2017年7月20日，IEEE Spectrum 發布了第四屆頂級編程語言交互排行榜。因為有各種不同語言的排行， 所以 IEEE Spectrum 依據不同的變量對流行度進行了排行。據 IEEE Spectrum 介紹，他們的排行依據數 據記者 Nick Diakopoulos 提供的數據，結合 10 個線上數據源 的 12 個標准，對 48 種語言進行了排 行。 Python 的排名從去年開始就借助人工智能持續上升，現在它已經成為了第一名。但排在前四名的語言 Python、C、Java 和 C++都擁有廣大的用戶群體，並且他們的用戶總量也十分相近。實際上， Diakopoulos 在對公司招聘所要求的基本語言分析中，C 語言的需求甚至還要在 Python 之前。
Python的火熱度持續不斷。。。。。。 你覺得Python真的好嗎？或許你在漫天的宣傳中看到了這些：
- 接近英語的簡單語法；
- 開發環境簡單，能打字就能寫代碼；
- 眾多的第三方庫； 解釋執行，不需要編譯；
- 跨平台，方便移植；
但是作為一個負責任的假程序員 ，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，要在怎么學如何學上下功夫。 那么，言歸正傳，我們來看看Python這個神奇的語言。
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項目而言，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工程師在企業里面的定位是什么？
四個重要的定位：驗證算法、快速開發、測試運維、數據分析。
1、驗證算法 ：就是對我們公司一些常見設計算法或者公式的驗證，公式代碼化。
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，更少的代碼來開發網站，Python 在網站前后台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，網絡配置，日志分析 ，安全檢測 等等許許多多的方面，無所不包。python可以寫很多的腳本，把“操作”這個行為做到極 致。與此同時，python在服務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 插件) 虛擬化管理 ( python-libvirt) 進程管理 (supervisor) 雲計算(openstack) ...... 還有大部分系統C庫都有python綁定。
4、數據分析：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的接口，所以使用Python做大數據的mapreduce也非常簡單，加上py對數據庫支持都很好，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：為什么爬蟲沒有中重點講？
其實這里給大家重點說一下，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序。小到抓取一個 小黃圖網站，大到一個互聯網公司的商業應用。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。
除了入門，爬蟲也被廣泛應用到一些需要數據的公司、平台和組織，通過抓取互聯網上的公開數據，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、存儲、分布式計算等很多問題，與小白的抓黃 圖小程序，復雜度差了很多倍。
第三部分：python的崗位，薪資，及技能要求
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高級開發工程師（15k-30K）
- Python大數據工程師（15K-30K）
- Python機器學習工程師（15k-30K）
- Python架構師 （20k-40k）
目前應用最多的：全棧開發、數據分析、運維開發，大家知道他們分別的要求是什么嗎？
我們來看三個崗位要求：
- 崗位1：任職要求 1.計算機、軟件相關專業本科或以上學歷，3年以上工作經驗；
- 2.熟悉python、JS開發語言；
- 3.具有MySQL數據庫設計與優化能力，熟悉mongoDB、mc、redis等一種以上；
- 4.熟悉Linux/Unix，能進行shell編程；
- 5.具有良好的學習能力，時間和流程意識，溝通能力、團隊合作
崗位定義：Python運維開發
- 崗位2：職位要求 1,熟悉 Python 編程;
- 2,熟悉 Linux 系統;
- 3,熟悉 shell 編程;
- 4,了解 django/web.py/flask 框架一種及以上;
- 5,有一定的 Web 后端開發經驗，熟悉前后端分離的開發模式 熟悉關系型數據庫 的使用與基本設計優化方法，了解常見的 NoSQL 數據庫如MongoDB, Redis 等;
- 6,良好的編碼風格及測試習慣 加分項: 在 GitHub 上有開源項目
崗位定義：Python全棧開發
- 崗位3：任職資格 1、具有python開發數據處理軟件的經驗；
- 2、精通Python，掌握numpy，scipy，matplotlib，pandas等數據處理方面常用的第三方 python庫；
- 3、熟悉至少一種Sql數據庫 （mysql/ sqlserver/oracle）；
- 4、熱愛編程、具有良好的代碼風格；
- 5、做事具有條理性，具有良好的自學能力、分析問題以及解決問題的能力。
崗位定義：Python數據分析
那么，大家來看看，這三個崗位基本要求里面，有哪些共性和不同？
第一層：python的基本語法和標准庫
既然你要會python開發，那么語法基礎和庫是最基本的。
第二層：Linux基礎
全棧和運維涉及linux服務器的操作，那需要shell編程和linux基礎操作的基礎能力。數據分析其實就 沒有這一層，涉及是數據采集，也就是爬蟲。全棧對linux基礎要求少一些，而運維需要更多，還需 要一些DNS/DHCP之類的，很多企業也需要一定的運維工作年限。
第三層：數據庫操作
數據庫操作：SQL、Nosql，數據的儲存和處理，就是常見的增刪改查。
第四層：web前端
前端的實現，包括web前端技能，了解或熟悉HTML、CSS、Javascript，Bootstrap，jq,nodejs。 全棧就不說了，運維開發涉及到可視化的界面。
第五層：基礎python的框架和庫
基礎python的框架和庫做各種實現，需要開發一個網站或者做一個自動化運維監控，數據分析師基 於一些可視化的庫和數據分析的庫。
第六層：算法設計 和求職准備
學一個技術和進階的核心是算法設計，最重要的是：求職
最后一個部分：說說薪資和城市
全國python就業形勢分析：招聘待遇，工資20000-29999占比最多，達40%。經驗要求，3-5年工 作經驗要求的占比最多，達71%；學歷要求，本科學歷要求的占比最多，達76%。該數據僅供參考
python工資按工作經驗統計，其中0-2年工資¥13060，應屆畢業生工資¥4210，3-5年工資 ¥15220，6-7年工資¥23860，8-10年工資¥25220，10年以上工資¥14170，該數據僅供參考。
以上就是關於Python職業需求，薪資崗位以及常見職位的一個分析，歡迎大家留言和討論。
-------------------------------------轉載自知乎：Wayne