你觉得Python真的好吗?或许你在漫天的宣传中看到了这些:
- 开发环境简单,能打字就能写代码;
- 接近英语的简单语法;
- 众多的第三方库;
- 解释执行,不需要编译;
- 跨平台,方便移植;
但是作为一个负责任的程序员,要跟你说的是:就算再简单的语言,也得学才会会,不要在好不好,真的好不好这些事情上下功夫,要在怎么学如何学上下功夫。
第一部分:各个领域应用的语言。
大家看这个内容,其实你很明显发现,其实各个语言都有他的用处。我们可以说Python是应用最广的。但是暂时还是不能说它是全能的,因为他也有它的短板,但是对于一般的小公司和小项目而言,是很难得的全能。
现在有个很奇怪的现象,就是大家把Python神话了。Python作为一门语言,确实有他的优势。但是建议大家在学好这个语言的同时,要学第二门语言,这样未来对大家有好的发展。
第二环节:Python工程师在企业里面的定位是什么?
四个重要的定位:验证算法、快速开发、测试运维、数据分析。
1、验证算法:就是对我们公司一些常见设计算法或者公式的验证,公式代码化。
2、快速开发:这个大家应该都比较熟悉,快速开发,就是用成熟框架,更少的代码来开发网站,Python在网站前后台有大量的成熟的框架,如django,flask,bottle,tornado,flask和django的使用较多,国内用Python开发的网站有:知乎、豆瓣、扇贝、腾讯、阿里巴巴;
3、测试运维:做运维同学应该清楚,在Linux运维工作中日常操作涵盖了监控,部署,网络配置,日志分析,安全检测 等等许许多多的方面,无所不包。python可以写很多的脚本,把“操作”这个行为做到极致。与此同时,python在服务器管理工具上非常丰富,配置管理(saltstack) 批量执行( fabric, saltstack) 监控(Zenoss, nagios 插件) 虚拟化管理( python-libvirt) 进程管理 (supervisor) 云计算(openstack) … 还有大部分系统C库都有python绑定。
4、数据分析:Python有三大神器:numpy,scipy,matplotlib,其中numpy很多底层使用C语言实现的,所以速度很快,用它参加各种数学建模大赛,完全可以替代r语言和MATLAB。spark,Hadoop都开了Python的接口,所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单,加上py对数据库支持都很好,或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用。
在结束这个部分之前,大家有没有一个疑问:为什么爬虫没有中重点讲?
其实这里给大家重点说一下,如果你要学好Python,仅仅停留在爬虫上,这个是很不靠谱的。Python 写爬虫的教程网上一抓一大把,据大家所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站,大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学,不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手,而且很快可以做出成果,非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。你没有爬虫的技术是万万不行的!
除了入门,爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织,通过抓取互联网上的公开数据,来实现一些商业价值是非常常见的做法。
当然这些选手的爬虫就要厉害的多了,需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题,与小白的抓黄图小程序,复杂度差了很多倍。
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Python岗位有哪些呢?主要的岗位有这些:
Python全栈开发工程师(10k-20K)
Python运维开发工程师(15k-20K)
Python高级开发工程师(15k-30K)
Python大数据工程师(15K-30K)
Python机器学习工程师(15k-30K)
Python架构师(20k-40k)
目前应用最多的:全栈开发、数据分析、运维开发
来源:CSDN
作者:web前端北向
链接:https://blog.csdn.net/ITweb688/article/details/103240007