你覺得Python真的好嗎？或許你在漫天的宣傳中看到了這些：

• 接近英語的簡單語法；
• 開發(fā)環(huán)境簡單，能打字就能寫代碼；
• 眾多的第三方庫；
• 解釋執(zhí)行，不需要編譯；
• 跨平臺，方便移植；

但是作為一個負(fù)責(zé)任的假程序媛，要跟你說的是：就算再簡單的語言，也得學(xué)才會會，不要在好不好，真的好不好這些事情上下功夫，要在怎么學(xué)如何學(xué)上下功夫。

那么，言歸正傳，我們來看看Python這個神奇的語言。

***部分：各個領(lǐng)域應(yīng)用的語言。

大家看這個內(nèi)容，其實你很明顯發(fā)現(xiàn)，其實各個語言都有他的用處。我們可以說Python是應(yīng)用最廣的。但是暫時還是不能說它是全能的，因為他也有它的短板，但是對于一般的小公司和小項目而言，是很難得的全能。

現(xiàn)在有個很奇怪的現(xiàn)象，就是大家把Python神話了。Python作為一門語言，確實有他的優(yōu)勢。但是建議大家在學(xué)好這個語言的同時，要學(xué)第二門語言，這樣未來對大家有好的發(fā)展。

第二部分：Python工程師在企業(yè)里面的定位是什么？

你還在盲目跟風(fēng)學(xué)Python？你真的了解嗎？某華大學(xué)教授有話要說

四個重要的定位：驗證算法、快速開發(fā)、測試運維、數(shù)據(jù)分析。

1、驗證算法：就是對我們公司一些常見設(shè)計算法或者公式的驗證，公式代碼化。

2、快速開發(fā)：這個大家應(yīng)該都比較熟悉，快速開發(fā)，就是用成熟框架，更少的代碼來開發(fā)網(wǎng)站，Python在網(wǎng)站前后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(nèi)用Python開發(fā)的網(wǎng)站有：知乎、豆瓣、扇貝、騰訊、阿里巴巴；

3、測試運維：做運維同學(xué)應(yīng)該清楚，在Linux運維工作中日常操作涵蓋了監(jiān)控，部署，網(wǎng)絡(luò)配置，日志分析，安全檢測 等等許許多多的方面，無所不包。python可以寫很多的腳本，把“操作”這個行為做到***。與此同時，python在服務(wù)器管理工具上非常豐富，配置管理(saltstack) 批量執(zhí)行( fabric, saltstack) 監(jiān)控(Zenoss, nagios 插件) 虛擬化管理( python-libvirt) 進(jìn)程管理 (supervisor) 云計算(openstack) ...... 還有大部分系統(tǒng)C庫都有python綁定。

4、數(shù)據(jù)分析：Python有三大神器：numpy,scipy,matplotlib,其中numpy很多底層使用C語言實現(xiàn)的，所以速度很快，用它參加各種數(shù)學(xué)建模大賽，完全可以替代r語言和MATLAB。spark，Hadoop都開了Python的接口，所以使用Python做大數(shù)據(jù)的mapreduce也非常簡單，加上py對數(shù)據(jù)庫支持都很好，或者類似sqlalchemy的orm也非常強(qiáng)大好用。

在結(jié)束這個部分之前，大家有沒有一個疑問：為什么爬蟲沒有中重點講？

其實這里給大家重點說一下，如果你要學(xué)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(wǎng)上一抓一大把，據(jù)大家所知很多初學(xué) Python 的人都是使用它編寫爬蟲程序。小到抓取一個小黃圖網(wǎng)站，大到一個互聯(lián)網(wǎng)公司的商業(yè)應(yīng)用。通過 Python 入門爬蟲比較簡單易學(xué)，不需要在一開始掌握太多太基礎(chǔ)太底層的知識就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常適合小白一開始想做出點看得見的東西的成就感。

除了入門，爬蟲也被廣泛應(yīng)用到一些需要數(shù)據(jù)的公司、平臺和組織，通過抓取互聯(lián)網(wǎng)上的公開數(shù)據(jù)，來實現(xiàn)一些商業(yè)價值是非常常見的做法。

當(dāng)然這些選手的爬蟲就要厲害的多了，需要處理包括路由、存儲、分布式計算等很多問題，與小白的抓黃圖小程序，復(fù)雜度差了很多倍。

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(fā)工程師（10k-20K）

Python運維開發(fā)工程師（15k-20K）

Python高級開發(fā)工程師（15k-30K）

Python大數(shù)據(jù)工程師（15K-30K）

Python機(jī)器學(xué)習(xí)工程師（15k-30K）

Python架構(gòu)師（20k-40k）

目前應(yīng)用最多的：全棧開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、運維開發(fā)，大家知道他們分別的要求是什么嗎？

我們來看三個崗位要求：

崗位1：任職要求

1.計算機(jī)、軟件相關(guān)專業(yè)本科或以上學(xué)歷，3年以上工作經(jīng)驗；

2.熟悉python、JS開發(fā)語言；

3.具有MySQL數(shù)據(jù)庫設(shè)計與優(yōu)化能力，熟悉mongoDB、mc、redis等一種以上；

4.熟悉Linux/Unix，能進(jìn)行shell編程；

5.具有良好的學(xué)習(xí)能力，時間和流程意識，溝通能力、團(tuán)隊合作

崗位定義：Python運維開發(fā)

崗位2：職位要求

1,熟悉 Python 編程;

2,熟悉 Linux 系統(tǒng);

3,熟悉 shell 編程;

4,了解 django/web.py/flask 框架一種及以上;

5,有一定的 Web 后端開發(fā)經(jīng)驗，熟悉前后端分離的開發(fā)模式

熟悉關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的使用與基本設(shè)計優(yōu)化方法，了解常見的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫如MongoDB, Redis等;

6,良好的編碼風(fēng)格及測試習(xí)慣

加分項:

在 GitHub 上有開源項目

崗位定義：Python全棧開發(fā)

崗位3：任職資格

1、具有python開發(fā)數(shù)據(jù)處理軟件的經(jīng)驗；

2、精通Python，掌握numpy，scipy，matplotlib，pandas等數(shù)據(jù)處理方面常用的第三方python庫；

3、熟悉至少一種Sql數(shù)據(jù)庫 （mysql/ sqlserver/oracle）；

4、熱愛編程、具有良好的代碼風(fēng)格；

5、做事具有條理性，具有良好的自學(xué)能力、分析問題以及解決問題的能力。

崗位定義：Python數(shù)據(jù)分析

那么，大家來看看，這三個崗位基本要求里面，有哪些共性和不同？

***層：python的基本語法和標(biāo)準(zhǔn)庫

既然你要會python開發(fā)，那么語法基礎(chǔ)和庫是最基本的。

第二層：Linux基礎(chǔ)

全棧和運維涉及l(fā)inux服務(wù)器的操作，那需要shell編程和linux基礎(chǔ)操作的基礎(chǔ)能力。數(shù)據(jù)分析其實就沒有這一層，涉及是數(shù)據(jù)采集，也就是爬蟲。全棧對linux基礎(chǔ)要求少一些，而運維需要更多，還需要一些DNS/DHCP之類的，很多企業(yè)也需要一定的運維工作年限。

第三層：數(shù)據(jù)庫操作

數(shù)據(jù)庫操作：SQL、Nosql，數(shù)據(jù)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(xiàn)，包括web前端技能，了解或熟悉HTML、CSS、Javascript，Bootstrap，jq,nodejs。全棧就不說了，運維開發(fā)涉及到可視化的界面。

第五層：基礎(chǔ)python的框架和庫

基礎(chǔ)python的框架和庫做各種實現(xiàn)，需要開發(fā)一個網(wǎng)站或者做一個自動化運維監(jiān)控，數(shù)據(jù)分析師基于一些可視化的庫和數(shù)據(jù)分析的庫。

第六層：算法設(shè)計和求職準(zhǔn)備

學(xué)一個技術(shù)和進(jìn)階的核心是算法設(shè)計，最重要的是：求職

***一個部分：說說薪資和城市

全國python就業(yè)形勢分析：招聘待遇，工資20000-29999占比最多，達(dá)40%。經(jīng)驗要求，3-5年工作經(jīng)驗要求的占比最多，達(dá)71%；學(xué)歷要求，本科學(xué)歷要求的占比最多，達(dá)76%。該數(shù)據(jù)僅供參考

python工資按工作經(jīng)驗統(tǒng)計，其中0-2年工資¥13060，應(yīng)屆畢業(yè)生工資¥4210，3-5年工資¥15220，6-7年工資¥23860，8-10年工資¥25220，10年以上工資¥14170，該數(shù)據(jù)僅供參考。

以上就是關(guān)于Python職業(yè)需求，薪資崗位以及常見職位的一個分析，歡迎大家留言和討論。