那些入行的Python工程师们还好吗?

人生苦短,我用Python。

与人工智能捆绑在一起的Python,似乎一直不缺的就是热度。

2019年1月TIOBE排行榜显示,由于全球流行度在过去一年中涨幅最高(3.62%),Python一举获得了2018年度编程语言的称号。

事实上,过去几年间Python一直都被寄予厚望,有人认为它最有望超越Java的地位,成为主流编程语言霸主。

(截至2019年3月份,TIOBE的Python编程社区指数走势图)

国际社区上Python可以说是形势大好,前途一片光明。但是在我国国内,仍然还是还是处于两个极端,一方是看好,一方是不看好。那么python到底怎么样呢?

1市场乐观

从数据表现来看,近年Python工程师在人才市场上整体趋势是乐观的。

2016年到2018年期间,每年平均面邀薪资都是稳步上升,人均面邀数从2016年的6份,逐步小幅缩减到了2017年的5.6份和2018年的4.2份。

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横向与其他技术岗位相比,Python这样的薪资涨幅也算得上是表现突出。下图显示,Python在2018年的平均面邀薪资首度突破了40万大关,同比涨幅在所有技术岗位中排名第三。

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2怎样才能高薪

Python在中国曾经历过三次风潮。第一次是 2007 年的搜索引擎浪潮,Google 进入中国市场,这家明星公司里对Python高普及率也吸引了人们的关注;第二次是2009 年到 2012 年的中国互联网创业潮,许多新兴公司急于快速搭建网络架构,开发环境友好的 Python成为许多工程师首选。第三次则是从2015 年初至今,深度学习概念带火的技术潮流。

在这三次风潮中,中国程序员展现出了对捕捉技术风向的饥渴和超强的学习能力。Python与近年走俏的GoLang以及众多前端框架等技术一样,尽管都以海外为诞生和发祥地,但总能被国内的技术工作者在短时期内掌握,并利用庞大的互联网市场人口进行检测。

①工作年限

| Python人才供给偏年轻化,资深程序员仍然稀缺。

在求职者的工作年限上,近年的人员构成变化很小,python工程师仍是年轻人的天下:近半数工程师分布在3-5年经验区间,6年以上的资深人员占比不到三成。

同时,不同工作经验的求职者获得的面邀机会和薪资区别也较为明显。一方面,姜还是老的辣,越资深的员工的面邀年薪越高;

②学历:优中选优,低学历人群的市场空间被挤压

**| **Python工程师求职者的整体学历水平,近年有所提升。

③技术背景

**| **复合背景的Python程序员更吃香。

从求职者的以往工作背景来看,“单一”的Python程序员并不算多,大多数人拥有复合背景。

简历中的最近一份工作经历中有Python开发经验的人仅占26%,加上算法和数据工程师这两个与Python密切相关的岗位,一共也才34%。

相比之下,从事后端、移动端、前端等非Python语言开发岗的程序员最多,占比高达36%; 甚至有20%的候选人来自跨度相对更大的运维、测试、安全和非技术岗。

Python求职者之所以有这样「兼容并包」的技术背景,客观原因之一就是它更简明易学、可读性好,易维护,学习成本和时间相对较短。

3优秀的工程师特质

Python岗位,以后端开发和架构为主,以算法和数据挖掘为辅,并有少量前端、全栈开发岗,以及运维等。

Python语言本身所具有的优势,决定了从事Python学习的开发工程师相较于其他编程语言,拥有更多岗位发展选择。

将各个企业对优秀Python人才的期望,分类总结出了以下共性。

①Python后端开发

**· **编程语言:具备2年以上开发经验,至少熟悉一种开发语言:Python、Java、PHP、C/C++。

**· **服务框架:熟悉常见的Python框架,熟练掌握Django、Tornado、Flask等其中的一种 。

**· **数据库:熟悉常见的数据库,至少熟练掌握Mysql,Mongodb,Redis其中一种;熟悉大规模数据存储及分析系统优先。

**· **熟悉Unix/Linux操作系统,有良好的编码规范。

对web后端技术架构有全面理解,熟悉 TensorFlow 等机器学习框架,是加分项。

②算法、大数据、爬虫类

**| **编码能力强,内功扎实;熟悉linux开发环境,熟悉Python,至少精通 C/C++ 或 Java 中的一种编程语言。

**· **熟悉爬虫机制,有分布式爬虫开发经验者优先 ,熟悉Scrapy / Redis / MongoDB / MySQL 者优先 。

**· **了解多种网络通信协议,熟悉 Thrift RPC 或 gRPC 加分。

**· **熟悉机器学习的常用算法,有足够强的业务理解力,数据思维好。

**· **数学专业的硕士或博士,有一定数学功底,加分。

**· **有图像识别、深度学习、机器学习、自然语言处理等相关经验,大大加分。

③Python前端开发/全栈开发

**· **熟悉Python、Java、PHP、C#、Shell等语言中的至少2门,熟悉Linux操作系统。

**· **与大部分前端的招聘需求类似:HTML5 / CSS3 / JavaScript 基础扎实,精通 ES6 / jQuerydejs 等,熟悉前端框架(Vue/ Angular /React)和原理。

**· **熟练掌握 webpack /gulp /rollup 等构建工具,有丰富的前端工程化实践经验。

· 掌握Tornado/ OpenERP / Django / Flask者加分。

**· **熟悉 MySQL、PostgreSQL 等数据库,能编写调试 SQL 语句、存储过程,索引、性能优化者,是重要加分项。

其实各应用场景需要的知识结构有不少重叠之处,需要每位 Python 工程师根据自己的职业规划,有意识地构建知识体系和技能树。

### 网络方案设计概述 网络方案设计是一个综合性的过程,旨在满足特定业务需求的同时,提供高效、可靠和安全的网络服务。其核心在于通过科学的方法和技术手段实现资源的有效分配与管理[^1]。 在网络方案设计过程中,需重点关注以下几个方面: #### 需求分析 需求分析是整个设计方案的基础阶段,涉及对客户具体需求的理解与确认。此阶段通常包括对企业规模、业务流程、预算范围等方面的调研,从而明确网络的功能性和非功能性需求[^1]。 #### 技术选用 技术选用基于前期的需求分析结果展开,主要考虑所采用的技术是否能支持当前及未来的扩展需求。例如,在现代企业环境中,可能需要引入云计算、大数据或物联网等先进技术来增强网络能力[^2]。 #### 设备选型 设备选型直接影响到最终实施效果的好坏。合理的硬件配置不仅能够提升工作效率,还能降低后期维护成本。比如服务器的选择对于构建高性能数据中心至关重要,像华为FusionServer Pro系列这样的产品因其卓越性能常被推荐用于大型项目中[^4]。 ### 计算机网络技术 计算机网络技术构成了所有其他子领域发展的基石。它涵盖了从基础理论知识到复杂架构搭建等多个层面的知识体系。掌握扎实的计算机网络基础知识有助于更好地理解并解决实际问题。 ### 网络安全 随着信息化程度加深,网络安全的重要性日益凸显出来。特别是在融合了新兴科技之后(如云计算),如何保护敏感信息不受到非法访问变得尤为关键。为此,研究人员正致力于开发更加先进的防护机制以对抗新型攻击形式[^2]。 ### 无线网络设计 无线网络以其便捷灵活的特点广泛应用于各类场景之中。然而由于信号干扰等因素的存在,合理规划设计显得尤为重要。这涉及到频谱规划、覆盖优化等一系列专业技术要点。 ### 数据中心方案 & 云平台方案 两者都是现代化信息技术基础设施建设不可或缺的部分。前者侧重于物理空间内的资源整合利用最大化;后者则强调按需供给弹性计算资源的能力。二者相辅相成共同推动数字化转型进程向前迈进一大步。 ### 网络设备选型 除了前面提到过的关于服务器方面的考量之外,路由器、交换机以及其他配套组件同样值得重视。它们各自承担着不同的职责角色,在整体框架里缺一不可。 ### 系统集成 系统集成就是要把各个独立运作的小单元组合起来形成统一协调的整体解决方案的过程。这一环节考验工程师们跨学科协作能力和全局视野思维模式的应用水平。 ### 综合布线&接入技术 最后这两项内容更多偏向执行层面上的操作细节说明文档编写规范等内容,则属于辅助性质的支持工作范畴之内但也不可忽视因为任何一个细小失误都有可能导致整套计划失败告终所以务必谨慎对待每一个步骤环节! ```python # 示例代码展示简单的Python脚本用于模拟网络连通性检测 import os def ping(host): response = os.system(f"ping {host}") return True if response == 0 else False print(ping("google.com")) ```
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