python好找工作吗2017-你为什么不来了解一下Python？

1、前景发展

Python言语有一个特点就是没有什么特别强势的，可是它能够使用都非常的多范畴，并且效率高的可怕，Python的使用范畴非常多，现在据了解国内应该是没有太多人学习Python，而Python的招聘和薪酬确实非常的高，现在有许多大型企业如腾讯，阿里，百度，搜狐，微软，谷歌，华为这些大型互联网公司都是用高薪延聘Python开发人员。

2、薪酬

现在，Python开发者的薪酬根本都是在15K以上，并且它的涨幅不知道为什么高的离谱，能够达到50%的涨幅，而Java的薪酬封顶也就是30000左右，而Python却能够涨到最好50K，因为Python这个言语今后的发展前景非常可观，尤其是稀缺人才，类似于之前的IOS开发。

3、发展方向

●Linux运维

用python实现的测试工具及过程，包含服务器端、客户端、web、andriod、client端的自动化测试，自动化性能测试的执行、监控和分析，常用selenium appium等框架。

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。

●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。

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。

●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。

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。

●人工智能

为什么把这个方向留在最后，因为这是咱们即将到来的年代"人工智能年代"机器人扫地，机器人洗碗，这样的年代不会太远，最多五年，而Python正是这个方向首选的言语。

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。

Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html库。因此，它非常适合作为人工智能语言的。

以上就是目前比较好的几个Python的发展规划和前景，让你学习Python有个流程，不会晕头转向的。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，我们不用学习无比艰难的JAVA，Python是最好的选择，无论上述你选择哪个方向，都是不会错的。有对Python感兴趣的欢迎大家进群：612186238，有需要Python学习资料的也欢迎加入。

●2017年7大最佳的人工智能编程语言——Python第一！

在第三届互联网大会中百度CEO李彦宏曾表述：靠移动互联网的风口已经没有可能再出现独角兽了，因为市场已经进入了一个相对平稳的发展阶段，互联网人口渗透率已经超过了50%。而未来的机会在人工智能。的确互联网巨头公司在人工智能领域投入明显增大，都力争做人工智能时代的“带头大哥”。

Python作为一门编程语言，其魅力远超C#，Java,C,C++，它被昵称为“胶水语言”，更被热爱它的程序员誉为“最美丽的”编程语言。从云端、客户端，到物联网终端，python应用无处不在，同时也是人工智能首先的编程语言。

●Python超过R，成为数据科学和机器学习的最常用语言

近期，数据挖掘资讯网站KDnuggets开展了一项调查，问题是“2016年和2017年，在数据分析、数据科学和机器学习工作中，你使用R、Python、两者都用，还是其他工具？”

对954名受访者的调查显示，Python尚未完全“吞噬”R，但2017年Python生态系统已经超越了R，成为数据分析、数据科学和机器学习领域领先的平台，同时也在迅速吸引其他平台的用户。

2016年，Python排名第二（“主要使用Python”占比为34%，“主要使用R”占比为42%），而在2017年的结果中，Python和R的占比分别为41%和36%。

●numpy宣布不再支持python2.7

Python核心团队计划在2020年停止支持Python 2。NumPy项目自2010年以来一直支持Python 2和Python 3，并且发现支持Python 2对我们有限的资源增加了负担；因此，我们最终计划将停止支持Python 2。现在，我们已经进入了社区支持的Python 2的最后几年，NumPy 项目公布了它逐步淘汰 Python 2 支持的时间表，目标是帮助下游生态系统制定计划并完成过渡。

我们目前的计划如下：

到2018年12月31日为止，所有的NumPy版本都将完全支持Python2和Python3。

从2019年1月1日开始，任何新的功能版本都只支持Python3

●Python荣获2017年最流行编程语言

根据IEEE Spectrum研究报告显示，在2016年排名第三的Python在今年已经成为世界上最受欢迎的语言，C和Java分别位居第二和第三位。最近我们报道，Java被斯坦福大学定为入门语言，主要是因为这个编程语言已经“老化”，斯坦福大学不鼓励学生采用CS 106课程，而是用JavaScript代替Java。然而，根据这份报告，Java仍然是招聘者中最受欢迎的技能之一

●Python大热，从业界反馈看机器学习语言趋势

在深度学习市场，对 Python 的招聘需求仍然最高。但前五大语言的排序变成了Python，C++，Java，C，R。这里有很明显的对高性能计算语言的侧重。而且，Java 的增长速度惊人，它可能很快成为深度学习市场的第二位。在可预期的将来，R 还不会成为最受欢迎的深度学习语言。令人惊讶的是 Lua 的存在感之低。要知道，开源框架巨头之一的 Torch 便是基于 Lua，许多开发者因此会认为它在深度学习市场占有特殊地位。

●Google Research Blog 推出开源 Python 库“Tangent”

日前，Google Research Blog 推出开源 Python 库“Tangent”。据介绍，这个库与现有的机器学习库相比，存在诸多优势，可以大大改善了用户的使用体验。

整理如下：

Tangent 是一个全新的免费开源 Python 库，可以用于自动微分。与其他现有的机器学习库相比，Tangent属于源到源（source-to-source）系统，可以用 Python f 函数调用新的 Python 函数，计算出 f 的梯度。对用户来说，这大大改善了梯度计算的可见性，更易于编辑和调试。

Python作为现在很热门的一门编程语言，介于Python的友好，许多的初学者都将其作为首选，为了帮助大家更好的学习Python，我筛选了2年内优秀的python书籍，个别经典的书籍扩展到5年内。

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