自学python去面试月薪仅3K？工资差在哪儿？

数字经济专业主要学什么课程 未来从事什么工作

一般面试官见到初入社会的学生，他不会问你多少年的开发经验，最多他只会提你是自学还是系统学，熟悉哪些框架？所提的面试题也会相对简单，然而薪资方面也会大幅度降低，这是人之常情。大型企业的面试题总会出一些新花样，来表示它们的与众不同之处。似是而非，感觉很容易，实际上你确实答不出来！这就是他们想要的效果，他们会说这么基础的python知识点你都答不出来等等...从而降低你的月薪。

下面小编总结了些设计python语言本身的面试题，我们一起来分析python面试有哪些小“陷阱”：

1、python编程是什么？（鼓励你与其它语言做对比。）

• （1）python为面对对象解释型语言。与C语言等其它封装的语言不同之处在于跑python代码之前无需编译。
• （2）python是动态类型语言，在声明变量时，无需说明变量的类型。举例X = 111 程序也不会报错，但是在其它语言里就不一定了。
• （3）python代码简洁，所以编写速度很快，然而运行速度却比编译语言慢。但是python可以与C语言嵌入式编程，所以我们可以解决这个问题。例：numpy模块运行速度非常快，但其算术运算却并不是由python实现的。
• （4）python用途非常广泛，爬虫，Web，运维，大数据，人工智能等等，可以帮助其他语言和组件改善运行状况，所以称之为“胶水语言”。
• （5）python有丰富的第三方库，程序员可以专注于算法与数据结构设计，而不用去处理底层的细节。

2、补充下面代码中所缺失的代码部分

让你写代码，当然一方面可以检测你对代码的严谨程度。命名规范是否统一等。同时考验你操作系统进行交互的知识点是否掌握。

3、A0，A1至An的最终值是什么

部分python代码故意写的很怪的，就是让你知道以后你的同事可能就是如此。

4、python的多线程是什么？例举python代码用并行方式运行的办法。

python的多线程与其它语言有着本质的差别。python确实有多线程包，但python中有一个GIL的存在，它会让你的多个线程中，始终只有一个被执行，所以对提升代码效率没有任何意义。

但是当我们想同时执行一些任务，不考虑效率问题时，那么使用threading包是很方便的。

这个问题很关键：许多学过其它编程语言的开发人员，始终不信多线程鸡肋，不碰南墙不回头，实际上也是看你是什么水平了。

5、看代码，写出输出结果

输出的结果用注解表示：为何问这个问题？面对对象的理解是python编程的核心，考验你是否理解了继承与python中super函数的使用方法。

6、你是否有过失败经历？

答：从未，举世无敌（×）

这是人性考验：公司需要敢承认错误，为自己的错误负责，并且能够从错误中学习的人。如果你真的没有过失败，那回答这个问题的时候你可能需要编故事了。

7、是否独立用python开发过项目，就算没问，你一定要自己补充。

做过个人项目，说明你的技能水平方面比一般人较高，而且愿意付出更多的努力，甚至你确实是热爱python。同时你有维护你的python个人项目，这可是属于工作之外的事情，言外之意就是你工作之外也坚持编程，到此…你懂了！

此python面试题我挑的都是蛮基础的，是真正的学生面试题，为什么我不拿难度高的呢？因为很多工程师面试题一般网友也无法做出来！如果你能够都答出来，那么你真的可以去面试了，但小编还是建议再修炼一段时间python，因为这样的题表示你的薪资不会太高。

另外，python单独学习的话，就业竞争力不高，建议与其他技术相结合，比如web前端或者大数据。

数字经济专业主要学什么课程 未来从事什么工作

数字经济专业主要学《计量经济学》、《统计学》、《区块链原理及应用》、《数据库原理及应用》、《数字经济概论》、《宏观经济学》、《微观经济学》、《互联网+运营管理》、《Python大数据分析》、《管理学》等。

数字经济专业就业方向

一、区块链方向

数字经济专业的学生可以做区块链培训师，帮助构建企业基础设施以使用以太币与比特币、帮助新员工分析代码、帮助组织管理者提供区块链培训等。

二、人工智能方向

人工智能方向也非常适合数字经济专业的学生，学生毕业后可以在各大公司负责系统架构设计、针对行业客户设计场景化的解决方案。

三、物联网方向

物联网对数字经济专业的学生来说，也是一个非常好的就业方向。可以就业于与物联网相关的企业、从事于物联网的通信架构、网络协议和信息安全等管理与维护的工作，也可在高校或科研机构从事教学和科研工作。

数字经济专业就业前景

“数字经济是继农业经济、工业经济之后的一种新的经济社会发展形态。”腾讯研究院院长司晓说。

据介绍，数字经济的主体产业一是资源型数字经济，主要包括数据采集、数据存储、数据分析挖掘、数据交换交易等领域，大致对应大数据核心业态；二是技术型数字经济，主要包括智能终端产品、软件开发、信息系统集成、网络通信服务、虚拟现实、可穿戴设备、人工智能等领域。