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说说自己对python语言的认知以及他将来的左右 你对python了解多少

一,Python简介

Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 Python
的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。
Python 是一种解释型语言: 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python 是交互式语言: 这意味着,您可以在一个Python提示符,直接互动执行写你的程序。
Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python 是初学者的语言:Python 对初级程序员而言,是一种伟大的语言,它支持广泛的应用程序开发,从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。
二,Python发展历史

1989年,为了打发圣诞节假期,Guido开始写Python语言的编译器。Python这个名字,来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus。他希望这个新的叫做Python的语言,能符合他的理想:创造一种C和shell之间,功能全面,易学易用,可拓展的语言。
1991年,第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的,并能够调用C语言的库文件。从一出生,Python已经具有了:类,函数,异常处理,包含表和词典在内的核心数据类型,以及模块为基础的拓展系统。
Granddaddy of Python web frameworks, Zope 1 was released in - - 1999
Python 1.0 - January 1994 增加了 lambda, map, filter and reduce.
Python 2.0 - October 16, 2000,加入了内存回收机制,构成了现在Python语言框架的基础
Python 2.4 - November 30, 2004, 同年目前最流行的WEB框架Django 诞生
Python 2.5 - September 19, 2006
Python 2.6 - October 1, 2008
Python 2.7 - July 3, 2010
In November 2014, it was announced that Python 2.7 would be supported until 2020, and reaffirmed that there would be no 2.8 release as users were expected to move to Python 3.4+ as soon as possible
Python 3.0 - December 3, 2008
Python 3.1 - June 27, 2009
Python 3.2 - February 20, 2011
Python 3.3 - September 29, 2012
Python 3.4 - March 16, 2014
Python 3.5 - September 13, 2015
三,Python特点

易于学习:Python有相对较少的关键字,结构简单,和一个明确定义的语法,学习起来更加简单。
易于阅读:Python代码定义的更清晰。
易于维护:Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
一个广泛的标准库:Python的最大的优势之一是丰富的库,跨平台的,在UNIX,Windows和Macintosh兼容很好。
互动模式:互动模式的支持,您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言,互动的测试和调试代码片断。
可移植:基于其开放源代码的特性,Python已经被移植(也就是使其工作)到许多平台。
可扩展:如果你需要一段运行很快的关键代码,或者是想要编写一些不愿开放的算法,你可以使用C或C++完成那部分程序,然后从你的Python程序中调用。
数据库:Python提供所有主要的商业数据库的接口。
GUI编程:Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。

四,Python的应用方向

1.常规软件开发

Python支持函数式编程和OOP面向对象编程,能够承担任何种类软件的开发工作,因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

2.科学计算

随着NumPy,SciPy,Matplotlib,Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。

和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的,不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。

3.自动化运维

这几乎是Python应用的自留地,作为运维工程师首选的编程语言,Python在自动化运维方面已经深入人心,比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。

4.云计算

开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的,搞云计算的同学都懂的。

5.Web开发

基于Python的Web开发框架不要太多,比如耳熟能详的Django,还有Tornado,Flask。其中的Python+Django架构,应用范围非常广,开发速度非常快,学习门槛也很低,能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。

6.网络爬虫

也称网络蜘蛛,是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据,那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少,但Python绝对是其中的主流之一,其Scripy爬虫框架应用非常广泛。

7.数据分析

在大量数据的基础上,结合科学计算、机器学习等技术,对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

8.人工智能

Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言,得到广泛的支持和应用。

Python就业岗位及薪资

五,Python的岗位和资薪

Python全栈开发工程师(10k-20K)

Python运维开发工程师(15k-20K)

Python高级开发工程师(15k-30K)

Python大数据工程师(15K-30K)

Python机器学习工程师(15k-30K)

Python架构师(20k-40k)




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