达内培训的老师说,Python作为一门面向对象的编程语言,简洁的语法使得编写数十行代码即可实现爬虫功能,获取海量互联网数据.使用Python来编写爬虫实现简单且效率高,同时爬取的数据可以使用Python强大的第三方数据处理库来进行分析,最重要的是学习成本低,如此之好的东西怎能不学习呢?
有人预言,Python会成为继C++和Java之后的第三个主流编程语言.不过,对于尚未踏入职场的数据人士来说,更关心的是:人才需求量大吗?就业空间如何?学完Python好找工作吗?会不会因为招聘人员少而不能顺利就业?那么我们就来告诉你Python就业的几大优势:就业薪酬高、人才就业率高、人才需求量大、就业方向广、升职速度快.
Python 可以用来做什么?
在我看来,基本上可以不负责任地认为,Python 可以做任何事情.无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫,还是Web 程序开发、桌面程序开发还是科学计算、图像处理,Python都可以胜任.
或许是因为这种万能属性,周围好更多的小伙伴都开始学习Python. Python 现在到底有多热呢?我觉得我们可以看以下的这两组数据.
第一:Python 排名稳居前五
得益于 Python 在多个领域的应用都在逐渐变热,Python 在TIOBE榜上已经是稳居前5了.
第二:越来越多的公司在用 Python 做网站
除了大家熟悉的知乎、豆瓣,已经有越来越多的公司开始用 Python 来快速搭建网站产品.相应的,也有越来越多的公司开设了Python Web的职位.
根据我们的统计,目前在招的Python web 职位,所需技能按优先级中,Python基础和Django的优先级是最高的
速度不再重要
人们对 Python 最大的抱怨之一就是它的速度比较慢,有些人甚至拒绝尝试使用 Python,因为它比其他语言速度慢.这里说说为什么我认为应该尝试使用 Python,尽管它是有点慢.

Python 速度慢,但是这并不重要.语言的速度(或者 CPU 时间)几乎从来不是问题.实际上谷歌曾经就这一概念做过一个研究,并且他们就此发表过一篇论文.那篇论文论述了设计高吞吐量的系统.在结论里,他们说到:
在高吞吐量的环境中使用解释性语言似乎是矛盾的,但是我们已经发现 CPU 时间几乎不是限制因素;语言的表达性是指,大多数程序是源程序,同时它们的大多数时间花费在 I/O 读写和本机的运行时代码上.而且,解释性语言无论是在语言层面的轻松实验还是在允许我们在很多机器上探索分布计算的方法都是很有帮助的.
当就开发时间而言,Python 要比其他语言更快吗?按常规惯例来看,我、google 还有其他几个人可以告诉你 Python 是多么的高效.它为你抽象出很多东西,帮助你关注那些你真正应该编写代码的地方,而不会被困在琐碎事情的杂草里,比如你是否应该使用一个向量或者一个数组.
在研究中,Python 的效率比 Java 高出 2 倍.有一些其他研究也显示相似的东西. Rosetta Code 对编程语言的差异进行了深入的研究.在论文中,他们把 python 与其他脚本语言/解释性语言相比较,得出结论:Python 更简洁,即使与函数式语言相比较(平均要短 1.2 到 1.6 倍).
优化你最贵的资源,那就是你,而不是计算机.选择一种语言/框架/架构来帮助你快速开发(比如 Python).不要仅仅因为某些技术的快而选择它们.当你遇到性能问题时,请找到瓶颈所在.你的瓶颈很可能不是 CPU 或者 Python 本身.如果 Python 成为你的瓶颈(你已经优化过你的算法),那么可以转向热门的 Cython 或者 C.
如果你对Python感兴趣,想要追赶 Python 的热潮,应该如何学习呢?现在许多人在自学之外,都会选择Python培训.选择Python培训课程的衡量标准是什么呢?我认为有以下几条:
1、是否有循序渐进的练手项目
如果课程里面只是对着屏幕把项目代码敲一遍,那其实看了也不能自己真正掌握,重要的是自己在课程作业里动手实践,所以课程中有没有循序渐进的练手项目帮你提升能力,这是很重要的.
2、是否涵盖 python web 所需的重点职业技能
虽然短时间精通多门技能不现实,但至少应该先入门,再在实践中加深印象.如果一点概念都没有,碰到问题也不知道从何下手了.
3、是否针对零基础的同学讲解的生动易懂
不少课程会标注课程所需的知识储备,需要先掌握哪些知识才能看懂这门课,只有少数课才真正是零基础可以学习的,这个是需要注意的.
4、是否配备了质量稳定的答疑服务
实际编程会遇到问题被卡住真是太常见的一个事情了,很多程序员没了stackoverflow也是无法正常工作的.但初学者很可能是连问题都描述不清楚的,所以有个老师帮初学者即时解决问题的话,能节省很多时间.
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