python后端程序員的發(fā)展前景怎么樣？近年來隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，Python語言得到了廣泛的應(yīng)用。從發(fā)展前景來看，從事Python開發(fā)是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。目前python開發(fā)主要集中在以下幾個(gè)

python后端程序員的發(fā)展前景怎么樣？

近年來隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，Python語言得到了廣泛的應(yīng)用。從發(fā)展前景來看，從事Python開發(fā)是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

目前python開發(fā)主要集中在以下幾個(gè)方向：web開發(fā)、大數(shù)據(jù)開發(fā)（分析）、人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理）開發(fā)、后端開發(fā)等，因?yàn)閜ython已經(jīng)被納入了嵌入式開發(fā)語言的陣營，python將來也應(yīng)該在嵌入式開發(fā)領(lǐng)域有所作為。

Python語言本身簡(jiǎn)單、直接、方便，對(duì)于初學(xué)者來說，Python入門相對(duì)容易，但Python也可以編寫非常復(fù)雜的程序。可以說，Python是一種編程語言，入門容易，以后學(xué)習(xí)更難。Python以其豐富的庫支持在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。例如著名的numpy、Matplotlib、SciPy等都是比較常見的庫，在大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

Python也是后端開發(fā)的常用選擇，開發(fā)周期短，調(diào)整方便。然而，使用Python開發(fā)后端服務(wù)的缺點(diǎn)是顯而易見的，即性能問題。Python的性能有時(shí)不是很令人滿意，尤其是大型互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的后端處理。因此，在大型互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的后端開發(fā)中，Java是更多的選擇，因?yàn)镴ava的性能往往更穩(wěn)定。

隨著python的不斷發(fā)展，python全棧程序員往往更受軟件公司（互聯(lián)網(wǎng)公司）的歡迎。在全世界Python的人才需求中，有大量的全棧Python程序員。因此，如果您從事Python開發(fā)，可以考慮向全棧程序員方向發(fā)展，這在就業(yè)方面往往更為有利。

從事python后端需要學(xué)什么技術(shù)？

對(duì)于Python學(xué)習(xí)者來說，他們需要掌握以下技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)編程。網(wǎng)絡(luò)編程在生活和發(fā)展中無處不在。哪里有通信，哪里就有網(wǎng)絡(luò)。它可以稱為一切發(fā)展的“基石”。對(duì)于所有的編程開發(fā)人員來說，我們必須知道它是什么，為什么是這樣，所以網(wǎng)絡(luò)部分將從協(xié)議、包、解包等底層進(jìn)行深入的分析。

2. 爬蟲開發(fā)。所有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)作為資源，通過自動(dòng)化程序進(jìn)行有針對(duì)性的數(shù)據(jù)采集和處理。爬蟲開發(fā)項(xiàng)目包括跨越式反爬蟲策略、高性能異步IO、分布式爬蟲等，并對(duì)scrapy框架的源代碼進(jìn)行分析，了解其原理，實(shí)現(xiàn)定制的爬蟲框架。

3. 網(wǎng)絡(luò)開發(fā)。Web開發(fā)包括前端和后端兩部分。前端部分將您從“黑白”帶到“彩色”世界，而動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁的后端部分則是手工開發(fā)的。它需要你從10行代碼到n百萬行代碼來實(shí)現(xiàn)和使用你自己的微網(wǎng)框架。對(duì)框架的解釋涵蓋了數(shù)據(jù)、組件、安全性和其他領(lǐng)域的知識(shí)。它可以從底層了解其工作原理，控制任何行業(yè)主流的web框架環(huán)境。

4. It自動(dòng)化發(fā)展。It運(yùn)維自動(dòng)化是根據(jù)It服務(wù)需求，將靜態(tài)設(shè)備結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)彈性響應(yīng)的一組策略。目的是減少人工干預(yù)，降低人員成本和出錯(cuò)概率。從設(shè)計(jì)層面、框架選擇、靈活性、可擴(kuò)展性、故障處理，以及如何優(yōu)化與各大互聯(lián)網(wǎng)公司的實(shí)際案例的聯(lián)系，如fortress machine、CMDB、全網(wǎng)監(jiān)控、主機(jī)管理等，可以帶您開發(fā)出企業(yè)中最常用的項(xiàng)目。財(cái)務(wù)分析。財(cái)務(wù)分析包括學(xué)習(xí)財(cái)務(wù)知識(shí)和python相關(guān)模塊。它帶你從金融小白到量化交易策略的發(fā)展。學(xué)習(xí)內(nèi)容包括numpypandasSciPy數(shù)據(jù)分析模塊和其他常用的金融分析策略，如“雙倍移動(dòng)平均線”、“周規(guī)則交易”、“羊駝策略”、“雙刺交易策略”等，讓夢(mèng)想成真，進(jìn)入金融行業(yè)不再是夢(mèng)想。

6. 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)。隨著人工智能時(shí)代的到來，首先介紹了深度機(jī)器學(xué)習(xí)課程。它包括機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和公共知識(shí)，如分類、聚類、回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和公共類庫，并根據(jù)周圍的事件作為案例，逐步經(jīng)過預(yù)處理、建模、訓(xùn)練、評(píng)價(jià)和參數(shù)化。人工智能是未來科學(xué)技術(shù)發(fā)展的新趨勢(shì)。Python作為最重要的編程語言，必將有很好的發(fā)展前景?，F(xiàn)在也是學(xué)習(xí)python的好機(jī)會(huì)。

在IT技術(shù)中，java大數(shù)據(jù)python前端和后端開發(fā)，哪個(gè)更容易上手？

更簡(jiǎn)單。但在深度上，Java應(yīng)該專注于大項(xiàng)目，而Python應(yīng)該專注于小團(tuán)隊(duì)。

但是科學(xué)計(jì)算，數(shù)據(jù)分析，Python擅長

Java是做基礎(chǔ)設(shè)施的

程序員的概念在當(dāng)今社會(huì)非常普遍。它是時(shí)代創(chuàng)造的，也是一種趨勢(shì)——科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，因?yàn)檫@個(gè)職業(yè)包含了這個(gè)社會(huì)太多人的深厚技能，而不僅僅是代碼編寫、思維能力和行為模式等等。從房東提出的問題可以預(yù)見，房東對(duì)這個(gè)職業(yè)了解不多。

那么我就從賺錢的角度（這可能是大多數(shù)人最關(guān)心的）告訴你前端和后端的利弊。

協(xié)調(diào)：北京（因?yàn)槲抑恢肋@一點(diǎn)，所以我也建議我年輕的時(shí)候，應(yīng)該在性價(jià)比更高的一線城市做程序員）。眾生——不是那么勤勞，也不是太有天賦：從入職到轉(zhuǎn)行，我基本上處于中等水平（或者可能是初級(jí)），程序員職業(yè)的工資在8-15k之間（不包括福利），在中等水平這個(gè)水平的學(xué)生，前面沒有什么區(qū)別而在后臺(tái)，他們中的大多數(shù)人都在寫業(yè)務(wù)或申請(qǐng)，他們中的大多數(shù)人都是為了運(yùn)氣而面試。如果他們是幸運(yùn)的，他們有一個(gè)低水平和高工資，但他們不是幸運(yùn)的，相反；

2。進(jìn)取型-非常勤奮，而且他們沒有太高的天賦：

這里我給出了“勤奮”的定義，即在整個(gè)程序員的職業(yè)生涯中不斷學(xué)習(xí)；

在這里每個(gè)間隔基本上都會(huì)達(dá)到準(zhǔn)高級(jí)的階段，而且很有可能成為高級(jí)。薪水大概在2.5-3萬之間，大多數(shù)能堅(jiān)持到這個(gè)階段的人都會(huì)有堅(jiān)持下去的理由，比如喜歡、愛、被生活所迫等等。在這種情況下，后端比前端更重要，因?yàn)楫?dāng)東西稀缺時(shí)，它總是很昂貴的。當(dāng)一個(gè)公司衡量一個(gè)人的工資時(shí)，它總是從稀缺性和不可替代性的角度來考慮支付多少。其他人的孩子-既有天賦又勤奮：

現(xiàn)階段的工資約為3-5萬，因此我們不能僅從以前的后端角度看待這一職業(yè)?；旧鲜菨M堆的。這是基于默認(rèn)情況下，你沒有問題寫業(yè)務(wù)。在架構(gòu)方面，訪談主要集中在算法、優(yōu)化、兼容性、底層等方面。所以在這個(gè)階段，我們應(yīng)該有能力成為許多事情的專家；

4。剩下的部分-請(qǐng)?jiān)徫覜]有總結(jié)這種人，因?yàn)槲蚁氩怀鋈魏卧~來形容他們：

跳過它。。我對(duì)他們也不是很熟悉。它們基本上與我的代碼世界是平行的；

總而言之，如果我們簡(jiǎn)單地混淆，我們可以看到哪一個(gè)容易開始，我們推薦前端。畢竟，閾值很低，單位時(shí)間早期的加速度很高。如果我們想有一個(gè)長遠(yuǎn)的計(jì)劃，在這個(gè)時(shí)代，我們必須精通多種能力。無論我們專攻前端還是后端，在一定程度上，我們都是神。