、是否獨立用python開發過項目，就算沒問，你一定要自己補充。

做過個人項目，說明你的技能水平方面比一般人較高，而且愿意付出更多的努力，甚至你確實是熱愛python。同時你有維護你的python個人項目，這可是屬于工作之外的事情，言外之意就是你工作之外也堅持編程，到此…你懂了！

此python面試題我挑的都是蠻基礎的，是真正的學生面試題，為什么我不拿難度高的呢？因為很多工程師面試題一般網友也無法做出來！如果你能夠都答出來，那么你真的可以去面試了，但小編還是建議再修煉一段時間python，因為這樣的題表示你的薪資不會太高。

另外，python單獨學習的話，就業競爭力不高，建議與其他技術相結合，比如web前端或者大數據。

數字經濟專業主要學什么課程 未來從事什么工作

數字經濟專業主要學《計量經濟學》、《統計學》、《區塊鏈原理及應用》、《數據庫原理及應用》、《數字經濟概論》、《宏觀經濟學》、《微觀經濟學》、《互聯網+運營管理》、《Python大數據分析》、《管理學》等。

數字經濟專業就業方向

一、區塊鏈方向

數字經濟專業的學生可以做區塊鏈培訓師，幫助構建企業基礎設施以使用以太幣與比特幣、幫助新員工分析代碼、幫助組織管理者提供區塊鏈培訓等。

二、人工智能方向

人工智能方向也非常適合數字經濟專業的學生，學生畢業后可以在各大公司負責系統架構設計、針對行業客戶設計場景化的解決方案。

三、物聯網方向

物聯網對數字經濟專業的學生來說，也是一個非常好的就業方向。可以就業于與物聯網相關的企業、從事于物聯網的通信架構、網絡協議和信息安全等管理與維護的工作，也可在高校或科研機構從事教學和科研工作。

數字經濟專業就業前景

“數字經濟是繼農業經濟、工業經濟之后的一種新的經濟社會發展形態。”騰訊研究院院長司曉說。

據介紹，數字經濟的主體產業一是資源型數字經濟，主要包括數據采集、數據存儲、數據分析挖掘、數據交換交易等領域，大致對應大數據核心業態；二是技術型數字經濟，主要包括智能終端產品、軟件開發、信息系統集成、網絡通信服務、虛擬現實、可穿戴設備、人工智能等領域。