扣丁学堂Python培训后能干什么

参加Python培训需要注意什么呢?有不少人看中了Python开发工程师的高薪与好就业，因此纷纷转入Python开发领域中，本篇文章扣丁学堂小编就和读者探讨一下参加Python培训需要注意什么以及Python开发工程师都做什么工作。

Python培训

人工智能的流行，带动了Python语言的火爆。我们都非常清楚Python的前景、语言优势、优越的薪资福利等，除了这些家喻户晓的好处外，从AI的角度看Python，你会发现Python的优越地位的确实至名归。但Python语言发展至今，也并没有完全成熟，还存在诸多弊病，亟待升级与改善，下文将带你更深入探索Python背后的故事。

(一)AI 时代的Python

Python将成为大数据、AI和机器学习时代的第一编程语言。可以想象这样一个场景，Python和Java、Go、C、C#、Ruby、PHP……坐在圆桌前开会，Python抱着头后仰在Herman Miller工程椅上，慵懒的对其他编程语言说：对不起，我不是针对你，我是说，所有在座的各位，都只能挣第二。

当然了，这个语言范畴是限定在大数据、AI和机器学习领域。但是，如果这个领域在未来的应用足够广泛，那Python直接灭掉Java当大哥也不是不可能的。

因此，许多机构开发的Python培训课程不仅囊括Python全栈，更是广泛涉及人工智能，比如扣丁学堂Python培训最新版课程大纲，涉及从入门到精通、算法与面向对象、Web全栈与MySQL、软件开发方法、NoSQL、运维、人工智能等几大核心模块。

话说回来，Python性能这么差，对多核并发编程支持的也不好，并且长期分裂成了Python2和Python3两个阵营，给开发者带来了诸多不便和麻烦，为什么能后来者居上呢?

因为Python遵循了现代的木桶原理。

(二)Python 的木桶原理

为什么很多数据分析和机器学习的框架都会选用Python做主要的开发或首选支持的语言呢?Python自诞生以来，一直保持了简单、开放、语言工业化，具备良好的封装、组合、嵌入能力，开发效率惊人。

SciPy是一个数值计算库，NumPy是Python另一个开源的数值计算扩展库，Pandas是基于NumPy的数据分析工具，matplotlib是图形绘制库，最近火热的Scikit-learn则是开源的机器学习框架。这些库对于Python来说就三个字：「随便用」。长此以往，围绕Python语言构建出来的生态库让其他语言望尘莫及，尤其是在科学计算、数据分析和机器学习领域。

以前我们说「木桶原理」是讲一只水桶能装多少水取决于它最短的那块木板，所以我们应该去思考和补齐自己的短板，才能成事。到了现代，知识爆炸信息拥堵，没人有时间去补齐短板，能够让自己的长板足够长就不错了。短板怎么办，找别人来补齐啊。能协作的组织和人才是最有生命力的。

你们不是觉得Python慢么，自然有人给开发出PyPy、Cython、Jython、Numba这样的编译器工具来提高Python的效率。要进行科学计算、大数据分析，好了，SciPy、Pandas诞生了，要机器学习，scikit-learn、Theano、Pylearn2等机器学习库开发出来了。Python调用这些用C或者Fortran开发出来的库比原生语言调用还方便，你说大家能不用Python么?

(三)Python的分裂

Python 2和Python 3已经长期共存了数年之久，原因很复杂，对于这个话题，足够写另一篇文章了。目前官方表示对2的支持到2020年，但2的生态库远远大于3，这就让人很纠结。关于该学哪个版本的常见问题，我的回复是，最好都学，语法区别并不是很大。

扣丁学堂Python培训后能干什么?Python培训结束后，可以从事Web应用开发、系统网络运维、科学与数字计算、3D游戏开发、图形界面开发、网络编程等岗位，可以任选。

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