學(xué)習(xí)有方向，提升有方法！

Python 是一門適合新手入門的編程語言，現(xiàn)在有不少程序員業(yè)余時(shí)間在學(xué)習(xí) Python。但是在 Python 學(xué)習(xí)過程中，我們往往都會(huì)有一個(gè)疑問。

Python 學(xué)習(xí)完基礎(chǔ)語法知識(shí)后，如何進(jìn)一步提高？

Python 的應(yīng)用范圍之廣，我們可以在各行各業(yè)各種職位發(fā)現(xiàn) Python 的身影，可以說 Python 是應(yīng)用最廣的編程語言。與之相對(duì)的，如何選擇 Python 進(jìn)階學(xué)習(xí)提升方向呢？

這里，我根據(jù)國(guó)內(nèi)招聘市場(chǎng)的Python熱門崗位，貼合企業(yè)需求，以就業(yè)為導(dǎo)向，向大家提供 6 個(gè)提升方向，助您成為 Python 全能人才！

下面我以思維導(dǎo)圖的形式展示給大家，它不僅可以作為進(jìn)階學(xué)習(xí)的指導(dǎo)，也是一個(gè)完整的 Python 學(xué)習(xí)路線圖。

如果你想要了解更詳細(xì)的 Python 提升內(nèi)容的話，就接著往下看吧！

Python全棧工程師

即從前端頁面的實(shí)現(xiàn)，到后臺(tái)代碼的編寫，再到數(shù)據(jù)庫的管理，一人可以搞定一個(gè)公司網(wǎng)站的所有事情，真正實(shí)現(xiàn)全棧開發(fā)。

全棧只是個(gè)概念，也分很多種類。真正的全棧工程師涵蓋了 Web 開發(fā)、DBA 爬蟲、測(cè)試、運(yùn)維，要學(xué)的內(nèi)容那是相當(dāng)?shù)木蘖?。?Web 開發(fā)方向而言需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容：前端知識(shí)，包括 HTML5、CSS3、JS、Jquery、Ajax。后端至少需要能夠熟練使用 Django 和 Tornado，當(dāng)然會(huì) Flask 更好。

Python 全棧工程師是比較受歡迎的一類人才，本身 Python 語言具備全端開發(fā)的能力，所以 Python 的全棧工程師也比較多。

對(duì)于Python全棧工程師來說，需要掌握以下知識(shí)結(jié)構(gòu)：

1. 掌握 HTTP 協(xié)議，Html5 & CSS、JS 和 Jquery 原理以及應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)；
2. 根據(jù) UI 設(shè)計(jì)，開發(fā)常見 Web 網(wǎng)站的前端頁面以及特效、性能優(yōu)化；
3. 瀏覽器調(diào)試、元素查看、數(shù)據(jù)分析與性能調(diào)優(yōu)；
4. PC 端和移動(dòng)端 Web 開發(fā)及跟后臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信；
5. 掌握當(dāng)前市場(chǎng)流行的前后端分離開發(fā)模式及前端 React 框架；
6. 掌握 Web 服務(wù)器的工作流程，掌握企業(yè)常用 Web 框架 Django、Flask、Tornado 等；
7. 根據(jù)產(chǎn)品需求和業(yè)務(wù)邏輯，可設(shè)計(jì)出可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)；
8. 可根據(jù)業(yè)務(wù)流程圖，開發(fā) Web 網(wǎng)站的后臺(tái)業(yè)務(wù)和應(yīng)用架構(gòu)；

9. 可設(shè)計(jì)符合一線互聯(lián)網(wǎng)廠商的 Restful API 接口。

已經(jīng)具備中高級(jí) Python Web 全棧開發(fā)工程師開發(fā)工程師能力，市面薪資可達(dá) 12K-18K。

爬蟲工程師

爬蟲最終目的是提供數(shù)據(jù)，爬蟲工程師要做的就是編寫一個(gè)程序，這個(gè)程序會(huì)自動(dòng)抓取并保存下獲得的信息。但與數(shù)據(jù)分析不一樣，爬蟲工程師一般來說是按照別人的需要去抓取數(shù)據(jù)，至于數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘就和他們沒什么關(guān)系了。

Python 在爬蟲方面有許多工具上的積累。例如，用于模擬 HTTP 請(qǐng)求的 Requests、用于 HTML DOM 解析的 PyQuery / BeautifulSoup、用于自動(dòng)化分布式爬取任務(wù)的 Scrapy，都使得 Python 成為數(shù)據(jù)爬取的首選語言之一。

對(duì)于爬蟲工程師來說，需要掌握以下知識(shí)結(jié)構(gòu)：

1. 掌握分布式爬蟲和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)技巧；

2. 掌握多平臺(tái)相關(guān)信息的抓取分析；

3. 掌握高性能爬蟲系統(tǒng)的開發(fā)技巧；

4. 掌握實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的抓取、解構(gòu)，去重、分類，過濾等能力；

5. 具有內(nèi)容提取、處理、結(jié)構(gòu)化、過濾等數(shù)據(jù)處理，并設(shè)計(jì)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)能力；

6. 掌握常用爬蟲工具與框架，掌握高并發(fā)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與 Redis 數(shù)據(jù)庫編程；

7. 掌握反爬蟲機(jī)制和與網(wǎng)站限制破解方法；

8. 掌握 Selenium 與 PhantomJS 開發(fā)技術(shù)；

9. 分布式爬蟲部署環(huán)境搭建。

已經(jīng)具備中高級(jí) Python 爬蟲工程師能力，市面薪資可達(dá) 12K-18K。

數(shù)據(jù)分析&數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)分析工程師負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，清洗，分析（用描述統(tǒng)計(jì)量，趨勢(shì)分析，多維度分析，假設(shè)檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)常用方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析），總結(jié)結(jié)論并提出建議。以幫助公司形成業(yè)務(wù)決策。

Python 所擁有完整的生態(tài)環(huán)境，十分有利于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理，比如，“大數(shù)據(jù)”分析所需要的分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)庫操作等，都可以通過 Python 中的十分成熟的模塊完成。

對(duì)于數(shù)據(jù)分析工程師來說，需要掌握以下知識(shí)結(jié)構(gòu)：

1. 熟悉主流的數(shù)據(jù)挖掘建模算法，如數(shù)據(jù)分析、分類預(yù)測(cè)、用戶畫像等；

2. 掌握數(shù)據(jù)分析模型的固化及部署工作；

3. 可進(jìn)行進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模、挖掘、清洗；

4. 可實(shí)現(xiàn)包括數(shù)據(jù)交互、特征 提取、數(shù)據(jù)挖掘、分析報(bào)告等；

5. 熟練使用 Pandas，Numpy， Matplotlib 等工具分析數(shù)據(jù)，做數(shù)據(jù)的可視化，并能解釋數(shù)據(jù)分布。

已經(jīng)具備 Python 數(shù)據(jù)分析 & 挖掘工程師能力，市面薪資可達(dá) 10K-18K。

人工智能&機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能是現(xiàn)在大火的一個(gè)領(lǐng)域，這讓 Python 語言的未來充滿了無限的潛力。Python 足夠動(dòng)態(tài)、具有足夠性能，這是 AI 技術(shù)所需要的技術(shù)特點(diǎn)。

對(duì)于AI工程師來說，需要掌握以下知識(shí)結(jié)構(gòu)：

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法：LR（邏輯回歸）/SVM（支持向量機(jī)）/決策樹（傳統(tǒng)的分類和聚類），DNN（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）；
2. CNN 網(wǎng)絡(luò)模型：AlexNet，GoogleNet 和 ResNet；
3. 框架：Coffee，TensorFlow；
4. 硬件：GPGPU（General Purpose Computing on GPU，即在圖形處理器上進(jìn)行通用計(jì)算），F(xiàn)PGA（Field－Programmable Gate Array，即現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列）。

已經(jīng)具備 機(jī)器學(xué)習(xí) 工程師能力，市面薪資可達(dá) 20K-30K。

Python運(yùn)維自動(dòng)化

Python 在服務(wù)器運(yùn)維部分也占有一席之地。目前幾乎所有 Linux 發(fā)行版中都自帶了 Python 解釋器，使用 Python 腳本進(jìn)行批量化的文件部署和運(yùn)行調(diào)整都成了 Linux 服務(wù)器上很不錯(cuò)的選擇。

而傳統(tǒng)運(yùn)維市場(chǎng)逐漸萎縮，越來越多的互聯(lián)網(wǎng)公司開始倡導(dǎo) DevOps 文化。內(nèi)部原本很多的單一運(yùn)維崗、開發(fā)崗已實(shí)現(xiàn)了職能融合，形成快速可持續(xù)集成、部署、敏捷開發(fā)和平臺(tái)化協(xié)作模式，從而實(shí)現(xiàn)開發(fā)&運(yùn)維—體化的協(xié)同模式，即 DevOps。

通討這種模式的推行，相關(guān)業(yè)務(wù)部門的部薯頻率提高 30 倍，交付時(shí)間縮短 200 倍；他們的故障減少了 60 倍，恢復(fù)速度提高了 168 倍。DevOps 將會(huì)是 2021-2025 年各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)大力推行的高效模式。

對(duì)于DevOps運(yùn)維工程師來說，需要掌握以下知識(shí)結(jié)構(gòu)：

1. 精通 Python 開發(fā)，應(yīng)對(duì)企業(yè)各種自動(dòng)化場(chǎng)景；

2. 輕松開發(fā)運(yùn)維自動(dòng)化工具，提升工作效率 500%；

3. 可實(shí)現(xiàn)運(yùn)維工作流程化，大幅降低無序性實(shí)現(xiàn)運(yùn)維可視化，可開發(fā)基于 Web 自動(dòng)化工具；

4. 可實(shí)現(xiàn)基于云端的 CMDB 自動(dòng)化系統(tǒng)自開發(fā)；

5. 可實(shí)現(xiàn)從 0 開發(fā)，基于 Ansible 基礎(chǔ)設(shè)施即代碼平臺(tái)；

6. 基于 Kubernetes 的應(yīng)用生命周期管理平臺(tái)；

7. 實(shí)現(xiàn)猛犸統(tǒng)一管理系統(tǒng)平臺(tái)，各種子系統(tǒng)集中展示、監(jiān)控、管理，提供一站式服務(wù)；

8. 構(gòu)建具有 WEB-Terminal 和運(yùn)維審計(jì)能力的堡壘機(jī)系統(tǒng)；

9. 可實(shí)現(xiàn)一套通用流程定義的工單管理系統(tǒng)平臺(tái)，跟蹤日常工作單派單、執(zhí)行情況。

已經(jīng)具備 DevOps 運(yùn)維工程師能力，市面薪資可達(dá) 15K-30K。

測(cè)試工程師

大家都知道，Python 語言對(duì)測(cè)試的幫助是非常大的，自動(dòng)化測(cè)試中 Python 語言的用途很廣，并且可以提升工作效率，可以說 Python 太強(qiáng)大，掌握和熟悉自動(dòng)化的流程，方法和我們總使用的各個(gè)模板。

已經(jīng)具備測(cè)試工程師能力，市面薪資可達(dá) 10K-15K。

以上是 Python 進(jìn)階的 6 個(gè)方向，學(xué)習(xí)編程的最好方法是實(shí)戰(zhàn)中掌握，希望大家能夠好好消化且實(shí)戰(zhàn)落地。

你，準(zhǔn)備好成為一個(gè) Python 全能工程師了嗎？

掃描下方二維碼，開始你的 Python 全能工程師學(xué)習(xí)之旅！