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作者：大周|慕課網(wǎng)講師

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一、前言

本文將結(jié)合個(gè)人經(jīng)歷為各位同學(xué)客觀的分析是否有學(xué)習(xí)Python的必要、Python適合誰學(xué)、為什么要學(xué)，希望能夠給看到此文章的同學(xué)一點(diǎn)建議，樹立學(xué)習(xí)目標(biāo)，讓學(xué)習(xí)有結(jié)果。
讀完后，相信你一定能夠有所收獲。

二、簡述個(gè)人經(jīng)歷

本人2010年入行，入行已十余載，歷任測試崗、前后端開發(fā)崗、大數(shù)據(jù)、AI等崗位，可以說對(duì)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)各崗位都有較深的理解，對(duì)各類語言也有較深的使用經(jīng)歷和體會(huì)。

三、沒有最好的語言

TIOBE每年都會(huì)為編程語言進(jìn)行排行，而近兩年為何Python能夠蟬聯(lián)榜首？

是不是現(xiàn)在Python就是世界上最好的語言了呢？

而我的答案是：當(dāng)然不是，世界上沒有最好的編程語言。而只有在某一場景下最適合的編程語言，所以編程語言才會(huì)百花齊放。
所以對(duì)于我們來說，也沒有必要執(zhí)著于到底哪門編程語言是最好的，哪門編程語言能夠通吃所有場景。即便是能夠通吃所有場景，但在某些場景下也并不是最好的解決方案，早晚可能出問題。

四、Python的發(fā)展正如大多數(shù)的我們

Python語言面世于90年代初，并不是一門新語言，而Python在面世之初的十幾年里表現(xiàn)平平無奇，而近些年飛速發(fā)展？

我認(rèn)為在最初的十幾年里Python并沒有找到自己最好的定位，到底解決哪些場景的問題。

比如：

• Java語言的定位就是大型網(wǎng)站的高并發(fā)問題，比如淘寶、京東等大型電商網(wǎng)站全部用的都是Java。
• C/C++，主打的就是安全高效，所以國內(nèi)的大型金融類網(wǎng)站，如銀行系統(tǒng)、證券交易系統(tǒng)等用的都是C/C++。

而Python并不知道應(yīng)該在哪個(gè)方向能突破自己，當(dāng)年的中小型網(wǎng)站的快速建站有PHP，客戶端開發(fā)有C#。

這好像有點(diǎn)像職業(yè)發(fā)展迷茫的我們，有時(shí)陷于迷茫不知往哪個(gè)方向前進(jìn)。

五、Python發(fā)展的契機(jī)

5.1 質(zhì)量體系搭建

我最初接觸Python大概是在10年前，也就是2013年前后，當(dāng)時(shí)還是Python2的版本，項(xiàng)目里需要帶一群沒有編程經(jīng)驗(yàn)的小伙伴快速構(gòu)建一套質(zhì)量管理體系平臺(tái)，采用什么語言就非常重要了，如果讓他們學(xué)習(xí)Java，那大大的拖慢了項(xiàng)目的進(jìn)度，于是Python就進(jìn)入了我的視線。
但當(dāng)時(shí)Python在國內(nèi)也并不是一個(gè)很大眾的語言，在世界編程語言排行榜中大概第六的樣子，國內(nèi)用的并不是很多。
但有了這次的使用經(jīng)歷后，Python給我的第一印象就是上手容易，當(dāng)之無愧的第一易學(xué)的編程語言。

5.2 離線大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理

隨著各項(xiàng)技術(shù)的突破，大數(shù)據(jù)開始得到了快速發(fā)展，而Python易上手的特點(diǎn)得到了最好的發(fā)揮，同時(shí)開發(fā)效率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其它編程語言，同樣的時(shí)間、同樣的工作，使用Python可以更快速的完成項(xiàng)目。

Python在數(shù)據(jù)處理方面得到了很好的應(yīng)用，畢竟Python的語言表達(dá)比純SQL的邏輯更讓人容易明白，也并不會(huì)給數(shù)據(jù)庫帶來更大的壓力。

當(dāng)時(shí)我所帶的項(xiàng)目中：

• C端網(wǎng)站類的項(xiàng)目采用Java語言
• 測試平臺(tái)、自動(dòng)化測試等質(zhì)量控制方向采用了Python
• 實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算應(yīng)用的是Java語言
• 離線數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)邏輯加工及運(yùn)算全部采用的是Python，當(dāng)然今天也有很多人直接用的SQL，畢竟習(xí)慣是不同的，個(gè)人喜好也不相同，這一點(diǎn)不做強(qiáng)求。

5.3 數(shù)據(jù)分析

最早的數(shù)據(jù)分析師采用的分析工具都是Excel，但Excel很難對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，大數(shù)據(jù)時(shí)代下大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理已成為常態(tài)，而此時(shí)我推進(jìn)了公司內(nèi)部數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)全部采用Python語言進(jìn)行分析模型的落地。
這一方面也得到了很好的應(yīng)用，數(shù)據(jù)處理效率和數(shù)據(jù)規(guī)模都得到了很大的提升。

而事實(shí)也證明，我的決策是正確的，Python語言在質(zhì)量控制系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析及分析平臺(tái)構(gòu)建、數(shù)據(jù)加工處理等方面均表現(xiàn)良好。

5.4 網(wǎng)站開發(fā)

由于經(jīng)過了這樣發(fā)展歷程的語言普及，Python走入到了更多人的視線，Python開始反撲web開發(fā)市場，直到今天Python占有了很多中小型網(wǎng)站快速建站的市場，在這個(gè)方面吞噬了很多原PHP語言的場景。當(dāng)然也有很多人能夠舉例說明世界范圍內(nèi)哪些大型網(wǎng)站是使用Python來進(jìn)行開發(fā)的，我并不否認(rèn)Python也有這方面的能力，但市場上確實(shí)在高并發(fā)場景中Java應(yīng)用的是最多的，我并不想誤導(dǎo)大家。
還是那句話，我們需要把最恰當(dāng)?shù)墓ぞ哂迷谧钸m合它的場景。

5.5 人工智能

人工智能是一個(gè)不得不提的場景，我2014年開始落地AI方向項(xiàng)目，也帶過算法團(tuán)隊(duì)，當(dāng)時(shí)做的是知識(shí)圖譜方向的項(xiàng)目，當(dāng)時(shí)的一些算法工程師應(yīng)用的是MATLAB來進(jìn)行算法模型的落地，不能說效率不高，畢竟當(dāng)時(shí)都用這個(gè)，但隨著人工智能的市場規(guī)模擴(kuò)大，很多算法工程師都開始應(yīng)用Python來進(jìn)行算法開發(fā)和應(yīng)用，畢竟它易上手、效率高、擁有豐富的擴(kuò)展庫，看到這篇文章的同學(xué)應(yīng)該做這方面的不多，所以我也不做太深入的說明了，簡單提一下。

六、未來的發(fā)展

國家政策：在過去的十四五規(guī)劃以及二十大會(huì)議中都提到了建設(shè)數(shù)字中國。
在各大企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，技術(shù)選型又是一個(gè)避不開的話題。如何能夠快速達(dá)成成為數(shù)字化企業(yè)的目標(biāo)，那培養(yǎng)數(shù)字化人才又成了一個(gè)不得不談?wù)摰脑掝}，這里我就不展開細(xì)說了，大家如果對(duì)數(shù)字化感興趣，那么可以到百度上搜索"周景陽 數(shù)字化"，可以搜索到相關(guān)的一些信息，我在一些數(shù)字化峰會(huì)上做過一些數(shù)字化人才培養(yǎng)的演講和分享，如果你再感興趣，那么可以找到我，我們再進(jìn)行仔細(xì)的討論。

簡單來說就是企業(yè)要形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，員工要學(xué)會(huì)使用數(shù)據(jù)來給企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。
那么上面咱們說過，Python在數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)展示等方面都有優(yōu)異的表現(xiàn)。
那么未來如果想成為數(shù)字化人才，Python就是你不得不掌握的一門具有核心競爭力的語言。

七、適合誰學(xué)

如果你擁有以下場景的問題需要解決，我建議你還是掌握Python會(huì)大大的提高你的工作效率以及職場的核心競爭力

• 快速進(jìn)行網(wǎng)站開發(fā)，如中型及小型網(wǎng)站的快速建站，Python的速度會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于Java，市面上絕大部分網(wǎng)站其實(shí)都屬于中小型網(wǎng)站。
• 質(zhì)量平臺(tái)開發(fā)，如自動(dòng)化測試平臺(tái)、性能測試平臺(tái)等。
• 運(yùn)維平臺(tái)開發(fā)，如果你是運(yùn)維工程師或DBA，Python將會(huì)更好的替代shell，能夠更能提高你的工作效率，并且能夠讓你的工作更容易拿到成果，因?yàn)槲規(guī)н^的運(yùn)維及DBA都因?yàn)樽约耗軌颡?dú)立搭建一套自動(dòng)化運(yùn)維平臺(tái)而薪資得到了大幅的提升。
• 數(shù)據(jù)分析，如果你是數(shù)據(jù)分析師，要解決數(shù)據(jù)分析的場景，Python將會(huì)成為你的核心競爭力
• ETL，不要僅僅會(huì)寫SQL了，這個(gè)技能所有的ETL都會(huì)，學(xué)會(huì)Python不僅提高你的工作效率，而且能夠讓你具有數(shù)據(jù)加工平臺(tái)搭建的能力。
• 自動(dòng)化辦公，如果你恰好是財(cái)務(wù)、人力、法律、金融等相關(guān)崗位，一定一定要學(xué)習(xí)一下Python，這是你成為數(shù)字化人才的必備路線，我有很多朋友在金融體系里工作，部分國央企已經(jīng)發(fā)文提倡全員掌握Python了，如中信銀行去年就發(fā)了文件講述了Python對(duì)于所有崗位的重要性，要求掌握。我相信在不久之后，會(huì)有更多的企業(yè)提出這樣的要求，如果你能先人一步，那會(huì)極大提高你的職場競爭力。
• 算法工程師，算法并不僅僅需要掌握那些科學(xué)計(jì)算庫，你需要更好的與工程的同學(xué)進(jìn)行配合，未來也需要進(jìn)行算法平臺(tái)開發(fā)，這樣你才能顯得與別人不同，才能拉開與別人的差距。

可能Python還會(huì)適合一些其他的場景，這由同學(xué)們繼續(xù)挖掘，以上純粹是我個(gè)人的經(jīng)歷，我應(yīng)用過的方向，給同學(xué)們一些建議。

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最后，正是由于Python找到了自己的精準(zhǔn)定位，才能一躍成為世界編程語言排行榜榜首的位置，精準(zhǔn)的解決部分場景的問題。而你，也可以應(yīng)用Python成為你職業(yè)發(fā)展的助力，讓你的職業(yè)規(guī)劃更上一層樓。

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