Python这两年还火吗？

Posted 2023-03-29

近几年Python的热度居高不下，去年2020年编程语言排名热度第三的位置。

一路走高的Python也给很多初入IT的从业者带来了很多质疑，发展的快，那跌落的是不是也很快？现在拿高薪，是不是意味着过几年就要失业了？

这事确实是个值得斟酌的问题，毕竟每个人都很在意自己的前途和未来。今天我就来给大家说道说道这个事。

首先我们要明白一点，Python为什么突然火起来了？

大家还记不记得当年阿里云的成功，带动了大批创业公司和互联网巨头挤破头进军云计算，当时最著名的云计算开源平台OpenStack就是基于Python开发的，然后这一段时间成为Python增长的开端；

后来各种O2O，P2P平台如雨后春笋一样冒出，要在短期快速搭建起原型，Python绝对是不二之选！

2017年，由Google开发的Alpha Go打败了世界围棋冠军柯洁，人工智能至此进入人们的视野，机器学习，AI等火热概念又催生了一批投资热，人工智能，机器学习首选语言就是Python。

再到现在短视频的崛起，你所有的兴趣爱好，都需要Python的建模，然后通过大数据分析实现精准推送，相对应的催生了数据挖掘，数据分析等岗位。

至此，Python完美地契合了2010年来所有的发展趋势。

看到这里有些读者就会问了，为啥人工智能，大数据，云计算这些技术咋就带火了Python呢？为啥不是C++或者Java呢？

这个事得从Python的历史说起：

20世纪90年代，Python创始人在家闲来无事敲代码玩，一段代码让他重复敲了五次，很是郁闷，于是他心中灵光一闪，东方禅道在他脑海里浮现：

优美优于丑陋，明了优于隐晦。
简单优于复杂，复杂优于凌乱。
扁平优于嵌套，稀疏优于稠密。
可读性很重要。

这一悟，Python横空出世。

Python诞生后不得了，刚开始很多大学教授觉得这语言编码太方便了，C语言十行才能解决的事它一行就给搞定了。然后就立马把这个语言应用到教学上，后来非盈利性机构，政府都开始用它了。比如现如今十分经典的科学计算扩展库：Numpy,SciPy和matplotlib，再比如视觉库 OpenCV，VTK，等等一下子把Python提上神坛。也正是拥有这些库，我们可以利用他们轻松地实现大数据计算，AI学习等功能。

其实AI和大数据这些事，搁Java和C++就实现不了吗？当然不是，他们也可以实现，但是实现起来很复杂，编码效率没有Python高，商人嘛，讲求的就是效率和利益。Python效率高，那就用Python咯！

那如果人工智能，大数据，云计算这些技术过时了，Python是不是也要走下神坛了？

我觉得不会。

其实Python从诞生至今，使用范围也很广泛，不少公司的业务开发也都是用的Python，只不过一直屈居于Java之后，所以造成了一种Python以前不火，现在才火的假象。

其实Python能做的事情不仅如此，还有很多，比如Python开发者官网就提到了，学会Python后你可以做这些事情：

Web Programming：Django, Pyramid, Bottle, Tornado, Flask, web2py

Web编程：最常见的Django，Flask以及web2py框架，主要用于建立网站，小程序等等，应用领域很广泛，大多数公司web业务会采用pytho开发。

GUI Development: wxPython, tkInter, PyGtk, PyGObject, PyQt

GUI编程：最常见的PyQt，wxPython框架，图形界面开发。

Software Development: Buildbot, Trac, Roundup

软件开发：目前大型EVE网游大量采用Python，包括坦克世界，文明，战地风云。


System Administration: Ansible, Salt, OpenStack

某些著名的大型计算机系统使用python开发，比如OpenStack，是美国NSA开发并开源的云计算软件，国内很多云计算平台也大都由python开发。

目前这些领域中Python依旧应用很广泛，因为Python的特性决定了它的商业效率很高，在商业中，只要效率高，就会有应用！

所以即使AI和大数据不火了，Python也一样很强大，一样可以将Pyhton当做自己的饭碗。 关键还是看自己的选择！

参考技术A

Python分别在2007年、2010年、2018年、2020年获得过年度编程语言的称号，是有史以来所有编程语言中囊获该奖项最多的一种语言。

其实国外Python的使用率非常普及，但在国内Python是最近几年才火起来，因此Python正处于快速上升期，市场对于Python开发人才的需求量急剧增加。

而正是因为Python的火热，也带动了工程师们的求职热。国内Python人才缺口高达40万，部分领域如人工智能、大数据开发人才稀缺， 年薪20w都招不到专业人才。口说无凭，请大家继续来看一下Python的招聘数据。

据职友集数据显示，与Python有关的招聘职位薪资待遇如下：

以上可见，Python发展前景依旧十分广阔！Python程序员依旧供不应求。不夸张的说，学习Python是目前IT行业比较吃香的选择之一。

参考技术B 由于人工智能的兴起，作为主要的语言基础，最近很火，再加上丰富的模块，在数据处理图文再现上的优势很明显，很多公司都在用。 参考技术C 应该说是编程语言中最热门的了，因为简单上手，而且人工智能中像一些深度学习，机器学习等使用Python都比较合适；使用Python进行数据分析也非常方便，很多包引入就可以了，不需要花时间写 参考技术D python语言近年来随着人工智能的兴起而流行各个领域，主要是它的语法比较直观、容易学习、扩展丰富，还是排名前五的编程语言

游戏Python开发从青铜到王者，你必须了解哪些内容？

前言：如果有人问：“Python还火吗？”“当然，很火。”“哪能火多久呢？”“不知道。”技术发展到现在衍生出许多种编程语言，但没有任何一门语言能处于垄断地位（我们现在生身处于Java的时代），Python是当前流行的语言，其最主要原因是简单易学，没有复杂的逻辑关系，吸引了一大批准程序员/程序员的关注与学习，但很多人在学完基础部分后，开始对就业方向不知所措了，因为其就业方向实在太多太多了。垂直领域的有Python开发，Web全栈，Python爬虫工程师等等，扩展方向可以走自动化测试，数据分析，再往高端的走还可以选择大数据，人工智能等等等。看似繁华的就业行情，虽然踏入了企业的半只脚又因为很多人在项目经验的门槛上栽了个跟头。因此，为了解决广大想入坑Python或者已经在坑中的PY友们，我耗费了整整十几个小时，整理出十大Python经典就业练手项目，项目贴合企业用人标准。友情提示：前半部分仅适合PY的小白同学浏览观看，如对有大量项目经验的老鸟造成观看不适，并伴随恶心想吐者，可直接略过前面1/3的内容。文章底部还有彩蛋最关键！

Python入门级项目

项目案例：

统计目录文件磁盘占用

通过Python绘制图案

图片转换简笔画

运用技术点：

1. Python开发环境和Python介绍

2. Python语言与其他语言对比

3. 基础语法、输入、输出，变量、注释，缩进、PEP8规范

4. 布尔、数字、字符串、列表、元组、字典、集合

5. 流程控制分支结构

6. 流程控制循环结构

7. 函数定义、调用、返回值、作用域

8. 关键字参数、默认值参数、可变参数、匿名函数、递归函数

9. 文件打开和关闭、文件的读写、文件目录相关操作、序列化

练习目标：掌握Python基础语法

破解验证码识别

视频转换字符动画

运用技术点：

1. 类和实例、访问限制、属性和方法、成员属性和类属性

2. 继承和多态、@property、装饰器

3. 切片、列表生成式、迭代

4. map/reduce、装饰器、生成器，迭代器、堆和栈

5. import语句、from/import语句、__name__属性、自定义模块、包、安装和使用第三方模块

6. try except异常处理、单元测试

7. UTF8 、UNICODE、ASC

练习目标：掌握程序设计与数据结构

Python进阶项目

项目三：在线微课商城系统前后台

路由映射用户主页

使用Django代理维护数据库

使用Django的模型类管理微课用户

数据库可视化系统

注册与自动登录功能

钓鱼网csrf攻击案例

运用技术点：

1.路由与模型类实现模板

环境搭建 

基本路由映射与命名空间 

正则路由映射参数的传递与接收 

反向解析处理器

Request对象与Response对象 

上下文与模板调用 

模板层基础语法 

模板过滤器详解 

模板复用与block提取

2.模型类实现

表与字段的定义 

常用的字段约束 

数据迁移与维护 

模型类的增删改 

模型类的查询方法 

QuerySet运用 

3.Django框架

Cookie安全性与生命周期 

Sessi on的原理与使用 

Django连接Redis服务 

表单数据的提交与接收 

csrf跨域攻击原理 

csrf跨域攻击实例与防范 

一对多操作 

多对多操作 

Django自关联 

中间件Django Middle-war运用 

练习目标：了解游戏数据提取策略/熟悉爬虫原理和实现流程/基于单任务的数据爬取/精选Scrapy-Redis分布式异步框架的数据抓取项目/针对行业中反爬策略精选解决方案/基于分布式的异步框架抓取

项目四 某门户热门文章抓取

项目五 咨询公司招标信息采集平台

项目六 分布式架构爬取招标信息采集平台

电商平台商品分类信息提取

urllib参数编码与加密

请求头的伪装

模拟登录

相关技术点：

1.数据提取与清洗策略

正则表达式 

re模块使用案例 

xpath语法 

Python中的lxml模块 

百度针对xpath爬虫的反爬策略与解决方式 

JsonPath使用 

 2.urllib与反爬策略

 Http请求协议 

 urllib模块使用

 Get请求与URL编码 

 Http post请求 

 urllib中的Request对象 

 Request header伪装策略 

 反爬策略之代理IP 

 反爬策略之模拟登录 

 3.scrapy框架原理

 Scrapy异步框架核心原理 

 Scrapy项目创建与配置 

 Scrapy异步抓取 

 Pipeline管道文件 

 Middleware中间件 

 4.Scrapy-Redis分布式爬虫

 Redis使用 

 Scrapy-Redis组件原理 

 Scrapy-Redis配置 

 练习目标：业务逻辑分析/Model层开发/商品首页后端数据渲染/用户个人页面管理/购物车功能完善/视频传输权限与协议/超级管理员的创建/后台管理首页显示设置/模型数据可视化操作/分类过滤与模糊查询/数据可视化页面的优化

 爬取数据展示：

项目七 服务器日志数据清洗分析

项目八 气象数据分析

 运用技术点

 

1.数据科学原理与数据处理

 

数据科学原理 

 

数据处理流程 

 

数据分析好助手Jupyter notebook 

 

数据科学模块Numpy 

 

统计分析模块Pandas

 

数据质量分析 

 

数据特征分析 

 

2.特征工程

 

通过真实数据观察大局 

 

选择性能指标、检查假设 获取数据（创建工作区，快速查看数据结构，创建测试集）

 

从数据可视化中探索数据的奥秘（将数据可视化、寻找相关性、试验不同的属性组合） 

 

机器学习训练前的准备（数据清理、自定义转换器、特征缩放、转换流水线） 

 

选择和训练模型（评估训练集、交叉验证、分析最佳模型及其错误、测试集评估） 

 

游戏模型的调优 

 

分析最佳模型和测试集评估 

 

系统维护和监控 

 

练习目标：数据分析和数据挖掘、机器学习/Jupyter notebook的安装、使用、魔法命令/Numpy矩阵和随机数生成、ndarray基本操作、ndarray的合并与分割、矩阵运算、聚合操作、arg运算、比较运算/Pandas的数据结构、数据中的选取与操作、加载各种数据、排序与合并、数据汇总、数据分组与透视表、时间序列/数据的可视化/数据获取和加载、数据清洗/数据内容处理与分析/特征工程原理

 

就业方向：【Python数据分析师】

 

项目九 一线电商线上拍卖数据分析

 

项目十 互联网用户背景与身份关联挖掘实战

 

案例：

 

垃圾短信分类器实现

 

MNIST数字图像识别

 

一线电商线上拍卖数据分析

 

互联网用户背景与身份关联挖掘

 

相关技术点：

 

1.机器学习

 

机器学习原理（损失函数凸优化）

 

机器学习关键问题（训练数据不足、质量差、无关特征、过拟合、欠拟合）

 

分类训练与多类别分类器

 

性能考核（测量精度、精度和召回率、ROC曲线）

 

线性回归（标准方程、计算复杂度）

 

正则线性模型（岭回归、逻辑回归、概率估算、决策边界）第九节：支持向量机（线性SVM、非线性SVM）

 降维（投影、流形学习、PCA）

 聚类算法Kmeans

 

2.海量数据的处理与挖掘

 Hadoop海量数据实现原理

 Map Reduce思想变换数据key-value

 Hive在数据统计分析中持久化应用

 PySpark与SparkSQL

 关联数据挖掘

 关联规则Apriori算法

 海量数据的关联分析方案

 练习目标：Hadoop原理/Map Reduce转化实现/关联挖掘算法模型/pyspark的使用机器学习/常见算法模型/机器学习常见概念/数据降维/基于海量数据的关联

以上就是十大Python经典就业练手项目，项目贴合企业用人标准，但是光有这些案例可不够，在实操中还需提高做事效率和质量的思维，就会有被市场淘汰的风险。所以需要提高自身的竞争力！

很多程序员已意识到这一点，据CSDN《2020-2021中国开发者调查报告》数据显示，开发者持续学习的主要路径靠自学， 54% 参与调查的开发者会通过在未参加正式课程的情况下，自学一门新语言、框架或工具。35% 的人群愿意付费进行学习，57% 的开发者每周学习 6 小时以上，7 成的开发者参加培训的预算来自个人。

从报告可以看出，超一半的开发者愿意自学一门新语言、框架或工具，但这样的结果往往会导致两个结果。其一，思维上没有清晰的学习路径，知识碎片化，不成系统；其二，能力上缺乏如编程能力，编程思想，算法能力，架构能力胜任。