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要做什么才能避免中年危机那样焦虑、甚至绝望的生活?

要做什么才能避免中年危机那样焦虑、甚至绝望的生活?

作者: 不秃头的程序猿 | 来源:发表于2022-01-11 14:31 被阅读0次
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    什么是中年危机?

    什么是中年危机?百度百科解释:

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    这个解释比较文艺,在我看来中年危机就是:在最需要花钱的时候,收入能力没法满足当前日常开销,而短期也没法改变当前的现状,从而产生的焦虑甚至恐慌。


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    为什么会有中年危机?

    35岁的这个阶段,绝大数人都要买车买房,结婚生育,这种上有小,下有老的压力大,开销也大。

    然而从企业角度,35岁以上中年人拼体力熬夜加班肯定没有20多岁年轻人能抗,并且也没有年轻人实惠,唯一可能优势在于经验更丰富。

    但如果技术实力不是很强或者在团队没法创造更高价值,企业为了降本增效,肯定会优化这样的人。

    你说此处不留爷,自有留爷处吧,你发现原来同等级的对标岗位真不好找。

    我曾经私下和一位厉害的老板聊天,他们从招聘网站过来的35岁以上简历基本都是不看的,因为他们觉得35岁还在通过互联网投简历,而不是内推,基本发展空间有限,虽然听起来刺耳,但是真实情况就是这样。

    日常开销大,对标的新工作不好找,低薪也不愿意去,于是就有了所谓的「危机」

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    怎么避免中年危机

    中年危机说到底还是收入不匹配支出,如果收入足够高,很多问题都能迎刃而解,就算不能解决,至少压力会小很多,不会那么难受。

    怎么解决这种矛盾呢?减少支出肯定没办法那我们就增加收入,主要两点

    第一种,明确目标,提升职场竞争力,升职加薪

    读书的时候大家都知道目标,考好中学,考好大学,但是工作以后我们往往就忘记了自己的目标了,经常跳槽甚至换岗,工作也不是主动学习,而是被动接受,这种结果注定不好。

    有的人说自己也有目标,可是感觉努力和不努力差不多,老板也没看到,薪资也没涨,所以很多人努力了一段时间就放弃了。

    有句话说技术在短期内被高估,长期内被低估 ,能力不是一蹴而就,是需要长期坚持的。

    很多人放弃进步,是觉得没有「正反馈」,这个时候我们要自己给自己一些奖励,比如看了一本书就可以买好吃的,坚持一个月就可以买一个kindle,新衣服等等。

    有目标,有反馈,利用好时间,能力提升是肯定的,升职加薪是必然的事情。

    第二种:另辟蹊径,尝试副业

    在程序开发领域有这样一句话:人生苦短,我用Python。这本是开发者大佬Bruce Eckel的金句:Life is short, you need Python,有趣的是,很多人并非专职程序员,但却把这句话奉为神谕。所以Python究竟有什么神力,让全世界的人都追捧?

    我认为Python能大受欢迎,就是因为它可能是最容易学会、也最快能挣到钱的IT技能。Python就是以其简单易学的特性而闻名于世的,所以不一定非得是程序员才学它,其他行业的零基础人员也能轻松学会,并利用它开创副业赚钱。


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    怎样用Python技术赚钱?

    当初刚学Python,就有朋友来介绍我去接单做私活,我还记得是为一家公司爬数据,那一单我赚了5.5K。从那之后逐渐熟练,在业余时间陆续接了很多数据收集处理的私活,平均每月靠兼职做私活都能赚 3万 左右。

    Python技术接单多赚钱快的活,大体上都是爬虫类的。主要是爬取网站、小程序或者APP的数据,对数据进行分析与处理,或者直接向客户提供爬虫程序与技术支持。

    什么是爬虫?

    说到爬虫,很多人都表示爬虫有点复杂,学了很久都没掌握,但实际上掌握了正确的实现思路,爬虫学起来其实很快。
    首先,先搞清楚爬虫的工作原理。爬虫通常由目标信息网站、页面抓取、页面分析、数据存储四个步骤组成。其爬取网站资源的细节流程如下:

    • 导入两个库用于请求和网页解析

    • 再请求网页获得源代码

    • 初始化soup对象

    • 用浏览器打开目标网页

    • 定位所需要的资源的位置

    • 然后分析该位置的源代码

    • 找到用于定位的标签及属性

    • 最后编写解析代码获得想要的资源

    0基础怎样学Python?

    今天给大家分享一份python编程学习总结,一共288页,内容量深入浅出,条理清晰,代码清晰可复制,跟着大神的学习路径一起从入门到精通。

    这份文档一共14个 章节:

    第 1 章:介绍一些基础知识,包括 Python 中的输入和输出,字符编码。

    第 2 章:介绍常用数据类型,比如字符串、列表和字典等。

    第 3 章:介绍函数的定义和函数参数魔法。

    第 4 章:介绍 Python 中的函数式编程,包括匿名函数、闭包和装饰器等。

    第 5 章:介绍 Python 中类的使用,包括类方法、静态方法、super 和元类的使用等。

    第 6 章:介绍 Python 中的高级特性,比如生成器,上下文管理器。

    第 7 章:介绍文件和目录操作,os 的使用。

    第 8 章:介绍使用 Python 处理进程、线程和协程。

    第 9 章:异常处理。

    第 10 章:单元测试。

    第 11 章:正则表达式,re 模块的使用。

    第 12 章:HTTP 服务,requests 模块的使用。

    第 13 章:一些标准模块的使用,比如 argparse、collections 和 datetime 等。

    第 14 章:一些第三方模块的使用。

    1:基础

    • 字符编码

    • 输入和输出

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    2:常用数据类型

    • 列表(list)

    • 元组(tuple)

    • 字符串(string)

    • 字典(dict)

    • 集合(set)

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    3:函数

    • 定义函数

    • 函数参数

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    4:函数式编程

    • 高阶函数

    • 匿名函数

    • map/reduce/filter

    • 闭包

    • 装饰器

    • partial 函数

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    5:类

    • 类和实例

    • 继承和多态

    • 类方法和静态方法

    • 定制类和魔法方法

    • slots 魔法

    • 使用 @property

    • 你不知道的 super

    • 元类

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    6:高级特性

    • 迭代器

    • 生成器

    • 上下文管理器

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    7:文件和目录

    • 读写文本文件

    • 读写二进制文件

    • os 模块

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    8:进程、线程和协程

    • 进程

    • 线程

    • ThreadLocal

    • 协程

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    9:异常处理

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    10:单元测试

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    11:正则表达式

    • re 模块
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    12:HTTP 服务

    • HTTP 协议

    • Requests 库的使用

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    13:标准模块

    • argparse

    • base64

    • collections

    • datetime

    • hashlib

    • hmac

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    14:第三方模块

    • celery

    • click

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    总结

    其实对于程序员来说,要学习的知识内容、技术有太多太多,要想不被环境淘汰就只有不断提升自己,从来都是我们去适应环境,而不是环境来适应我们!

    资料我都为大家准备好了,需要的伙伴请点击这里免费领取

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