Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie sind die Entwicklungsperspektiven von Python?

Wie sind die Entwicklungsperspektiven von Python?

May 08, 2019 pm 03:17 PM

Python ist eine objektorientierte Programmiersprache mit superschneller Kompilierungsgeschwindigkeit. Es gibt sie seit mehr als 20 Jahren. Das Ranking von Python ist mit Hilfe künstlicher Intelligenz seit letztem Jahr weiter gestiegen, was auch zu einem Beschäftigungsboom bei Ingenieuren geführt hat.

Mit der Popularität der Python-Technologie hat Python die Arbeit und das Leben der Menschen erheblich erleichtert. Da Python einfach und schnell zu erlernen ist, ist es auch ein bevorzugter Einstiegspunkt Sprache. Worüber Anfänger sich mehr Sorgen machen, sind die Entwicklungsaussichten und die Richtung von Python.

Wie sind die Entwicklungsperspektiven von Python?

Python wird häufig in vielen Branchen und Bereichen eingesetzt, beispielsweise in der Webentwicklung, Betriebs- und Wartungsautomatisierung, Testautomatisierung und Data Mining. Eine professionelle Umfrage zeigt, dass 75 % der Befragten Python als ihre Hauptentwicklungssprache betrachten, während die anderen 25 % es als Hilfsentwicklungssprache betrachten. Die Zahl der Entwickler, die Python als Hauptentwicklungssprache verwenden, steigt von Jahr zu Jahr, was zeigt, dass Python für immer mehr Entwickler zur Entwicklungssprache der Wahl wird.

Derzeit verwenden viele große inländische Unternehmen Python, wie Douban, Sohu, Kingsoft, Tencent, Shanda, NetEase, Baidu, Alibaba, Taobao, Reku, Tudou, Sina, Guoke usw.; NASA, YouTube, Facebook, Industrial Light and Magic, Red Hat usw. nutzen Python, um eine Vielzahl von Aufgaben zu erledigen.

Nach den neuesten Stellenanforderungen für Python-Rekrutierungen auf Zhiyouji zu urteilen, ist die Nachfrage nach Positionen als Python-Ingenieur enorm und die Nachfrage nach Positionen zeigt immer noch einen Aufwärtstrend. Die landesweite Nachfrage nach Python-Arbeitsplätzen liegt bei fast 10. Peking liegt mit 20.890 Arbeitsplätzen an erster Stelle, was einem Anteil von 21,17 % entspricht. Shanghai liegt mit 12.843 Arbeitsplätzen als Python-Ingenieur an zweiter Stelle, was einem Anteil von 13,02 % entspricht, gefolgt von Shenzhen, Hangzhou, Guangzhou usw. Erstklassig Auf Städte entfielen insgesamt 16,53 %.

Die Nachfrage nach Python-Talenten steigt von Jahr zu Jahr. Aufgrund der Gesamtmarktnachfrage nimmt auch die Popularität von Python auf dem Personalmarkt allmählich zu und auch das Gehaltsniveau steigt. Laut Statistik beträgt das durchschnittliche Gehaltsniveau von Python 12.000, und mit der Verbesserung der Erfahrung steigt auch das Gehalt von Jahr zu Jahr. Derzeit beträgt das Gehalt junger Python-Ingenieure 10-15.000. Mit zunehmender Anzahl von Entwicklungsjahren ist das Gehalt von Python-Entwicklern, die 8 Jahre gearbeitet haben, auf rund 25.000 gestiegen.

Mit der Popularität von Python wurde es durch seine Beliebtheit und Marktnachfrage vorangetrieben, sodass jetzt ein guter Zeitpunkt ist, Python zu lernen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie sind die Entwicklungsperspektiven von Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

R.E.P.O. Energiekristalle erklärten und was sie tun (gelber Kristall)
2 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Wie man Teamkollegen wiederbelebt
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Abenteuer: Wie man riesige Samen bekommt
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

So verwenden Sie Python, um die ZiPF -Verteilung einer Textdatei zu finden So verwenden Sie Python, um die ZiPF -Verteilung einer Textdatei zu finden Mar 05, 2025 am 09:58 AM

Dieses Tutorial zeigt, wie man Python verwendet, um das statistische Konzept des Zipf -Gesetzes zu verarbeiten, und zeigt die Effizienz des Lesens und Sortierens großer Textdateien von Python bei der Bearbeitung des Gesetzes. Möglicherweise fragen Sie sich, was der Begriff ZiPF -Verteilung bedeutet. Um diesen Begriff zu verstehen, müssen wir zunächst das Zipf -Gesetz definieren. Mach dir keine Sorgen, ich werde versuchen, die Anweisungen zu vereinfachen. Zipf -Gesetz Das Zipf -Gesetz bedeutet einfach: In einem großen natürlichen Sprachkorpus erscheinen die am häufigsten vorkommenden Wörter ungefähr doppelt so häufig wie die zweiten häufigen Wörter, dreimal wie die dritten häufigen Wörter, viermal wie die vierten häufigen Wörter und so weiter. Schauen wir uns ein Beispiel an. Wenn Sie sich den Brown Corpus in amerikanischem Englisch ansehen, werden Sie feststellen, dass das häufigste Wort "Th ist

Wie benutze ich eine schöne Suppe, um HTML zu analysieren? Wie benutze ich eine schöne Suppe, um HTML zu analysieren? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Bildfilterung in Python Bildfilterung in Python Mar 03, 2025 am 09:44 AM

Der Umgang mit lauten Bildern ist ein häufiges Problem, insbesondere bei Mobiltelefonen oder mit geringen Auflösungskamera-Fotos. In diesem Tutorial wird die Bildfilterungstechniken in Python unter Verwendung von OpenCV untersucht, um dieses Problem anzugehen. Bildfilterung: Ein leistungsfähiges Werkzeug Bildfilter

Wie man mit PDF -Dokumenten mit Python arbeitet Wie man mit PDF -Dokumenten mit Python arbeitet Mar 02, 2025 am 09:54 AM

PDF-Dateien sind für ihre plattformübergreifende Kompatibilität beliebt, wobei Inhalte und Layout für Betriebssysteme, Lesegeräte und Software konsistent sind. Im Gegensatz zu Python Processing -Klartextdateien sind PDF -Dateien jedoch binäre Dateien mit komplexeren Strukturen und enthalten Elemente wie Schriftarten, Farben und Bilder. Glücklicherweise ist es nicht schwierig, PDF -Dateien mit Pythons externen Modulen zu verarbeiten. In diesem Artikel wird das PYPDF2 -Modul verwendet, um zu demonstrieren, wie Sie eine PDF -Datei öffnen, eine Seite ausdrucken und Text extrahieren. Die Erstellung und Bearbeitung von PDF -Dateien finden Sie in einem weiteren Tutorial von mir. Vorbereitung Der Kern liegt in der Verwendung von externem Modul PYPDF2. Installieren Sie es zunächst mit PIP: pip ist p

Wie kann man mit Redis in Django -Anwendungen zwischenstrichen Wie kann man mit Redis in Django -Anwendungen zwischenstrichen Mar 02, 2025 am 10:10 AM

Dieses Tutorial zeigt, wie man Redis Caching nutzt, um die Leistung von Python -Anwendungen zu steigern, insbesondere innerhalb eines Django -Frameworks. Wir werden Redis -Installation, Django -Konfiguration und Leistungsvergleiche abdecken, um den Vorteil hervorzuheben

Wie führe ich ein tiefes Lernen mit Tensorflow oder Pytorch durch? Wie führe ich ein tiefes Lernen mit Tensorflow oder Pytorch durch? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

Einführung in die parallele und gleichzeitige Programmierung in Python Einführung in die parallele und gleichzeitige Programmierung in Python Mar 03, 2025 am 10:32 AM

Python, ein Favorit für Datenwissenschaft und Verarbeitung, bietet ein reichhaltiges Ökosystem für Hochleistungs-Computing. Die parallele Programmierung in Python stellt jedoch einzigartige Herausforderungen dar. Dieses Tutorial untersucht diese Herausforderungen und konzentriert sich auf die globale Interprete

So implementieren Sie Ihre eigene Datenstruktur in Python So implementieren Sie Ihre eigene Datenstruktur in Python Mar 03, 2025 am 09:28 AM

Dieses Tutorial zeigt, dass eine benutzerdefinierte Pipeline -Datenstruktur in Python 3 erstellt wird, wobei Klassen und Bedienerüberladungen für verbesserte Funktionen genutzt werden. Die Flexibilität der Pipeline liegt in ihrer Fähigkeit, eine Reihe von Funktionen auf einen Datensatz GE anzuwenden

See all articles