Question

请问Python就业方向有哪些

Answer 1

分享Python的7个就业方向。

1、Web开发（Python后端）

Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以帮助你快速搭建一个网站。当需要一个新功能时，用Python只需添加几行代码即可，这受到了很多初创型公司的一致欢迎。

像知乎、豆瓣、小米这样的大厂，最早的网站都是用Python搭建的，国外则更多，如YouTube、Quora、Reddit、Instagram、Netflix等代表地球顶级流量的大站，都构建在Python之上。

平均薪资：15~20K

技能要求：前端基础、Python基础、主流PythonWeb框架（Flask、Django等）、数据库等

2、Python爬虫工程师

顾名思义，就是用Python收集和爬取互联网的信息，也是小伙伴们入坑Python的第一驱动力。靠人力一星期才能完成的工作，你泡着咖啡、跑10分钟爬虫即可，又装X又实用，学会Python爬虫后，即使不做程序员的工作也能加分不少。

平均薪资：15~25K

技能要求：前端基础、Python爬虫库、数据库、JS反爬等

友情提示：注意法律风险

3、Python数据分析师

这个时代，数据和黄金一样宝贵，现在最火的公司如：今日头条、抖音、快手等，产品都建立在对用户的分析之上，更不用说淘宝、京东、拼多多这些“定制化推荐”的老手。

可以说，所有的商业公司都需要这样一个角色，Python数据分析师也成了目前最火的职业之一。

Python是目前数据分析业务中，最常用的语言。学会Python后，基本可以满足数据分析经理的招聘需求。

平均薪资：10~25K

技能要求：统计学基础、Python的数据分析库（Pandas、NumPy、matplolib）、数据库、机器学习框架（高端职位需要）

4、AI工程师

人工智能是目前最火的方向之一，薪资待遇非常高（土豪的代名词）。从招聘网站上可以看到，80K、100K的职位也有很多，流下了没有技术的泪水，当然这些职位的要求也相对较高。

Python是人工智能时代的头牌语言，不管是机器学习（MachineLearning）还是深度学习（DeepLearning），最常用的工具和框架都需要用Python调用，如Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow等，因此Python是人工智能工程师的必备技能之一。

薪资：20~40K

技能要求：统计学基础、Python、数据分析库、机器学习、深度学习框架

5、自动化运维工程师

运维工程师经常要监控上百台机器的运行，或同时部署的情况。使用Python可以自动化批量管理服务器，起到1个人顶10个人的效果。

自动化运维也是Python的主要应用方向之一，它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。

平均薪资：15~25K

技能要求：Python、shell、Linux、数据库、openpyxl库等

6、自动化测试工程师

测试的工作是枯燥和重复的，在过去，每次产品更新，都要重复测试一遍，效率低而且容易出错。

Python提供了很多自动化测试的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重复工作，Python自动化测试也变得越来越流行。

平均薪资：10~20K

技能要求：Python、自动化测试框架、Linux等

7、Python游戏开发

Python游戏开发的招聘集中在游戏服务器领域，主要负责网络游戏的服务器功能开发、性能优化等工作。

平均薪资：15~25K

技能要求：Python、PythonWeb框架、Linux、数据库、Nginx等

通过以上一系列的讲解，相信各位刚入门Python编程语言的人，对于Python主要用来做什么这个问题有了一定的了解。Python编程语言应用广泛，就业方向也是十分广阔，当下正是学习Python的好时机。只要你掌握了Python技术，找一份工作还是比较容易的。

Answer 2

以下是一些主要的Python就业方向：
1、web开发
Python在web开发领域有着广泛的应用，可以通过django、flask等框架进行后端开发，同时也可以与各种前端技术集成，打造丰富的用户界面。
2、网络爬虫
Python拥有成熟的爬虫框架如Scrapy和Beautiful Soup，适合快速高效地开发和维护网络爬虫，处理网络数据。
3、金融分析师
Python提供强大的数据处理和分析库，如Pandas、Numpy，适用于金融数据分析，支持投资组合分析和风险评估。
4、自动化运维
Python可用于编写监控脚本，实时检测系统性能、日志文件和应用程序状态，实现配置管理，自动化服务器和基础设施的部署、配置和维护。
5、软件开发
利用Tkinter等库，可以创建跨平台的桌面应用，使用Kivy或PyQt等库开发移动应用，处理和可视化大量数据。
6、数据分析师
Python在数据科学和分析中非常强大，用于数据清洗、分析、可视化和建模，数据科学家、数据分析师等职位对Python的需求很高。
7、人工智能与机器学习
Python是人工智能领域的主要编程语言之一，适用于机器学习、神经网络、深度学习等方面的开发。
8、游戏开发
Python在游戏开发方面有着很强的支持，可以用于编写游戏的引擎和逻辑。