随着Python越来越火,前景如何?

Python为什么会这么火?系统全面分析Python就业前景 前言 人工智能和大数据的推动之下,Python已经成为了非常热门的编程语言,可以说Python和AI有着紧密关联,为什么Python会这么火?就业前景如何呢?小编为大家介绍一下吧。 一、Python为什么会这么火? 简洁高效:简洁大方、开发效率高,Python语言一直受到越来越多公司喜欢,很多公司都开始使用Python做网站、搜索引擎、云计算、大数据、人工智能方向。 可移植性:Python开源特性,可以移植在许多平台上进行使用。 巨大标准库:Python支持面向过程的函数编程和面向对象的编程。与 阅读详情

为什么Python会越来越火?

 

python最大的问题在于性能。性能问题其实是在设计时最容易被误解的部分。C++以『接近C语言的性能』横行多年。随着物理硬件性能的显著提升以及软件复杂性的显著提升,人们开始对性能有了更正确的看法。

首先,有些时候性能并不重要。IO密集型的业务大部分时间都在等待IO,节省不到1ms让开发量增加几倍似乎不是很划得来。

其次,有些时候程序员的效率比机器的效率更重要。对于很多复杂的逻辑性功能,使用更加清晰的语言比晦涩的语言给程序减少的负担,可以大大增强软件的质量。

于是,Python/Ruby/Java开始崛起了。用Python的『inside battery』就可以做到过去需要反复造轮子、天天加班还做得不是那么好的东西。我在看Python的源代码时,突然有一种感觉:Python底层的源代码其实可以理解为C语言的一些常用功能的库(如hashmap实现的dict),Python进程就是加载了这些库然后读取配置文件(Python代码)执行相应的逻辑。相同的功能,Python进行了一次转义,肯定会比直接用C实现要慢,但你不一定能这么快的写出这样运行比Python快的C代码。

于是,类似Python这样的语言们解放了程序员的时间,程序员们寂寞难耐的夜晚可以有了更多的产出,一个一个的项目建立起来了,社区建立起来了,迟滞的市场也开始有感知了。
 

即便这样,Python还有会心一击:我也可以不那么慢。Python可以十分方便地和C代码融合到一起。Python和C的组合彻底解决了后顾之忧:先用Python快速开发快速搭建产品原型,然后找出性能瓶颈有针对性的性能优化。所谓好钢用在刀刃上,节约时间,节省成本,减少风险,提高程序员的生活品质又有什么不对呢?
 

  下面来看一则例子:

 「27k,16薪,虽然不太理想,但是达到基本预期。」

  张建对最终接受的offer似乎有些不太满意。
 

  细算下来,这位Python工程师的税前年薪为43.2万,据招聘网站推出的《2016年互联网高端人才流动报告》来看,这份薪资算较高的。
 

  张建,硕士学历,四年工作经验,换过三家公司,有过创业经历,最终拿到手的43.2万税前年薪,虽然不算超出其它同等条件下岗位薪资水平太多,但在高端招聘平台,10年以上经验的资深候选人的平均税前年薪为41.8万,可以看出来,这是一份不错的薪水。
 

  Python在招聘市场上的待遇究竟如何呢?

  Python是互联网社区的热门话题
 

  从网络社区的火热讨论来看,Python已成为最受欢迎的编程语言之一。

  2011年1月,TIOBE编程语言排行榜公布2010年度语言为Python。TIOBE排行榜的排名标准是基于排名基于互联网热度,由热门程序员、课程和第三方厂商的数量来决定排名前后,排名使用全球各大搜索引擎来计算。
 

  在国内,Python的热度也在近几年被引爆——

  Python的百度指数,在近两年明显提高
 

  Python在中国互联网社区的讨论热度很高,我们选取了9个热门编程语言,统计了它们在百度网页数量和知乎话题关注人数的数据。


  在百度网页数上,Python处于高位,在知乎话题关注人数上,Python位于首位。
 

  在网络社区上,对Python的技术性探讨是最火热的,随着Python为他们带来工作与生活上的便捷后,关注者们开始慢慢关心Python的发展现状、前景与薪资。
 

  一个岗位在网络社区成为热门话题不等同于它高薪,也不等于市场需求量大。关于Python在互联网社区的红火,以及结合张建个人的案例,让我们不禁有了一个疑问——
 

  看似热门的Python,在招聘中吃香吗?
 

  Python的现状与待遇
 

  张建的案例仅属于个人事例,让我们先来看一看某招聘网站推出的《2016年互联网高端人才流动报告》中Python所获得的人均面邀数和平均面邀年薪。

  

  无论是人均面邀数还是平均面邀年薪,Python工程师都排在较高的位置上。对于不同规模的企业来说,除了未融资和不需要融资的企业,Python程序员的薪资呈企业规模越大薪资越高的趋势(上市公司开出的平均年薪比D轮略低。)

  

  各个城市的互联网公司也开始纷纷招聘Python工程师。

  从薪资报告和各城市薪资数据来看,Python程序员在当下的待遇挺不错。目前,Python在市场上的需求已经不少。
 

  事实上,国内的不少大企业已经开始使用Python,例如「鹅厂」的「蓝鲸」运维PAAS平台,就是基于Python语言所构建的。

  上图是「鹅厂」之前发布的语言统计,我们能看出Python在腾讯处于较不错的排名,Python排在第6位,且排名上升。能应用在测试工具、数据挖掘、运营平台、系统运维等领域的Python已经被重视起来了,并慢慢开始流行。
 

  除去不同公司规模以及不同城市对Python的需求指数外,我们再看看不同时间段以来,企业对Python的需求变化。
 

  此次我们统计了九个季度以来企业对Python开出的总面邀数。


  从2014年3季度至2015年2季度,Python需求量一直在上升,2015年2季度至2015年3季度需求量略微降低后,往后需求再度上升,于2016年2季度达到峰值,2016年3季度需求再次略微降低。
 

  从整体需求来看,Python在招聘市场上的「流行程度」也是在逐步上升的。
 

  我们需要正视Python的「流行程度」,如果问它能不能像c、c++、java一样被主流公司广泛使用,结合目前的市场需求来看,近年来是不会流行到那种普及程度。
 

  「它们的应用场景是不一样的,很多基础的事情只能用c、c++来做, 而如web应用可以用java、 python、 perl、php、ruby等来做,这种使用比例,在最近几年是不会有很大变动的。」
 

  张先生目前是全栈工程师,有八年就职经验,提及Python的普及程度他如此说道,「对很多大公司而言,是不会轻言改变公司使用了多年的编程语言,因为这涉及到很大的成本。一旦彻底改变,这家公司积累多年来的代码,和培养起来的人才,等同消失了,经验的用处被削减很多。」
 

  Python工程师的发展前景
 

  Python的用武之地有很多,它可读性较好且开发效率很高、有着丰富的第三方库(例如GUI、API、开发框架等)。
 

  未来学习Python的程序员,除去Python开发工程师、Python高级工程师、Python自动化测试外,也能够朝着Python游戏开发工程师、SEO工程师、Linux运维工程师等方向发展,随着Python的流行,带动的是它的普及以及市场需求量。
 

  林先生是Python爱好者,他的大学专业是工科,在大二时他开始自学Python,同时对互联网产品开始感兴趣。毕业之后,他没有从事本专业,凭借他对互联网的热爱和Python的底子,他找到了一家互联网娱乐公司的SEO专员岗位。
 

  「在我前面的那个SEO专员没有技术底子,她凭借的更多是她的经验,在我看来,未免过于依赖于直觉了。」林先生说,「做SEO,对技术了解越多越好,如果在大型网站做SEO,每天都会做与数据和技术相关的工作。如果懂Python,做SEO方便许多,对技术越了解,便越能与技术人员做沟通,还可以批量挖掘百度长尾关键词。」
 

  林先生跳槽了几次,如今是一家互联网公司的「SEO经理」,月薪18K,Python对林先生的帮助是显而易见的,从兴趣发展为职业。

 

  而Python的未来薪资,究竟会朝怎样的方向发展呢?

 

  薪资的变化始终符合经济学原理:价格由供需关系来决定。
 

  例如,C、C++程序员的市场需求在减少,但优秀的C、C++程序员依旧相对很少,稀少供应让优秀C、C++程序员薪资丰厚。
 

  例如,前些年iOS平台崛起,iOS平台的开发需求提高使得Objective-C程序员的薪资水涨船高,随着需求减少,iOS不再吃香。
 

  在国内,从前文数据来看,Python程序员的需求量的确在上升,但是应用范围依旧比较局限,另外,国内大学普遍没有开设Python课程,这也使得Python在国内的普及不会很广。不过,会Python的程序员大多数都是自学成才,愿意学习新语言的程序员,多半有着较强的学习能力以及敏锐的市场趋势察觉力,他们掌握多门语言,职业素养较高,这也使得如今的Python工程师的薪资普遍较高。
 

  某资深HR说
 

  Python工程师的薪资高,并不仅仅因为他们会Python这么简单,而是他们具备的工作能力,在互联网人才流动中,自学能力强、技术敏锐度的程序员基本都会有好的发展,获得丰厚的回报。
 

  在互联网社区热门的Python,在未来的招聘市场,会有不错的发展方向。

关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

在这里插入图片描述

二、Python必备开发工具

 三、精品Python学习书籍

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。

四、Python视频合集

观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

五、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

六、Python练习题

检查学习结果。

七、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Python为什么现在这么火?一文看懂其发展、特点和就业前景

==1.易于学习:Python 有相对较少的关键字,结构简单,和一个明确定义的语法,学习起来更加简单。就如同你即将看到的一样,Python 极其容易上手。它是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的 Python 程序就感觉像是在读英语一样。Python 的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。2.易于维护:Python的 成功在于它的源代码是相当容易维护的。

xiaolinyui的博客 1191

python真的那么火吗-为什么Python这么火,就业前景怎么样呢?

在人工智能和数据科学的帮助下,Python已经成为编程语言生态链的顶端。可以说Python和AI紧密相连。为什么Python这么火,就业前景怎么样呢?Python为什么这么火?简洁高效:简洁大方,开发效率高,Python语言一直受到越来越多公司的青睐,很多公司已经开始使用Python网站、搜索引擎、云计算、大数据、人工智能、科学计算等方向发展。可移植性:由于Python的开源特性,Python已被...

weixin_37988176的博客 120

2022,分析一下python的前景

2022,分析一下python的前景

xiqng17111342931的博客 2712

人工智能热潮带火了Python,如何看Python的行业前景?

相信对于很多想转行或者零基础的小伙伴来说,Python行业发展前景绝对是关键性问题。毕竟这个关系到自己未来的就业,实际的收入,甚至决定了你的职业发展方向。 那么,问题来了,到底Python行业前景如何?主要用于领域有哪些?本文,我从几个方面给你答案! 一、Python主要应用领域有哪些? 1、Web开发——让世界看到你的作品 Python经常被用于Web开发。比如,通过mod_wsgi模块,Ap...

xiaoxijing的博客 704

python还能火多久_python还能火多久

java的就业,从每年的校招就可以看出来的,自己努力也是可以找到一份不错的工作的。但python的就业呢?自己就还没了解清楚了。秋招的时候 Python 的岗位确实不多,尤其是像 BAT 这样的一线公司,基本上 Python 岗位都是运维开发和测试开发。二三线互联网还是有不少 Python 岗位的,例如饿了么、爱奇艺、头条等,而且因为投的人不多,所以竞争力比较小。但是只会 Python 肯定是不行...

weixin_39842519的博客 141
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壹只小小码农
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