文章目錄
- 1 計算機與程式員
- 1.1吃瓜群主眼中的程式員
- 1.2實際上的計算機專業
- 1.3不同"品種"的程式員
- 2 Python程式員
- 2.1 Python的前生今世
- 2.2 Python聲名鵲起
- 2.3 Python:我長這樣誰用啊?
- 2.4 Python為何受人追捧
- 2.5 Python并不是十全十美
- 2.6 Python與其他語言對比分析
- 3 Python廣泛的應用領域
- 3.1 Python與人工智能
- 3.2 Python與大資料
- 3.3 Python與爬蟲
- 3.4 Python與網站開發
- 3.5 Python與資料分析
- 4 如何成長為Python程式員
- 4.1 從Python語言學起
- 4.2 掌握資料結構
- 4.3 涉獵C/C++/java
- 4.4 選擇Python應用方向
- 4.4.1 web方向
- 4.4.2 web方向
- 4.4.3 AI方向
- 4.4 Python編碼
- 5 Python專家答疑解惑
- 5.1 問題1 學習python有哪些學習課程?
- 5.2 問題2 如果不是專業的程式員,可以在哪里找到Python的學習資源
- 5.3 問題3 學習完Python后,并沒有感覺識訓很多?
- 5.4 問題4 Python近期的就業情況和發展前景?
- 5.5 問題5 高級語言都是相似的,Python擅長的領域有哪些?
1 計算機與程式員
1.1吃瓜群主眼中的程式員
一提到計算機程式員,大部分人的印象可能是修電腦的

或者敲代碼的

或者會盜號的黑客

總之,要么是什么電腦都會修的電腦維修店師傅,要么就是能盜號,會破解程式的大神黑客,其實這都是對我們程式員的一種誤解
1.2實際上的計算機專業
百度百科的解釋:程式員(英文Programmer)是從事程式開發、程式維護的基層作業人員,一般將程式員分為程式設計人員和程式編碼人員,但兩者的界限并不非常清楚,
首先關于修電腦這個問題,作為計算機專業的程式員,在專業知識中除了學習軟體,硬體開發外,當然也要了解一些計算機構造的基本知識,當然程式員可以會修電腦,但不是必須要求,修電腦和編程沒有直接關系,
當然程式員也不一定要敲代碼
舉個例子:你會開車不代表不會修車或者造車,你會寫文章不代表你會造字,

計算機專業是個很寬泛的專業,可以具體細分到很多類別,
計算機主要可以分為軟體方向(軟體工程)和硬體方向(計算機科學與技術),軟體工程和計算機科學與技術又可以接著細分,現在的人工智能也比較火,

1.3不同"品種"的程式員
在1.2中我們已經介紹了程式員有很多不同的分類,計算機編程語言也有很多種,我們主要根據使用的編程語言對程式員進行分類,
現在主流的高級編程語言主要有下面幾種

0、Python
Python被稱為膠水語言,哪里都可以用,
有句話說:人生苦短,我用Python,

有程式員網友調侃,python最適合女生學……因為包多!
python有很多方便的庫,丟棄c語言復雜的指標,簡化語法,它的存在就是解決問題,而不是讓你理解語言本身,
1、C

C語言是通用的基礎編程語言,編程開發人員加班加點必備武器,
它的特點在于偏向計算機底層操作,多用于性能要求嚴格的領域,
C語言相對來說會難點,光一個指標就足以把你搞暈,入門一般都是啃著譚浩強的C程式設計,
在硬體、虛擬現實VR/AR,C語言和C++占據主導地位,
2、C++

C++以C發展而來,它比C語言多增加了類、繼承、多載、類模板、C++標準庫、模板庫等,
一句話,C面向程序,C++面向物件,
3、Java

Java可能是目前運用最廣的專案語言,
它的特點是,概念簡單,無數的庫,輕松入門so easy!
可應用于服務端編程、高性能網路程式、分布式計算、安卓移動終端應用開發等,
4、PHP

PHP被程式員網友稱為是世界上最好的語言,但是可能也是被黑的最慘的一門語言,
PHP語法和C類似,有很多的模板和框架,簡單易懂,也許你可以在短短幾天做出web app,
它主要用于web端,快速建站網路開發必備,
5、Javascript

JavaScript是JavaScript 是目前所有主流瀏覽器上唯一支持的腳本語言,僅用10天的時間設計出來,
在前端開發中,占有不可替代的地位,
當然這些語言不是說只能做某些東西,只是說他們各有所長
下面主要介紹本文的主角Python
2 Python程式員
2.1 Python的前生今世
python發展歷程
- 1991年,第一個正式版解釋器誕生(c語言實作)
- 2000年,Python2,
- 2008年,Python3,
- 2021年,Python3.9.x
截止到2021年5月4日,根據python官方網站(https://www.python.org/)訊息,Python3.10已經發布,

Python是目前非常流行的一種編程語言,但它并不是一種新語言,三十年前就已經開發出來(1991年),
可以看到python進行了兩個重大的更新,也就是Python2到Python3的更新,如果按照大家的正常思維來想,應該python2到python3是向下兼容的,在python2開發的軟體在python3版本也可以運行,實際上python2和python3
是兩個完全不相同的版本,并不互相兼容,所以在進行python開發時,一定要注意版本選擇,
大部分情況下我們使用的都是Python3.X版本,但Python的版本并不是越高越好,不建議使用最新發布的版本,可能會存在一下BUG和漏洞,目前比較穩定的版本為Python3.7
2.2 Python聲名鵲起
Python在發布之扯訓只是一個小眾語言,當時(指上個世紀九十年代)的流行語言主要還是C語言,但是在2021年5月發布的最新編程語言排名表可以發現Python的熱度已經到達第2名,僅次于編程語言鼻祖C語言,而且還在處于上升趨勢,

上圖編程語言排名圖來自網頁 https://tiobe.com/tiobe-index/
上圖編程語言排名圖來自網頁 https://tiobe.com/tiobe-index/
上圖為2001年1月-2021年5月主流編程語言排名占比可以看出在2018年后,python語言的上升趨勢很明顯主要原因有:
- 部分國內外中小學已經把python列為學習科目
- 少兒編程培訓機構對python的宣傳
- 人工智能的發展火熱
不難看出,既然可以在中小學生中推廣,必然說明Python相對其他編程語言來說十分簡單,也很有潛力

上圖編程語言排名圖來自網頁 https://tiobe.com/tiobe-index/
上圖為近十年每年評選出的明星語言,可以看到在2018和2020年python均為明星語言,表現已經和C語言不分伯仲
2.3 Python:我長這樣誰用啊?
目前使用python語言的主要知名公司有
- Google:python,java和c是其主要三大開發語言
- NASA:使用python進行資料分析運算
- 豆瓣,知乎
- Dropbox:使用python處理十億級別資料
- YouTube:用python構建網站
2.4 Python為何受人追捧
- 動態,解釋性語言
在python使用資料時,無需提前定義,可提前執行腳本 - 開源,跨平臺
python支持linux,mac,window等多種平臺運行 - 學習成本低
語法簡單,上手性墻 - 開發效率高,工具多多
python開發效率非常高,內置多種第三方工具庫 - 擴展性強
被稱為"膠水語言",可以使用python去實作其他語言的功能,連接在一起
2.5 Python并不是十全十美
正如世界上沒有完美的人一樣,python作為一種高級編程語言,也并不是沒有缺點
- 動態,解釋性語言
動態性對于后期維護不方便 - 運行效率
python的運行效率相對其他c,java,go語言來說很低 - 代碼維護
代碼維護效率低 - 多執行緒
python的多執行緒存在問題 - 語法古怪
python的語法相對于其他語言來說過于固定格式,
2.6 Python與其他語言對比分析

上述表格中,灰色為缺點,藍色為優點
相對于C和shell,python的第三方工具庫十分豐富,且可以自動管理記憶體,無需人工操作
3 Python廣泛的應用領域
在講如何成為python程式員之前,我們先說一下python程式員能干啥
3.1 Python與人工智能
當下,在人工智能方面,python可以說是如日中天,人工智能學習所需要的工具python基本都有,
人工智能以計算機技術為基礎,所以也要以編程語言為依托,python恰好是適合這樣應用場景的語言之一,某種程度上來說也是最適合的,

Python為人工智能領域提供了一大批工具:
- Tensorflow,pytorch,MXNet
- Scikie-learn,numpy,dcikit-image,NLTK …
借助python,可以在人工智能領域開發程序中減少大量代碼的撰寫
3.2 Python與大資料
Python在處理大資料方面優勢十分明顯,
Python由于能夠很好的支持協程(Coroutine)操作,基于此發展起來很多并發庫,在大資料處理和資料可視化方面潛力巨大,

3.3 Python與爬蟲
爬蟲是python的特點之一,利用python的爬蟲庫,可以輕易的快速爬取個人所需要的資料,
python常用的爬蟲庫有:
- urllib
- Requests
- Scrapy
- Pyspuder
- Scrapy-redis

關于爬蟲這里多說一句,為了防止"面向監獄"編程,一定要學習計算機資訊安全法
3.4 Python與網站開發
Python對網站開發提供了多種框架,例如:
- Diango
- Flask
- web.py
- tornado
- 資料庫,前端

3.5 Python與資料分析
python在資料分析方面有明顯優勢

常用的資料分析庫有:
- pandas
- Numpy,scipy
- matplotlib,seaborn,pyecharts
- Scikit-learn(機器學習)
4 如何成長為Python程式員
4.1 從Python語言學起
在基礎階段,要先掌握Python的基礎語法,資料型別,函式和面向物件,這基本在所有語言都是通用的
在進階階段,要掌握Python的I/O,例外,行程/協程,語言特性等相關思想
同時,我們也要對Python的工具有所了解
4.2 掌握資料結構
資料結構在計算機演算法領域十分重要,也是程式員在面試程序中常考的內容,可以提現一個程式員的語言功底

4.3 涉獵C/C++/java
python由于封裝性過高,我們無法通過python去了解代碼的底層邏輯,并且在實際作業中不可能只是用Python一種語言,所以對于其他高級語言也要有所了解,
4.4 選擇Python應用方向
Python的應用方向主要由三個
4.4.1 web方向
web方向主要所學有資料庫原理,web基礎知識,web框架,組件,訊息佇列,前端等等
4.4.2 web方向
Python在爬蟲領域應用廣泛,主要所學內容有網路基礎,抓包共苦,爬蟲框架,反爬等,同時也要注意遵守法律規定,切勿違法亂紀,
4.4.3 AI方向
AI方向除了對Python有所掌握外,也要對數學知識精通,了解AI主要演算法和常用AI框架
4.4 Python編碼
在Python進行代碼撰寫時,一定要注意Python編碼規范,我們在實際作業中,大概率是團隊協作開發,所以,有一個良好的編碼風格十分重要,幫助后續開發節約大量時間
5 Python專家答疑解惑
5.1 問題1 學習python有哪些學習課程?
問:學習python有哪些學習課程?
答:目前python的學習課程有很多,學習那些,怎樣學主要取決于大家學習Python的目的,首先要找到自己的定位,然后去學習相關基礎知識,可以看一下圖靈系列的python圖書或者Python的官方檔案,
5.2 問題2 如果不是專業的程式員,可以在哪里找到Python的學習資源
問:如果不是專業的程式員,可以在哪里找到Python的學習資源
答:github網站()提供了很多國內外程式員的開源專案,大家可以下載下來學習
5.3 問題3 學習完Python后,并沒有感覺識訓很多?
問:學習完Python后,并沒有感覺識訓很多?
答:學習Python不能從眾,人云亦云,一定要有自己的興趣愛好,同樣也可以去github下載優秀開源代碼進行學習分析,
5.4 問題4 Python近期的就業情況和發展前景?
問:Python近期的就業情況和發展前景?
答:從上面Python的使用情況排名來看,Python還是十分火熱的,就業機會和崗位也很多,
5.5 問題5 高級語言都是相似的,Python擅長的領域有哪些?
問:高級語言都是相似的,Python擅長的領域有哪些?
Python擅長與Web開發,且在爬蟲方向沒有競爭對手 在AI,資料分析,自動化運維方向也具有很多優勢,
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標籤:AI
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