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          Python培訓

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          Python工程師幾個階段,看看你到哪個了?

          • 發布:Python培訓
          • 來源:熱門文章
          • 時間:2020-06-19 15:44

          Python的使用場景實在太豐富,從入門編寫各種小程序,到爬蟲、到全棧、到自動化、到大數據、到AI,各式各樣的場景中都能看見Pthon的身影。這樣一門擁有光明前景的語言,他的使用者應該如何劃分階段呢呢?

          入門級:

          Python的一大特點是入門簡單,但這并不意味著你可以輕松入門。我們在工作和生活中都可以見到這樣的人,初步掌握了Python語法,但高級技巧和編程思想幾乎為0,常見于接觸編程兩三個月的初學者。

              剛剛玩轉PyCharm,搞懂了變量、常量、數據類型,會寫循環、會調函數,但你要問我高級的內容,對不起不會。自己玩著開心不在話下,參與進項目就是在給同事埋雷。

          爬樓中:

          爬樓與入門,欠缺的可能只是練習。這個階段的python工程師已經熟悉了碼代碼的基本邏輯,上百行代碼輕松寫意,大多數人已經可以簡單的為自己寫個爬蟲、處理數據,但代碼量稍稍上升,各種bug就如影隨形。

          他們終于搞懂了嵌套函數、遞歸函數、匿名函數、裝飾器,總算理解了類和繼承、面向對象,糟糕的代碼仍在限制他們的成長。

          刷碼中:

          合格的Python工程師,中小企業的救星!

          刷碼中的Python工程已經有了一定的代碼功力,項目合作再也不是難題、優美的代碼、清晰的邏輯是這個階段的標配。這個階段的工程師往往涉獵許多,根據企業的需求發展出了全面的能力。

          做爬蟲的當然也會研究數據處理,寫后端的也往往開始發展全棧能力。Scoket、數據庫、ES6也成為工作中常用的技術知識,廣度已經足夠,欠缺的只是深度而已。

          多面手:

          真正的多面手,一個人扛起一個項目。

          這個階段的Python工程師有著豐富的實踐經驗和深厚的基礎知識,在各類技術上都有一定的鉆研深度。無論是深度神經網絡和還是Tensorflow,無論是區塊鏈還是大數據,都成為他們能力的一部分。

          這個階段的工程師應該開始研究自己領域的高級難題,要研究http等網絡協議、要研究元編程、要讀懂源碼。不光要會寫代碼,還要會寫更好的代碼。

          他們可以處理企業中遇到的絕大多數問題,是就業市場上最具性價比的人。

          大神級:

          大神級別的Python工程師,已經開始深入到Python程序的核心。與JAVA、C等語言相比,Python的編寫效率高出天際,但運行效率么。。。大師級別的Python工程師已經開始考慮運行效率的優化,Python在運行效率方面的先天不足,完全可以依靠工程師的努力來彌補。

          這個階段算法往往比代碼更重要,AI相關的線性回歸、邏輯回歸、KNN近鄰算法、決策樹算法、隨機深林算法、貝葉斯算法等各種算法設計能力,更是知識庫的重中之重。雖然寫著看起來相似的代碼,但運行速度上簡直是另一門語言。

          大神們大多數都脫離了企業事務的限制,開始為Python本身貢獻自己的力量,Python的巨大優勢——海量的第三方庫大多數都出自他們之手。寫爬蟲要用到Scrapy、后臺要用到Django、數據要用的Numpy、自動化用的Jumpserver等等各式各樣的工具,都讓我們親身體會到他們的存在。

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          想進BAT?學python該掌握哪些“技術點”?

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