Python語言的技術領域

第一部分：各個領域應用的語言

你們看這個內容，其實你很明顯發現，其實各個語言都有他的用處。咱們能夠說Python是應用最廣的。可是暫時仍是不能說它是全能的，由於他也有它的短板，可是對於通常的小公司和小項目而言，是很可貴的全能

如今有個很奇怪的現象，就是你們把Python神話了。Python做爲一門語言，確實有他的優點。可是建議你們在學好這個語言的同時，要學第二門語言，這樣將來對你們有好的發展

第二環節：Python工程師在企業裏面的定位是什麼？

四個重要的定位：驗證算法、快速開發、測試運維、數據分析

一、驗證算法：就是對咱們公司一些常見設計算法或者公式的驗證，公式代碼化

二、快速開發：這個你們應該都比較熟悉，快速開發，就是用成熟框架，更少的代碼來開發網站，Python在網站先後臺有大量的成熟的框架，如django，flask，bottle，tornado，flask和django的使用較多，國內用Python開發的網站有：知乎、豆瓣、扇貝、騰訊、阿里巴巴

三、測試運維：用python實現的測試工具及過程，包含服務器端、客戶端、web、andriod、client端的自動化測試，自動化性能測試的執行、監控和分析，經常使用selenium appium等框架。作運維同窗應該清楚，在Linux運維工做中平常操做涵蓋了監控，部署，網絡配置，日誌分析，安全檢測 等等許許多多的方面，無所不包。python能夠寫不少的腳本，把"操做"這個行爲作到極致。與此同時，python在服務器管理工具上很是豐富，配置管理(saltstack) 批量執行( fabric, saltstack) 監控(Zenoss, nagios 插件) 虛擬化管理( python-libvirt) 進程管理 (supervisor) 雲計算(openstack) ...... 還有大部分系統C庫都有python綁定

四、數據分析：Python有三大神器：numpy,scipy,matplotlib,其中numpy不少底層使用C語言實現的，因此速度很快，用它參加各類數學建模大賽，徹底能夠替代r語言和MATLAB。spark，Hadoop都開了Python的接口，因此使用Python作大數據的mapreduce也很是簡單，加上py對數據庫支持都很好，或者相似sqlalchemy的orm也很是強大好用

在結束這個部分以前，你們有沒有一個疑問：爲何爬蟲沒有中重點講？

其實這裏給你們重點說一下，若是你要學好Python，僅僅停留在爬蟲上，這個是很不靠譜的。Python 寫爬蟲的教程網上一抓一大把，據你們所知不少初學 Python 的人都是使用它編寫爬蟲程序。小到抓取一個小黃圖網站，大到一個互聯網公司的商業應用。經過 Python 入門爬蟲比較簡單易學，不須要在一開始掌握太多太基礎太底層的知識就能夠很快上手，並且很快能夠作出成果，很是適合小白一開始想作出點看得見的東西的成就感。

除了入門，爬蟲也被普遍應用到一些須要數據的公司、平臺和組織，經過抓取互聯網上的公開數據，來實現一些商業價值是很是常見的作法

固然這些選手的爬蟲就要厲害的多了，須要處理包括路由、存儲、分佈式計算等不少問題，與小白的抓黃圖小程序，複雜度差了不少倍

第三部分：python的崗位，薪資，及技能要求

Python崗位有哪些呢？主要的崗位有這些

Python全棧開發工程師（10k-20K）Python運維開發工程師（15k-20K）Python高級開發工程師（15k-30K）Python大數據工程師（15K-30K）Python機器學習工程師（15k-30K）Python架構師（20k-40k）

目前應用最多的：全棧開發、數據分析、運維開發，你們知道他們分別的要求是什麼嗎？

咱們來看三個崗位要求：

崗位1：任職要求1.計算機、軟件相關專業本科或以上學歷，3年以上工做經驗；2.熟悉python、JS開發語言；3.具備MySQL數據庫設計與優化能力，熟悉mongoDB、mc、redis等一種以上；4.熟悉Linux/Unix，能進行shell編程；5.具備良好的學習能力，時間和流程意識，溝通能力、團隊合做

崗位定義：Python運維開發

崗位2：職位要求1,熟悉 Python 編程;2,熟悉 Linux 系統;3,熟悉 shell 編程;4,瞭解 django/web.py/flask 框架一種及以上;5,有必定的 Web 後端開發經驗，熟悉先後端分離的開發模式熟悉關係型數據庫的使用與基本設計優化方法，瞭解常見的 NoSQL 數據庫如MongoDB, Redis等;6,良好的編碼風格及測試習慣加分項:在 GitHub 上有開源項目

崗位定義：Python全棧開發

崗位3：任職資格一、具備python開發數據處理軟件的經驗；二、精通Python，掌握numpy，scipy，matplotlib，pandas等數據處理方面經常使用的第三方python庫；三、熟悉至少一種Sql數據庫 （mysql/ sqlserver/oracle）；四、熱愛編程、具備良好的代碼風格；五、作事具備條理性，具備良好的自學能力、分析問題以及解決問題的能力

崗位定義：Python數據分析

那麼，你們來看看，這三個崗位基本要求裏面，有哪些共性和不一樣？

第一層：python的基本語法和標準庫

既然你要會python開發，那麼語法基礎和庫是最基本的

第二層：Linux基礎

全棧和運維涉及linux服務器的操做，那須要shell編程和linux基礎操做的基礎能力。數據分析其實就沒有這一層，涉及是數據採集，也就是爬蟲。全棧對linux基礎要求少一些，而運維須要更多，還須要一些DNS/DHCP之類的，不少企業也須要必定的運維工做年限

第三層：數據庫操做

數據庫操做：SQL、Nosql，數據的儲存和處理，就是常見的增刪改查

第四層：web前端

前端的實現，包括web前端技能，瞭解或熟悉HTML、CSS、Javascript，Bootstrap，jq,nodejs。全棧就不說了，運維開發涉及到可視化的界面

第五層：基礎python的框架和庫

基礎python的框架和庫作各類實現，須要開發一個網站或者作一個自動化運維監控，數據分析師基於一些可視化的庫和數據分析的庫

第六層：算法設計和求職準備

學一個技術和進階的核心是算法設計，最重要的是：求職

最後一個部分：說說薪資和城市

全國python就業形勢分析：招聘待遇，工資20000-29999佔比最多，達40%。經驗要求，3-5年工做經驗要求的佔比最多，達71%；學歷要求，本科學歷要求的佔比最多，達76%。該數據僅供參考

python工資按工做經驗統計，其中0-2年工資：13060，應屆畢業生工資：4210，3-5年工資：15220，6-7年工資：23860，8-10年工資：25220，該數據僅供參考