一、Python语言随着人工智能变得火热
今年的两会上,总理发表2017政府工作报告,指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业,人工智能首次被写入了政府工作报告。作为人工智能时代最重要的开发神器,Python正慢慢被人们熟知并运用。资料显示,包括奇虎、360、联想、百度等互联网巨头都在使用Python进行开发,不过Python程序员少之又少,岗位满足率仅30%,人才供需矛盾尖锐。
目前初级Python工程师薪资待遇就达10-15K,而随着开发年限的增加,Python开发者薪资呈直线上升的变化趋势,工作8年的Python薪资攀升至25K左右。如此高的薪资和广阔的市场前景引起了人们的关注,而Python门槛低的特点更是吸引了无数专业以及非专业人士的加入。
从Python 发展环境上看
1、人才需求量大
从职友集最新Python招聘岗位需求来看,Python工程师的岗位需求量巨大,并且岗位需求量还在呈现上涨的趋势。全国Python岗位需求量接近10个,北京岗位需求量居首位为20890个占比21.17%,上海Python工程师岗位需求量居第二位为12843个占比13.02%,其次是深圳、杭州、广州等一线城市合计占比16.53%,下图为全国主要城市Python工程师岗位需求量。
2、发展空间大
Python无所不能,应用范围覆盖web编程、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能、系统运维、 图形处理、数据库编程、网络编程。以下便是目前Python比较好的几个发展规划和前景。
发展前景一:Linux运维 Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言,Python是一门非常NB的编程语言,它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率,总而提升自己的能力,运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时,这个时候才是真正价值的体现,才能证明自身的能力,让老板重视。 发展前景二:Python Web网站工程师 我们都知道Web一直都是不可忽视的存在,我们离不开网络,离不开Web,利用Python的框架可以做网站,而且都是一些精美的前端界面,还有我们需要掌握一些数据的应用。
发展前景三:Python自动化测试 大家都知道,就是Python语言对测试的帮助是非常大的,自动化测试中Python语言的用途很广,可以说Python太强大,掌握和熟悉自动化的流程,方法和我们总使用的各个模板,到现在为止,我了解的Python使用最多的应该是自动化测试。 发展前景四:数据分析 我们都知道现在来临了大数据的时代,数据可以说明一切问题的原因,现在很多做数据分析的不是原来那么简单,Python语言成为了做数据分析师的第一首选,它同时可以给工作带来很大的效率。
发展前景五:人工智能 我们都知道谷歌制作出了的机器人战胜了一个围棋大师,这个就是目前刚出头的人工智能,当然我们的人工智能时代还没有到来,如果这天来了,生活和世界将会发生翻天覆地的变化,而且现在发展这么快,人工智能的时代不会太远。
3、行业前景好
目前Python工程师正处于需求量大,人才供不应求的阶段,薪资一路也是水涨船高。并且随着工作年限的增长工资成直线增长。
北京Python工程师的薪资平均为18880每月,即使是刚刚毕业的应届毕业生,做Python在人工智能领域的薪资也在12500元每月。
从Python 语言优势上看
Python 使用广泛Python 是一款比较上年纪的编程语言了。尽管它比我的许多读者年纪还要大,但是仍然受到高度的关注,因为它可以被应用于如今你所能想得到的相当多的软件开发和操作场景。要管理本地或者云基础设施吗?Python可以。开发网站?OK,它也能行的。需要处理一个 SQL 数据库?可以。需要为 Hive 或者 Pig 定制一个功能?能做到。只是想为自己构建一个小工具?Python 就是最好的选择。需要一门支持面向对象设计的语言?Python 的特性就能满足啦。简而言之,将 Python 了解得更加深入一点点,就能让你具备可以适应范围更宽泛的工作角色的技能。
Python轻松入门 Python本身是一门简明、易学的语言,比起 C语言、 C++、JAVA等编程语言的学习难度要相对容易很多。Python 的语言没有多少仪式化的东西,所以就算不是一个 Python 专家,你也能读懂它的代码。我的经验是,通过实例来学习和教授 Python 要比采取同样的方式去接触比方说 Ruby 或者 Perl 更加容易,因为 Python 的语法里面条条框框以及特殊的处理场景要少得多。 它所专注的并非语言表现的丰富程度,而是你想要用你的代码完成什么。
用少量的代码构建出多功能Python 能带给所有开发者一种快速的学习体验。通过实践,你可以在最多两天之内轻松实现一个具备基础功能的游戏 (而这还是在对编程完全不了解的情况下)。另外一些让 Python 成为一门引人注目的编程语言的因素就是它的可读性和高效性。
拥有成熟的程序包资源库一旦你了解了该语言,就可以利用上这个平台。Python 以 PyPI (读作 Pie-Pie,可以从这里在线进行了解)为其后盾, 这是一个拥有超过 85,000 个 Python 模块和脚本的资源库,你拿过来就立马可以使用。这些模块向你的本地 Python 环境分发已经预先打包好的功能,可以用来解决各种诸如数据库处理,计算机视觉实现,像维度分析这样的高级数据分析的执行,或者是构建 REST 风格的 web 服务这些问题。
广泛用于数据科学领域不管你从事的是什么工作,数据都会是其中的一部分。IT,软件开发,市场等等 ―― 它们都深度地关乎数据且对于智慧求之若渴。很快数据分析技能就会像编码技能一样的重要,而 Python 在两个领域都占有重要的地位。Python 紧挨着 R 语言,都是现代数据科学中最常被使用的语言。事实上,在数据科学领域,Python 的职位职位需求超过了 R 语言。你在学习 Python 时发展出来的技能将会直接转换并被用来构建起自己的这些分析技能。
跨平台且开源Python 可以跨平台运行,并且已经开放源代码超过20年的时间了,如果你需要代码能同时在Linux,Windows 以及 macOS 上跑起来,Python 就能满足要求。此外,有数十年的修修补补以及不断完善做后盾,可以确保你能够随心所欲地运行自己的代码。
灵活稳定有一些Python同其它编程语言集成在一起的稳定实现。CPython, 同 C 集成的版本。Jython, 同 Java 集成的Python版本。IronPython, 被设计用来兼容 .Net 和 C#。PyObjc, ObjectiveC 工具下的 Python 写法。RubyPython, 同 Ruby 集成的 Python 版本。