從事Python多年的全棧工程師給你分析為什麼學Python！
Python的火熱度持續不斷。。。。。。作為入門語言還是不錯的！
你覺得Python真的好嗎？或許你在漫天的宣傳中看到了這些：
開發環境簡單，能打字就能寫程式碼；
接近英語的簡單語法；
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式猿，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。
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專案而言，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、資料分析。
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，公式程式碼化。
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，更少的程式碼來開發網站，Python在網站前後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：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可以寫很多的指令碼，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 外掛) 虛擬化管理( python-libvirt) 程序管理 (supervisor) 雲端計算(openstack) ...... 還有大部分系統C庫都有python繫結。
4、資料分析：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做大資料的mapreduce也非常簡單，加上py對資料庫支援都很好，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式。小到抓取一個小黃圖網站，大到一個網際網路公司的商業應用。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。你沒有爬蟲的技術是萬萬不行的！
除了入門，爬蟲也被廣泛應用到一些需要資料的公司、平臺和組織，通過抓取網際網路上的公開資料，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、儲存、分散式計算等很多問題，與小白的抓黃圖小程式，複雜度差了很多倍。
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高階開發工程師（15k-30K）
Python大資料工程師（15K-30K）
Python機器學習工程師（15k-30K）
Python架構師（20k-40k）
在這裡還是要推薦下我自己建的Python開發學習群:301056051，群裡都是學Python開發的，如果你正在學習
Python ，小編歡迎你加入,大家都是軟體開發黨，不定期分享乾貨（只有Python軟體開發相關的），包括我自己
整理的一份最新的Python進階資料和高階開發教程，歡迎進階中和進想深入Python的小夥伴
