学Python有前途么？

毋庸置疑，Python前景很广阔。首先，对应岗位多。Python被称为编程语言中的万能胶水，这是一门应用面很广的语言，被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘等多个行业和领域。

无论是国内的百度、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、华为还是国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工业光魔、红帽等都在用Python完成各种各样的任务。其次，市场需求大。从最新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10W个。最后，薪资水平。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。此外，国家也在加大培养Python人才。国务院发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能正式纳入国家发展战略，并且已经有数个省份将Python纳入到高考体系，国家计算机二级考试新增 “ Python 语言程序设计”科目。总的来说，Python是很有前途的，符合时代发展的大方向，感兴趣的小伙伴，可以放心大胆的去尝试。关于Python培训的更多相关知识，建议到千锋教育进行更详细的了解，目前，千锋教育已在北京、深圳、上海、广州、郑州、大连等20余个核心城市建立直营校区，等待你的随听。

首先：Python语言在学术上非常受欢迎，不是计算机专业的人，很多都在学习Python。因为这个语言的前景是不可限量的，而且他的语法非常的简单易懂，这就让很多一些提及编程就恐慌的人减去了担心，现在已经是一人应该掌握一门编程语言的时代，很多不是程序员的人们，利用自己写的简单的小程序，让自己生活变得精彩起来，不管是因为兴趣，还是其他，生活好像变得美好起来，有了一些追求。
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。
以上就是目前比较好的几个Python的发展规划和前景，Python没有非常强势的问题，但是它简单的语言结构应用非常广泛，总的来说学习Python是不错的选择。

Python 是一个用途广泛的言语，比如说web开发和数据科学。我们是怎样理清Python在这些领域的添加的呢?

每个领域都有一些比较出名的库，我们可以研讨一下这些库所对应标签的访问量。我们可以比较 web 开发结构 Django 和 Flask 以及数据科学领域的 NumPy，matplotlib 和 pandas (你可以运用 Stack Overflow Trends 来比较某个问题被问到的比率，而不是只是是访问量)

关于来自高收入国家的访问量，padnas 是添加最快的Python软件包：它于2011年问世，而现在，Stack Overflow 中有 1% 的问题都是关于它的。关于 numpy 和 matplotlib 的问题也在不断添加。与之相对的是，与 Django 相关问题的添加比较峻峭，Flask 尽管有所添加，但照旧比较小众。这标明，大大都 Python 问题的的添加首要还得归功于数据科学，而不是 Web 开发。

但是，这只是一方面，因为它只能测量常用的 Python 库。Python 在系统管理员和 DevOps 工程师中也非常的盛行，他们会一同访问Linux，Bash 和 Docker 等领域的问题。相同，许多 Python web 运用并不是依据 Django 或许 Flask 的，这些开发者很可能去访问 JavaScript、HTML 和 CSS ，而我们不能简略的核算 Linux、bash、javascript 这些标签的添加并且假定它们和Python相关。因此，我们想要核算一下，与 Python 标签一同访问的标签有哪些。

我们仅考虑今夏(2017年 6-8 月期间)的访问量，这样做可以减小学生们带来的流量影响，专心于最近的流量数据，一同还可以减少核算量。此外，我们仅考虑注册用户，且该用户在这段时间内应该至少访问过50个问题。我们依据两点判别一个用户是Python运用者：榜首，他最多访问的标签是Python，第二，Python问题在他阅览的一切问题中，占比至少要到达20%。

阅览Python标签的人，一般还会阅览什么标签呢?

关于一个 Python 开发者来说，访问最多的标签是 Pandas(优势非常明显)，这点我们丝毫不感到意外。访问量第二多的标签是JavaScript，这些流量代表了运用 Python 做 Web 开发的程序员。这证清楚我们的猜想：我们应该考虑的是与Python标签一同访问的那些标签，而不只是是与 Python 相关的标签的添加(这两者是有差异的)。

还能看到其他的一些“技术簇”(“clusters” of technologies)。这些聚在一同的标签，体现出了必定的相关性，借此我们可以剖分出它们之间的联络：比如说Python程序员是不是更加倾向于访问某些特定的标签。通过过滤出一组具有较高的皮尔森相联络数( Pearson correlation)的标签，我们可以在图表中看到三组联络：

可以看到一些较大的“技术簇”，它标清楚Python可以处理的一类问题。在图片的中上部分我们可以看到有关数据科学和机器学习相关的内容：有pandas，NumPy和Matplotlib，并且你可以发现它们和R言语，Keras以及TensorFlow息息相关。它下面的一个“技术簇”体现了有关web开发领域的一些联络，这里有JavaScript, HTML, CSS, Django, Flask 和 JQuery。其他还有两个“技术簇”，左面是与系统管理/DevOps相关的(以linux和bash为中心)，右边是与数据工程相关的(包括Spark, Hadoop, 和 Scala)

论题的添加

发现，Python相关的访问流量可以被归纳为一些特定的论题。这使得我们可以得悉，Python访问量的添加，与哪些论题息息相关。

梦想一下，我们正在研讨一个用户的历史纪录并发现Python是他最常访问的标签。我们怎样才干进一步判别出这个用户的细分特色呢?是web开发者?数据科学家?系统管理员?仍是其他人物?为了达到这一政策，我们还需要去研讨他访问量第二多的标签，第三多的标签，以此类推。沿着这条路走下去，毕竟我们会在上述“技术簇”模型中，找到归于这位程序员的方位。

因此，提出了一种简略的办法，通过对以下九个标签的访问核算 ，将某个用户归类到某个论题中。

数据科学：Pandas, NumPy 或 Matplotlib

Web 开发者：JavaScript, Django, HTML

系统管理员/DevOps：Linux, Bash 或 Windows.

无法归类：上述 9 个标签的访问量，没有任何一个可以占有该用户5%以上的流量。

尽管并不是特别精确，但是该办法可以让我们快速的估量出每个领域对Python添加的影响力。我们也检验运用了更加慎重的核算手法，比如说潜在狄利克雷散布(Latent Dirichlet Allocation)，得到的结果是类似的。

上述哪种类其他Python开发者越来越常见了呢?

考虑到现在首要研讨的是用户而不是问题，我们首要为您展现Stack Overflow全体注册用户访问上述论题的比例改动趋势(不论其是否访问了Python论题)

可以看到，Web开发和系统管理员这两大类在以前的三年中添加峻峭，但是Python程序员访问数据科学相关技术的占比却飞速添加。这就说明，Python的盛行首要仍是由数据科学以及机器学习驱动的。

通过核算Python程序员在2016和2017两年中访问某个标签点流量，我们还可以研讨一下每个独自标签的添加水平。比如说，可能呈现的情况是：Javascript标签的流量全体平稳，但若仅考虑Python程序员对此标签的访问，Javascript标签的访问占比可能会下降。当我们核算出每个标签的添加速率后，我们可以在网络图表中展现出某个论题的添加或萎缩。

这些作业有利于证明我们的猜想：Python的添加首要和数据科学以及机器学习相关，图表中大大都的技术簇都在向橙色演化，这说明这些标签开端成为Python生态系统的主角了。

就目前来说，Python无论是职位数量、就业广度还是使用的便捷性都远超其他语言，备受程序员群体喜爱，被广大使用者誉为“更美好”的编程语言。而且人工智能正处于风口，Python也受到追捧，其发展前景显而易见是非常好的，你还在担心学Python有前途吗这样的问题吗?那不妨接着往下看。
根据IEEE Spectrum发布的编程语言排行榜，2018年主流的十大编程语言中，Python排名第一，而且Python的语言优势也很多，简单易学、免费/开源、速度快/效率高、可移植性强、面向对象、可扩展性、可嵌入性、丰富的库等都是Python的优势，而且Python相对来说比较简单，对新手友好，这些都决定了学Python不怕学不会，也不怕没前途。
然后就是政策方面的支持，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能正式纳入国家发展战略，我国人工智能产业发展的新篇章正式开启。教育部也已将人工智能划入高中新课标;全国计算机二级考试新加“Python 语言程序设计”科目.....人工智能这么火，想要入行AI就需学习Python，你还怕学了没前途吗?
其次随着Python的应用也越来越广，国内外众多企业尤其是知名大型互联网企业都在使用Python作为关键的开发语言之一，如谷歌、NASA、YouTube、Facebook、百度、阿里、网易、新浪、搜狐等等。大型企业青睐，将来进名企机会更大，所以说学python真的还是挺有前途的。
最后再来看看python的就业薪资，据第三方统计显示，北京地区Python平均工资：¥ 19780/月，从业5-10年者平均月薪27930元。20.4%的Python岗位薪资为15K-20K，35.9%的Python岗位薪资在20K-30K区间。不只北京，在其他城市，Python从业人员的工资也十分可观。且Python的人才缺口大，好就业薪资高，学Python的小伙伴已经走上人生巅峰了吧。

Python是一种什么语言？

Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的Java语言等，Python是他们其中的一种。

首先，我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，编写一个文档等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极大，最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。

比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。

所以Python是一种相当高级的语言。

学习Python难吗？

是不是越低级的程序越难学，越高级的程序越简单？

表面上来说，是的。

但是，在非常高的抽象计算中，高级的Python程序设计也是非常难学的，所以，高级程序语言不等于简单。

但是，对于初学者和完成普通任务，Python语言是非常简单易用的。

用Python可以做什么？

可以做日常任务，比如自动备份你的MP3；

可以做网站，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的；

可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。

总之就是能干很多很多事啦！

Python当然也有不能干的事情，

比如写操作系统，这个只能用C语言写；

写手机应用，只能用Objective-C（针对iPhone）和Java（针对Android）；

写3D游戏，最好用C或C++。

许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。

很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。

如果我是小白，我满足什么条件可以学Python呢？

――会使用电脑，但从来没写过程序；

――还记得初中数学学的方程式和一点点代数知识；

――想从编程小白变成专业的软件架构师；

怎样才能在python界占有一席之地呢？

除了上述的三条，还要有：

――4个月早上9:00到晚上10:30全力以赴不间断学习的毅力

――不骄不躁不退缩不认输的决心

如果我是小白，学Python要准备什么呢？

学习Python必不可少的一部肯定是工具，一种是编码器，一种是解释器：

编码器就是Python。目前，Python有两个版本，一个是2.x版，一个是3.x版，这两个版本是不兼容的，因为现在Python正在朝着3.x版本进化，在进化过程中，大量的针对2.x版本的代码要修改后才能运行，所以，目前有许多第三方库还暂时无法在3.x上使用。

IDE工具。IDE集成开发环境（简称IDE）软件是用于程序开发环境的应用程序，一般包括代码编辑器、编译器、调试器和图形用户界面工具。

常见使用的工具是：

Pycharm: PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。

IDLE: Idle 是一个纯Python 下使用 Tkinter 编写的相当基本的 IDE。

Ipython: ipython 是一个python 的交互式 shell，比默认的pythonshell 好用得多。

学Python后到底能干什么？

运维、web开发、应用开发、大数据、数据挖掘、科学计算、机器学习、人工智能、自然语言处理……还可以写很长很长……

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