什麼是Python？

Python是一種面向物件的解釋型計算機程式設計語言，具有豐富和強大的庫。它常被暱稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模組（尤其是C/C++）很輕鬆地聯結在一起。

Python現在確實是目前比較熱門的一個程式語言，但熱門，並不一定意味著一定好找工作。但同時我自己也很喜歡Python，我是把當做輔助語言，也就是第二語言來使用的，因為有時候會用Python寫寫自動化的小指令碼或者寫一點小工具還是很實用的。但是有出去找過工作的朋友們，應該都知道如果你只會Python,並且作為唯一主語言出去找工作的話，就會發現卻是一件非常難得事。下面讓我們理性的對Python來分析一下。

Python的業務領域有哪些？

Python的義務領域主要是有五個方面

AI和ML，就是人工智慧，還有機器學習的演算法領域資料分析爬蟲Web後端開發自動化測試，運維，輔助指令碼和一些輔助工具

首先我們來說說AI，ML和資料分析的領域，這個領域主要是用Python來作為演算法，這樣的話，其實要求很高，需要你有很強的數學功底和需要有較強的邏輯思維。這暫且都不說的話，最重要的一點就是Python的人工智慧，機器學習還有資料分析這些領域一般對學歷是有要求的，所以說根本就不是特別的樂觀。

爬蟲領域，在早些年的時候，我們就用JAVA來做爬蟲的話，去爬一些知名的網站，其實都還蠻好爬的，但是今年來你會發現爬蟲這個事情越爬越難，現在很多網站其實它的反爬機制都蠻厲害的，所以說現在你想爬到你想感興趣的東西是越來越難的。所以爬蟲領域又是一個我覺得，反正就是我不是特別看好的一個領域吧。這個玩意第一個是工作起來活很雜，我真的覺得大家需要好好去考慮一下要不要把爬蟲當做自己的工作方向，怎麼說呢，就是爬蟲這個東西有一點點投機倒把的意思吧。而且未來而言，反爬趨勢也會越來越重，所以也是不太推薦大家學Python搞爬蟲的。

而自動化測試領域倒是一個Python用的比較多一點，比如像是那些做App的公司，會用Appium框架來做App的自動化測試，還有一些公司會用Python來做輔助指令碼，另外一些運維綱也會拿Python來做一些自動化的事情，這個領域確實用的滿廣泛的。

現在我們這一圈分析下來會發現Python好像並沒有那麼的“親民”，很多領域其實門檻非常，對演算法，對數學還有對學歷的要求真的是非常的高，所以說Python這個東西，你只會Python的話很難去找到工作（以上就是從應用領域這個角度來分析）。而在崗位方面來說，其實純Python的崗位並不多。而Python的強項在資料分析和演算法上，而資料分析和演算法這種是屬於高階崗位，第一個是崗位比較少，它很顯然沒有前端、後端開發崗位那麼多，那麼的密集，而且Python的崗位很多都集中在一線城市。而我認為比較關鍵一點是基於Python的演算法跟資料分析崗位是有學歷門檻的，一般都要求研究生學歷起步，所以這也是一個非常不樂觀的事情。

分析了這麼多我們也發現，如果大家想用Python作為自己的第一門主語言或者說純用Python去找工作。因為每位國內的絕大部分公司其實都是在做資訊系統的建設或者說資訊化的建設，說的通俗一點就是很多公司其實都在做系統，做各種各樣的管理系統，各種各樣的支付系統，還有一些金融系統等，講白了都是在做系化系統的建設，在做這些Web化的建設過程中，尤其是做後端來講的話，應該說JAVA是這個領域的一個主要的生產力工具，它的崗位比Python，Gplang的崗位還是要多不少的。分析了這麼多，Python不管是它的應用領域還是它的崗位也好，Python實際上沒有那麼多的“親民”。

當然大家完全可以自己學的，因為Python語法並不是很複雜，語言本身的包袱比較輕，那這就意味著它比較好上手，既然好上手也就意味著大家自然可以把目光從語言本身轉移到你所感興趣的演算法和模式還包括業務等這一系列更加重要的東西，所以這也的確是Python的一大優勢。而在我們平常的工作中一般是會拿Python做些小工具和自動化指令碼等，效率也確實是蠻高好蠻好寫的。所以說我是覺得Python只能當做第二語言或者說副語言來使用，如果拿它做主語言我是不敢的，也確實是找不到，不好找，更多的還是推薦JAVA。

這次就和大家先分享到這裡，如果需要更多關於JAVA和前端資料的，可以私聊我哦！