谢邀
Python的火热度持续不断。。。。。。作为入门语言还是不错的!
你觉得Python真的好吗?或许你在漫天的宣传中看到了这些:开发环境简单,能打字就能写代码;
接近英语的简单语法;
众多的第三方库;
解释执行,不需要编译;
跨平台,方便移植;
但是作为一个负责任的程序猿,要跟你说的是:就算再简单的语言,也得学才会会,不要在好不好,真的好不好这些事情上下功夫,要在怎么学如何学上下功夫。
/>
第一部分:各个领域应用的语言。
大家看这个内容,其实你很明显发现,其实各个语言都有他的用处。我们可以说Python是应用最广的。但是暂时还是不能说它是全能的,因为他也有它的短板,但是对于一般的小公司和小项目而言,是很难得的全能。
现在有个很奇怪的现象,就是大家把Python神话了。Python作为一门语言,确实有他的优势。但是建议大家在学好这个语言的同时,要学第二门语言,这样未来对大家有好的发展。
第二环节:Python工程师在企业里面的定位是什么?
四个重要的定位:验证算法、快速开发、测试运维、数据分析。
1、验证算法:就是对我们公司一些常见设计算法或者公式的验证,公式代码化。
2、快速开发:这个大家应该都比较熟悉,快速开发,就是用成熟框架,更少的代码来开发网站,Python在网站前后台有大量的成熟的框架,如django,flask,bottle,tornado,flask和django的使用较多,国内用Python开发的网站有:知乎、豆瓣、扇贝、腾讯、阿里巴巴;
3、测试运维:做运维同学应该清楚,在Linux运维工作中日常操作涵盖了监控,部署,网络配置,日志分析,安全检测 等等许许多多的方面,无所不包。python可以写很多的脚本,把"操作”这个行为做到极致。与此同时,python在服务器管理工具上非常丰富,配置管理(saltstack) 批量执行( fabric, saltstack) 监控(Zenoss, nagios 插件) 虚拟化管理( python-libvirt) 进程管理 (supervisor) 云计算(openstack) ...... 还有大部分系统C库都有python绑定。
4、数据分析:Python有三大神器:numpy,scipy,matplotlib,其中numpy很多底层使用C语言实现的,所以速度很快,用它参加各种数学建模大赛,完全可以替代r语言和MATLAB。spark,Hadoop都开了Python的接口,所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单,加上py对数据库支持都很好,或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用。
在结束这个部分之前,大家有没有一个疑问:为什么爬虫没有中重点讲?
其实这里给大家重点说一下,如果你要学好Python,仅仅停留在爬虫上,这个是很不靠谱的。Python 写爬虫的教程网上一抓一大把,据大家所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站,大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学,不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手,而且很快可以做出成果,非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。你没有爬虫的技术是万万不行的!
如果你依然在编程的世界里迷茫,可以加入我们的Python学习圈看看前辈们是如何学习的!分享一些学习的方法和需要注意的小细节,我们的 python学习者聚集地
除了入门,爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织,通过抓取互联网上的公开数据,来实现一些商业价值是非常常见的做法。
当然这些选手的爬虫就要厉害的多了,需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题,与小白的抓黄图小程序,复杂度差了很多倍。
Python岗位有哪些呢?主要的岗位有这些:Python全栈开发工程师(10k-20K)
Python运维开发工程师(15k-20K)
Python高级开发工程师(15k-30K)
Python大数据工程师(15K-30K)
Python机器学习工程师(15k-30K)
Python架构师(20k-40k)
目前应用最多的:全栈开发、数据分析、运维开发
1.Python web开发
豆瓣、知乎、拉勾网等网站都是用的Python web开发在国内的发展也是很不错的
python简单直接,开发效率高,做原型很不错,做服务器端日志迁移分析工具和管理监控等脚本开发都很不错。Python的web开发框架是最大的一个优势,如果用Python搭建一个网站只需要几行的代码,简洁明了。
薪资待遇:
/>
2.Python网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。
Python写网络爬虫的优势:
跨平台,对Linux和windows都有不错的支持。
科学计算,数值拟合:Numpy,Scipy
可视化:2d:Matplotlib(做图很漂亮), 3d: Mayavi2
复杂网络:Networkx
统计:与R语言接口:Rpy
交互式终端
网站的快速开发
薪资待遇:
/>
3.服务器运维
运维的主要工作是什么? 部署和维护。
Python在系统运维上的优势在于其强大的开发多能力和完整的工业链,它的开发能力远强于各种Shell和Perl。
薪资待遇:
/>
4.数据挖掘
现在无疑是大数据的时代,比如
淘宝:会推荐你看过的商品或者你想要买的喜欢的商品给你。
头条:根据你看文章的类目,推荐相关的文章给你。
Python所拥有的完整的生态环境十分有利于进行数据分析处理,比如,"大数据"分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库操作等,都可以通过Python中的十分成熟的模块完成。
薪资待遇:
/>
5.人工智能(AI)
随着科学技术的发展,人工智能正越来越多地进入并改变着我们的日常生活。当你在网上购物时,对话式线上机器人能准确理解你的需求,迅速解决问题;在医院,人工智能可以帮助医生检测病情……可以说,人工智能正深刻地改变着人类的认知与生活。
虽然人工智能方面目前的工作岗位比较少,而且要求高学历,但是以后绝对是最具发展潜力的方向。
薪资待遇:
/>
在执行roslaunch mbot_description arbotix_mbot_with_camera_xacro.launch文件时,即包含arbotix模块的程序时,报错No module named ‘rospkg’ 。报错No module named 'rospkg'经过对大家文章的查看,发现基本集中在把环境配置为python3.或者安装rospkg。但是仍没有解决。查看opt/ros/melodic/lib/python2.7/dist-packages,发现根本没有ro.
什么是数组扁平化数组扁平化是指将一个多维数组变为一维数组reduce 方法实现reduce 本身就是一个迭代循环器,通常用于累加,所以根据这一特点有以下:const arr1 = [1,[4,6],[8,3,[19,38]]]function flatten(arr) { return arr.reduce((result, item)=> { return re...
一、简介 WW 的发展使得基于因特网的应用程序不再局限于静态或者简单的动态内容提供。传统的一些以软件包形式发布应用程序例如报表系统等都在逐渐搬到因特网上。但是这两者之间有着天壤之别,虽然对于数据获取、业务处理等方面基本类似,但是最大的差别在于用户界面。为了能在web浏览器上显示要求用户界面使用 HTML以及图片的方式来展现数据,而传统的一些利用操作系统本身的控件来开发的用户界面无法适应琳琅满目
这个微信支付是静态二维码支付,就是店面贴着一个二维码,让消费者自己扫自己输入金额,自己发起支付的支付方式。要准备的东西比较麻烦: 1、到微信公众号平台设置Oauth2的网页验证域名(用于获取code,code用于拿到发起支付的openId),格式是www.xxxx.com/file1/file2/,不需要https:// 要精确到发起支付页面的当前路径 2、配置Oauth2网页验证域名的时候,需
一、信贷风控简介 信贷风控是数据挖掘算法最成功的应用之一,这在于金融信贷行业的数据量很充足,需求场景清晰及丰富。信贷风控简单来说就是判断一个人借了钱后面(如下个月的还款日)会不会按期还钱。更专业来说,信贷风控是还款能力及还款意愿的综合考量,根据这预先的判断为信任依据进行放贷,以此大大提高了金融业务效率。与其他机器学习的工业场景不同,金融是极其厌恶风险的领域,其特殊性在于非...
在引入tatarka:gradle-retrolambda时报错Error:Execution failed for task ':test:transformClassesWithRetrolambdaForDeb 将版本改为3.7.0即可(我引入的是3.5.0错了)classpath 'me.tatarka:gradle-retrolambda:3.7.0'...
你是否在编写 LaTeX 过程中遇到了编译器“不给力”,无法自动补全、缩进等问题?本文比较了流行的 LaTeX 的编译器,并简要分析了其优势与不足,最终给出解决方案。
蚁群算法解决TSP问题。Python
数组的定义数组是相同类型数据的有序集合数组描述的是相同类型的若干个数据,按照一定的先后次序排列组合而成每一个数据称作一个数组元素,每个数组元素可以通过一个下标来访问它们。数组的声明首先必须声明数组变量,才能在程序中使用数组dataType[] arrayRefVar; //首选声明方法或dataType arrayRefVar[];Java语言使用new操作符来创建数组dataType[] arrayRefVar = new dataType[arraySize];
PyTorch 标准化操作层的功能介绍和基本参数介绍。
论文解析图像梯度L0范数最小化图像梯度最小化平滑---一维信号图像梯度最小化平滑---二维图像源代码//实现L0测度平滑Mat L0Smoothing(Mat & image8UC3, double lambda = 2e-2, double kappa = 2.0){ //将输入的图片转换为三通道的Double类型,按原来的像素值进行1...