作者 | 雨蹊

本文经授权转载自100offer（ID：im100offer）

「人生苦短，快用Python」，这话曾是不少选择投入Python麾下的「码农」们的一句调侃和自我标榜。

与敏捷开发、大数据甚至人工智能风口捆绑在一起的Python，似乎从来不缺热度。2019年1月TIOBE排行榜显示，由于全球流行度在过去一年中涨幅最高（3.62%），Python一举获得了2018年度编程语言的称号。

事实上，过去几年间Python一直都被寄予厚望，有人认为它最有望超越Java的地位，成为主流编程语言霸主。

（截至2019年3月份，TIOBE的Python编程社区指数走势图。目前Python的评分增速迅猛，达到历史新高峰。）

然而，与国际技术社区上一片「形势大好」对比鲜明的是，国内技术圈却一直存在对Python的「力挺」和「唱衰」两派阵营，针锋相对；同时Python在国内互联网公司的普及度也仍然偏「小众」。

在这种自我矛盾的环境下，那些曾因为「人生苦短」而选择Python的程序员，如今的薪资水平和职业发展又如何？

接下来，本文将通过招聘平台100offer的数据来寻找答案。

注：本文数据除另行说明外，均取自 2017年1月1日至 2018年12月31日，经筛选在 100offer 进行匿名展示的中国大陆共 410 位 Python方向求职者和 2196 份面试邀请（下文简称面邀）。

Python人才市场整体乐观，但薪资仍不及主流技术岗位

从数据表现来看，近年Python工程师在人才市场上整体趋势是乐观的。

2016年到2018年期间，每年平均面邀薪资都是稳步上升，人均面邀数从2016年的6份，逐步小幅缩减到了2017年的5.6份和2018年的4.2份。

横向与其他技术岗位相比，Python这样的薪资涨幅也算得上是表现突出。下图显示，Python在2018年的平均面邀薪资首度突破了40万大关，同比涨幅在所有技术岗位中排名第三，仅次于C/C++和安卓。

不过从图中也可看出，虽然各种培训班常常拿「Python是高薪工作的敲门砖」、「掌握了Python，就能在AI时代快人一步」等卖点招揽学员，但实际上，Python的平均薪资水平目前仍然不如Java、安卓、C/C++等主流技术岗位，甚至也小幅落后于.net、iOS和Go。

「Python是沾了深度学习风口的光，之前被吹得有点神话了。目前国内互联网对Python的应用普及度还是远不如Java的，」一位招聘经理透露道。「从企业客户近期在我们平台的招聘需求量来看，市场对Java人才的需求也比Python强劲。」

的确，下面两张图也证实了，不论是求职人数还是企业招聘数量，尽管Python的市场占比近年已有所上升，却仍然难以撼动Java、前端、安卓这三大经典开发岗位的地位。

各种资历背景的Python求职者，谁配得上更高的薪水？

Python在中国曾经历过三次风潮。第一次是 2007 年的搜索引擎浪潮，Google 进入中国市场，这家明星公司里对Python高普及率也吸引了人们的关注；第二次是2009 年到 2012 年的中国互联网创业潮，许多新兴公司急于快速搭建网络架构，开发环境友好的 Python成为许多工程师首选。第三次则是从2015 年初至今，深度学习概念带火的技术潮流。

在这三次风潮中，中国程序员展现出了对捕捉技术风向的饥渴和超强的学习能力。Python与近年走俏的GoLang以及众多前端框架等技术一样，尽管都以海外为诞生和发祥地，但总能被国内的技术工作者在短时期内掌握，并利用庞大的互联网市场人口进行检测。

那么，在第三轮技术风潮方兴未艾的今天，哪类Python人才更经得起市场的检验？

1）工作年限：Python人才供给偏年轻化，资深程序员仍然稀缺

在求职者的工作年限上，近年的人员构成变化很小，python工程师仍是年轻人的天下：近半数工程师分布在3-5年经验区间，6年以上的资深人员占比不到三成。

同时，不同工作经验的求职者获得的面邀机会和薪资区别也较为明显。一方面，姜还是老的辣，越资深的员工的面邀年薪越高；另一方面，往年的面邀机会主要向初级人员倾斜，而到了2018年，6-8年的资深Python人员在市场上更受公司欢迎，收到的面邀最多。

因此整体上，市场稀缺的资深Python人才更受追捧。

2）学历：优中选优，低学历人群的市场空间被挤压

Python工程师求职者的整体学历水平，近年有所提升。2018年在100offer平台上进行匿名简历展示的Python程序员中，硕士及以上学历的占比上升了5个百分点，专科生原本就不大的「生存空间」，还在被不断挤压。

高学历给Python人才带来的面邀机会和薪资回报，也是显而易见的。

2017年不同学历人群的薪资差异并不明显，即便是专科生也能获得人均3份面邀；然而，到了2018年，专科生仅能获得人均1份面邀，硕博候选人的薪资优势更加凸显。

3）技术背景：复合背景的Python程序员更吃香

有趣的是，从求职者的以往工作背景来看，「根正苗红」的Python程序员并不算多，大多数人拥有复合背景。

简历中的最近一份工作经历中有Python开发经验的人仅占26%，加上算法和数据工程师这两个与Python密切相关的岗位，一共也才34%。

相比之下，从事后端、移动端、前端等非Python语言开发岗的程序员最多，占比高达36%； 甚至有20%的候选人来自跨度相对更大的运维、测试、安全和非技术岗。

Python求职者之所以有这样「兼容并包」的技术背景，客观原因之一就是它更简明易学、可读性好，易维护，学习成本和时间相对较短。

上图的薪资和面邀数据也表明，资深专家型人才、管理型人才，或者是复合型背景的开发人员从事Python，比技术单一型的Python工程师更「吃香」。

哪些类型企业能给Python工程师开高薪？

1）Python高薪招聘，从「小而美」向大厂集中

早年时，发放Python招聘需求的企业较为均匀地分布在各个轮次的企业中。由于极度的敏捷高效和相对的成熟稳定，Python 备受各类中小型互联网公司青睐。

进入2018年，一方面互联网寒潮对创业公司的生存和招聘需求造成了显著影响，另一方面，一些大厂的项目组也纷纷开始应用Python，面邀数量明显向上市公司集中。

在面邀薪资上，2018年也呈现出了大厂的「集聚效应」，A~C轮创业公司的平均年薪，甚至能被上市公司拉开将近10万的差距。而2017年，C轮、D轮和上市公司之间的Python薪资水平还几乎没有区别。

目前国内互联网公司对Python的应用，早已不再局限在中小企业和创业团队中，而是向国际大中型互联网公司看齐。大量应用Python的典型包括Youtube、Dropbox、Quora、Google、Facebook，以及百度、腾讯、字节跳动、豆瓣、知乎、汽车之家、美团等。不过，国内大厂目前对Python的需求主要集中在策略、模型和算法类岗位。

2） 北京和杭州更适合Python工程师跳槽

在100offer的Python面邀中，北京公司以压倒性的数量优势超过了其它城市，几乎接近杭州、上海、深圳和广州四座互联网一线城市的Python面邀数总和。杭州薪资水平最高，同时面邀数量占比高达34%，仅次于北京。两地的Python程序员能获得相对更优质的机会。

企业眼里的优秀Python工程师，都有哪些特质？

根据100offer上的Python岗位，以后端开发和架构为主，以算法和数据挖掘为辅，并有少量前端、全栈开发岗，以及运维支持。当然，Python还可延伸应用于下图所示的众多细分领域，我们在此仅就平台上的常见招聘岗位做重点梳理。

（Python在不同应用场景中的知识结构。图片来自网络）

通过大量的企业面邀JD，我们将各个企业对优秀Python人才的期望，分类总结出了以下共性。

1、 Python后端开发

• 编程语言：具备2年以上开发经验，至少熟悉一种开发语言：Python、Java、PHP、C/C++

• 服务框架：熟悉常见的Python框架，熟练掌握Django、Tornado、Flask等其中的一种

• 数据库：熟悉常见的数据库，至少熟练掌握Mysql，Mongodb，Redis其中一种；熟悉大规模数据存储及分析系统优先

• 熟悉Unix/Linux操作系统，有良好的编码规范

• 对web后端技术架构有全面理解，熟悉 TensorFlow 等机器学习框架，是加分项

2、 算法、大数据、爬虫类

• 编码能力强，内功扎实；熟悉linux开发环境，熟悉Python，至少精通 C/C++ 或 Java 中的一种编程语言。

• 熟悉爬虫机制，有分布式爬虫开发经验者优先 ，熟悉Scrapy / Redis / MongoDB / MySQL 者优先

• 了解多种网络通信协议，熟悉 Thrift RPC 或 gRPC 加分

• 熟悉机器学习的常用算法，有足够强的业务理解力，数据思维好

• 数学专业的硕士或博士，有一定数学功底，加分

• 有图像识别、深度学习、机器学习、自然语言处理等相关经验，大大加分

3、 Python前端开发/全栈开发

• 熟悉Python、Java、PHP、C#、Shell等语言中的至少2门，熟悉Linux操作系统

• 与大部分前端的招聘需求类似：HTML5 / CSS3 / JavaScript 基础扎实，精通 ES6 / jQuerydejs 等，熟悉前端框架（Vue/ Angular /React）和原理

• 熟练掌握 webpack /gulp /rollup 等构建工具，有丰富的前端工程化实践经验

• 掌握Tornado/ OpenERP / Django / Flask者加分

• 熟悉 MySQL、PostgreSQL 等数据库，能编写调试 SQL 语句、存储过程，索引、性能优化者，是重要加分项

其实各应用场景需要的知识结构有不少重叠之处，需要每位 Python 工程师根据自己的职业规划，有意识地构建知识体系和技能树。

写在最后

得益于AI和机器学习的大风口和 Python 在算法和大数据方面的优势，加上入门门槛相对较低，使其一度成为编程小白们眼里的香饽饽。然而需要认清的一个现实是，Python 的热潮持续了几年，至今仍然在最主流的语言之外徘徊。

整体而言，Python 人才市场的未来看起来较为乐观：

一方面，Python 在人工智能、数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域的应用越来越普遍。同时，深度学习领域仍有很大的发展空间，Python 社区的活跃度和普及率也是其它新型AI语言难以超越的。因此，只要AI的大趋势在，Python 人才在互联网行业就总有一席之地。

另一方面，大家对 Python 薪资不要有不切实际的幻想。随着人才供给增加，互联网企业的定薪也在恢复正常化，Python 开发薪资仍然与主流开发岗位有差距，并没有出现人们想象中的「一飞冲天」。此外，Python 语言饱受诟病的诸多缺陷，也给了Julia、Swift for TensorFlow等新语言可乘之机。

无论 Python 的未来是进是退，有一句话很在理：顺境时拼命往上爬，逆境时提升自己。对于 Python 程序员来说，努力积累自身的技术实力，远比陷入对未知趋势的担心和无畏猜测来得更实际。

在此，我们建议想成为优秀 Python 开发者的你，要避免沦为「唯 Python 论」者和技术单一型人才。在后端技术架构、数据库结构设计等方面积累扎实基础，坚持多逛技术社区、做笔记和持续学习，多拓展技术圈人脉，与更多同行互相交流，开拓技术视野，都是值得践行的进阶方法。

【完】

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