一個從事Python多年的全棧工程師給你分析爲何學Python！

Python的火熱度持續不斷。。。。。。做爲入門語言仍是不錯的！

你以爲Python真的好嗎？或許你在漫天的宣傳中看到了這些：

開發環境簡單，能打字就能寫代碼；

接近英語的簡單語法；

衆多的第三方庫；

解釋執行，不須要編譯；

跨平臺，方便移植；

可是做爲一個負責任的假程序猿，要跟你說的是：就算再簡單的語言，也得學纔會會，不要在好很差，真的好很差這些事情上下功夫，要在怎麼學如何學上下功夫。

 

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：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。你沒有爬蟲的技術是萬萬不行的！

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。

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？

想要知道的能夠加羣：725479218