編程零基礎應當如何開始學習 Python?

2017年7月20日,IEEE Spectrum 發布了第四屆頂級編程語言交互排行榜。因為有各種不同語言的排行,所以 IEEE Spectrum 依據不同的變量對流行度進行了排行。據 IEEE Spectrum 介紹,他們的排行依據數據記者 Nick Diakopoulos 提供的數據,結合 10 個線上數據源的 12 個標準,對 48 種語言進行了排行。

Python 的排名從去年開始就借助人工智能持續上升,現在它已經成為了第一名。但排在前四名的語言 Python、C、Java 和 C++都擁有廣大的用戶群體,并且他們的用戶總量也十分相近。實際上,Diakopoulos 在對公司招聘所要求的基本語言分析中,C 語言的需求甚至還要在 Python 之前。

Python的火熱度持續不斷。。。。。。

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;
開發環境簡單,能打字就能寫代碼;
眾多的第三方庫;
解釋執行,不需要編譯;
跨平臺,方便移植;

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

那么,言歸正傳,我們來看看Python這個神奇的語言。

第一部分:各個領域應用的語言。
編程零基礎應當如何開始學習 Python?

大家看這個內容,其實你很明顯發現,其實各個語言都有他的用處。我們可以說Python是應用最廣的。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。

現在有個很奇怪的現象,就是大家把Python神話了。Python作為一門語言,確實有他的優勢。但是建議大家在學好這個語言的同時,要學第二門語言,這樣未來對大家有好的發展。

第二環節:Python工程師在企業里面的定位是什么?

編程零基礎應當如何開始學習 Python?

四個重要的定位:驗證算法、快速開發、測試運維、數據分析。

1、驗證算法:就是對我們公司一些常見設計算法或者公式的驗證,公式代碼化。

2、快速開發:這個大家應該都比較熟悉,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,國內用Python開發的網站有:知乎、豆瓣、扇貝、騰訊、阿里巴巴;

3、測試運維:用python實現的測試工具及過程,包含服務器端、客戶端、web、andriod、client端的自動化測試,自動化性能測試的執行、監控和分析,常用selenium appium等
框架。做運維同學應該清楚,在Linux運維工作中日常操作涵蓋了監控,部署,網絡配置,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”這個行為做到極致。與此同時,python在服務器管理工具上非常豐富,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) 云計算(openstack) …… 還有大部分系統C庫都有python綁定。

4、數據分析:Python有三大神器:numpy,scipy,matplotlib,其中numpy很多底層使用C語言實現的,所以速度很快,用它參加各種數學建模大賽,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做大數據的mapreduce也非常簡單,加上py對數據庫支持都很好,或者類似sqlalchemy的orm也非常強大好用。

在結束這個部分之前,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,據大家所知很多初學 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。通過 Python 入門爬蟲比較簡單易學,不需要在一開始掌握太多太基礎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,爬蟲也被廣泛應用到一些需要數據的公司、平臺和組織,通過抓取互聯網上的公開數據,來實現一些商業價值是非常常見的做法。

當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,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、軟件相關專業本科或以上學歷,3年以上工作經驗;
2.熟悉python、JS開發語言;
3.具有MySQL數據庫設計與優化能力,熟悉mongoDB、mc、redis等一種以上;
4.熟悉Linux/Unix,能進行shell編程;
5.具有良好的學習能力,時間和流程意識,溝通能力、團隊合作

崗位定義:Python運維開發

崗位2:職位要求
1,熟悉 Python 編程;
2,熟悉 Linux 系統;
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 后端開發經驗,熟悉前后端分離的開發模式
熟悉關系型數據庫的使用與基本設計優化方法,了解常見的 NoSQL 數據庫如MongoDB, Redis等;
6,良好的編碼風格及測試習慣
加分項:
在 GitHub 上有開源項目

崗位定義:Python全棧開發

崗位3:任職資格
1、具有python開發數據處理軟件的經驗;
2、精通Python,掌握numpy,scipy,matplotlib,pandas等數據處理方面常用的第三方python庫;
3、熟悉至少一種Sql數據庫 (mysql/ sqlserver/oracle);
4、熱愛編程、具有良好的代碼風格;
5、做事具有條理性,具有良好的自學能力、分析問題以及解決問題的能力。

崗位定義:Python數據分析

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?

第一層:python的基本語法和標準庫

既然你要會python開發,那么語法基礎和庫是最基本的。

第二層:Linux基礎

全棧和運維涉及linux服務器的操作,那需要shell編程和linux基礎操作的基礎能力。數據分析其實就沒有這一層,涉及是數據采集,也就是爬蟲。全棧對linux基礎要求少一些,而運維需要更多,還需要一些DNS/DHCP之類的,很多企業也需要一定的運維工作年限。

第三層:數據庫操作

數據庫操作:SQL、Nosql,數據的儲存和處理,就是常見的增刪改查。

第四層:web前端

前端的實現,包括web前端技能,了解或熟悉HTML、CSS、Javascript,Bootstrap,jq,nodejs。全棧就不說了,運維開發涉及到可視化的界面。

第五層:基礎python的框架和庫

基礎python的框架和庫做各種實現,需要開發一個網站或者做一個自動化運維監控,數據分析師基于一些可視化的庫和數據分析的庫。

第六層:算法設計和求職準備

學一個技術和進階的核心是算法設計,最重要的是:求職

最后一個部分:說說薪資和城市

全國python就業形勢分析:招聘待遇,工資20000-29999占比最多,達40%。經驗要求,3-5年工作經驗要求的占比最多,達71%;學歷要求,本科學歷要求的占比最多,達76%。該數據僅供參考
編程零基礎應當如何開始學習 Python?

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python工資按工作經驗統計,其中0-2年工資¥13060,應屆畢業生工資¥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,該數據僅供參考。

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

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