python職業發展方向有哪些，各有什麼優劣？

01-27

python應用場景的地方很多，可是提供的職位很少，也就比ruby多一些，從就業方面來考慮真的算是冷門語言了。
IT行業所指不愁就業，是指php，java，andiord，ios這幾種，遵從2/8定律佔據百分之80以上的崗位-_- !
個人根據市場總結了以下崗位：
1、python web開發，依據招聘網站的總結，這方面基本佔據了百分之90以上的python開發崗位，互聯網業務當前基本是圍繞web開展，然而開發經驗尚淺，不理解python作為web開發相較於php，java有什麼優劣，以後使用python作web開發趨勢如何？
2、python爬蟲開發，爬蟲大概是python應用場景中最為簡單的一種，並沒有太多複雜性的東西對於一般公司來說，市場提供的職位不多，這裡忽略掉專業爬蟲公司。

3、python測試工程師，具體不了解
4、python運維開發，崗位需求不是很多，一般業務規模較大的公司才產生出來的崗位，發展前景應該還可以
5、python大數據開發、自然語言處理、機器學習等，一般都是用Java吧，不了解大數據，跨專業性強，需要具備深厚基礎，對於大部分人屬於很高level的，崗位提供不多。
6、python科學計算，這方面應用其實該與python職業無關了，只是作為輔助工具，某種意義上不能算作一個崗位吧
粗略含糊依據自己主觀臆想了以上幾種崗位，不知是否還有其他的，從理性的方向來考慮是否web開發和運維開發是前景較好的？這些方向需要具備的技能和以後發展到底如何？

謝邀

語言不是程序員發展的第一因素

題主可能將這裡的主次順序弄反了。

並非因為我們掌握了Python，所以去選擇數據挖掘/後端開發/數據分析/爬蟲開發這樣的方向

而是因為我們要做這些方向，所以選擇Python

程序員掌握多種語言技能，是非常必要的（過多當然也沒有意義，2-3門即可，其他入門的不算）。拿數據挖掘來說，Python+Java是非常好的組合

現在面試的程序員當中，很多人搞不清這一點。我們招聘的是Python工程師，但是並不希望工程師只寫Python。語言是工具，而非目的

當然，如果是非Python不用，或者極度仇視PHP/Java的人，那麼你完全使用Python也不是不可以。但是職業選擇面會受到限制。

純粹Python星人如果做後端開發，限制會比較大；

數據挖掘/爬蟲開發是今後的熱門方向，有興趣的話，是個更好的選擇；

運維開發的話，其實競爭力一般，Python在運維工作中起到的作用並不大

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 依據不同的變數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藉助人工智慧持續上升，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，並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；
跨平台，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，要在怎麼學如何學上下功夫。

你想更深入了解學習Python知識體系，你可以看一下我們花費了一個多月整理了上百小時的幾百個知識點體系內容：

【超全整理】《Python自動化全能開發從入門到精通》筆記全放送

那麼，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。

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，但是對於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工程師在企業裡面的定位是什麼？

四個重要的定位：驗證演算法、快速開發、測試運維、數據分析。

1、驗證演算法：就是對我們公司一些常見設計演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在網站前後台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：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，網路配置，日誌分析，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在伺服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) 雲計算(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的介面，所以使用Python做大數據的mapreduce也非常簡單，加上py對資料庫支持都很好，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：為什麼爬蟲沒有中重點講？

其實這裡給大家重點說一下，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、平台和組織，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、分散式計算等很多問題，與小白的抓黃圖小程序，複雜度差了很多倍。

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麼嗎？

我們來看三個崗位要求：

崗位1：任職要求
1.計算機、軟體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資料庫設計與優化能力，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 後端開發經驗，熟悉前後端分離的開發模式
熟悉關係型資料庫的使用與基本設計優化方法，了解常見的 NoSQL 資料庫如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開發數據處理軟體的經驗；
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資料庫（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

那麼，大家來看看，這三個崗位基本要求裡面，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，那麼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伺服器的操作，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，涉及是數據採集，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：資料庫操作

資料庫操作：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，數據分析師基於一些可視化的庫和數據分析的庫。

第六層：演算法設計和求職準備

學一個技術和進階的核心是演算法設計，最重要的是：求職

最後一個部分：說說薪資和城市

全國python就業形勢分析：招聘待遇，工資20000-29999佔比最多，達40%。經驗要求，3-5年工作經驗要求的佔比最多，達71%；學歷要求，本科學歷要求的佔比最多，達76%。該數據僅供參考

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。

以上就是關於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。

謝邀！

贊同 @rush zerg 的觀點，語言是工具，用來實現想法的工具。

能夠清晰，完整的把一個應用場景說清楚，這其實是寫出好用程序的基礎。跟語言關係不大。

樓主列舉的場景深挖下去都有很大的發展空間，首先是樓主要理解這些領域裡業務需求，之後如何利用 Python 的優勢實現他們。

Python 是高效、易學的語言，在列舉的場景中都有很出色的應用，建議在 github 上找一些這類應用的代碼，學習並理解業務需求。這樣無論樓主選擇哪個場景作為今後發展的方向都會幫助你打好基礎。

舉個例子，用 Python 寫一個簡單的網頁下載程序幾十行代碼就能實現，但 Scrapy 用了兩萬多行實現，這多出來的代碼是完成什麼業務？這些業務核心問題和技術是什麼？

也許題主了解這些以後其實就不會再糾結這些問題了。

建議關注web開發，爬蟲順帶著學一下。

大數據，數據挖掘需要很強的數學基礎，如果數學不好，需要補上。

運維開發需要做過運維，才能做運維開發。

Python語言在未來的發展前景

做了JAVA開發十年，也做過大大小小的項目，最近一兩年做開發的被一門編程語言，也就是Python給刷屏了，在各個論壇中，關注圈中，Python的關注量一直都是很高，今天小編給大家聊一下學習Python語言可以發展哪些方向以及Python語言在未來的發展。

首先：Python語言在學術上非常受歡迎，不是計算機專業的人，很多都在學習Python。因為這個語言的前景是不可限量的，而且他的語法非常的簡單易懂，這就讓很多一些提及編程就恐慌的人減去了擔心，現在已經是一人應該掌握一門編程語言的時代，很多不是程序員的人們，利用自己寫的簡單的小程序，讓自己生活變得精彩起來，不管是因為興趣，還是其他，生活好像變得美好起來，有了一些追求。

Python資料分享交流群：486820506 希望想學習的朋友多來學習Python

發展前景一：Linux運維

Linux運維是必須而且一定要掌握Python語言，Python是一門非常NB的編程語言，它可以滿足Linux運維工程師的工作需求提升效率，總而提升自己的能力，運維工程師需要自己獨立開發一個完整的自動化系統時，這個時候才是真正價值的體現，才能證明自身的能力，讓老闆重視。

發展前景二：Python Web網站工程師

我們都知道Web一直都是不可忽視的存在，我們離不開網路，離不開Web，利用Python的框架可以做網站，而且都是一些精美的前端界面，還有我們需要掌握一些數據的應用。

發展前景三：Python自動化測試

大家都知道，就是Python語言對測試的幫助是非常大的，自動化測試中Python語言的用途很廣，可以說Python太強大，掌握和熟悉自動化的流程，方法和我們總使用的各個模板，到現在為止，我了解的Python使用最多的應該是自動化測試。

發展前景四：數據分析

我們都知道現在來臨了大數據的時代，數據可以說明一切問題的原因，現在很多做數據分析的不是原來那麼簡單，Python語言成為了做數據分析師的第一首選，它同時可以給工作帶來很大的效率。

發展前景五：人工智慧

我們都知道谷歌製作出了的機器人戰勝了一個圍棋大師，這個就是目前剛出頭的人工智慧，當然我們的人工智慧時代還沒有到來，如果這天來了，生活和世界將會發生翻天覆地的變化，而且現在發展這麼快，人工智慧的時代不會太遠。

以上就是目前比較好的幾個Python的發展規劃和前景，如果你擔心學不好編程，請你來學習Python，Python沒有非常強勢的問題，但是它簡單的語言結構應用非常廣泛，我們不用學習無比艱難的JAVA，Python是最好的選擇，無論上述你選擇哪個方向，都是不會錯的。

做開發將近十年，個人非常看好Python這門語言，這是我的Python資料分享交流群：486820506 希望想學習的朋友多來學習Python，我會分享一些學習資料給大家，因為現在網上Python的學習資料很少。

題主,python其實是一門很垃圾的語言,做不了大事,在中國更是做不了大事.python最垃圾的地方在於哪個方面都做,哪個方面都沒有競爭力.

(1)python爬蟲, python性能低成這個樣,能做出什麼大規模的爬蟲?你可以去看看爬蟲崗位,很多都是java. google的爬蟲是C++寫的. 為什麼python和爬蟲會綁定在一起?google創建之初就是用python寫的爬蟲,那時候規模小,python勉強能用一用,規模一大,python就要讓位.

(2)運維開發其實python在運維中作用並不是很大.腳本上用shell就足夠了.其它方面python性能不足,規模一大,python寫的項目很難維護.

(3)大數據,其實大數據的中心是在演算法,思維方面的,python提供了幾個庫能有多大作用?

python在中國是完全沒有市場,校招幾乎也沒有python的崗位.

為什麼知乎上python的問題這麼多?很多都是初學者接觸編程,還有就是被人坑,有些人很不付責任的推薦學python,太坑了. 入門語言還是C語言為好.

把自己綁定在一門沒有殺傷力的腳本語言上,發展會受阻...

python是我見過最垃圾,最噁心的語言.

1、WEB開發——最火的Python web框架Django, 支持非同步高並發的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle, Django官方的標語把Django定義為the framework for perfectionist withdeadlines

想要一起學習C++的可以加企鵝裙二二七四三五四五零，裙內有各種資料滿足大家，歡迎加裙

2、網路編程——支持高並發的Twisted網路框架， py3引入的asyncio使非同步編程變的非常簡單

3、爬蟲——爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，ScrapyRequestBeautifuSoapurllib等，想爬啥就爬啥

4、雲計算——目前最火最知名的雲計算框架就是OpenStack,Python現在的火，很大一部分就是因為雲計算

5、人工智慧——誰會成為AI 和大數據時代的第一開發語言？這本已是一個不需要爭論的問題。如果說三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python還各有機會，局面尚且不清楚，那麼三年之後，趨勢已經非常明確了，特別是前兩天 Facebook 開源了 PyTorch 之後，Python 作為 AI 時代頭牌語言的位置基本確立，未來的懸念僅僅是誰能坐穩第二把交椅。

6、自動化運維——問問中國的每個運維人員，運維人員必須會的語言是什麼？10個人相信會給你一個相同的答案，它的名字叫Python

金融分析——我個人之前在金融行業，10年的時候，我們公司寫的好多分析程序、高頻交易軟體就是用的Python,到目前,Python是金融分析、量化交易領域裡用的最多的語言

科學運算—— 你知道么,97年開始，NASA就在大量使用Python在進行各種複雜的科學運算，隨著NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等眾多程序庫的開發，使的Python越來越適合於做科學計算、繪製高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用範圍更廣泛

7、遊戲開發——在網路遊戲開發中Python也有很多應用。相比Lua or C++,Python 比 Lua 有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述遊戲業務邏輯，與 Lua 相比，Python 更適合作為一種 Host 語言，即程序的入口點是在 Python 那一端會比較好，然後用 C/C++ 在非常必要的時候寫一些擴展。Python 非常適合編寫 1 萬行以上的項目，而且能夠很好地把網遊項目的規模控制在 10 萬行代碼以內。另外據我所知，知名的遊戲&<文明&> 就是用Python寫的

把他當個工具挺好的