python開發(fā)工程師能干什么

python開發(fā)工程師能干什么？針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問(wèn)題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。

python開發(fā)工程師是指運(yùn)用Python進(jìn)行軟件開發(fā)的工程師崗位。

Python是一個(gè)高層次的結(jié)合了解釋性、編譯性、互動(dòng)性和面向?qū)ο蟮哪_本語(yǔ)言。Python 的設(shè)計(jì)具有很強(qiáng)的可讀性，相比其他語(yǔ)言經(jīng)常使用英文關(guān)鍵字，其他語(yǔ)言的一些標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，它具有比其他語(yǔ)言更有特色語(yǔ)法結(jié)構(gòu)。

而Python開發(fā)工程師就是從事Python語(yǔ)言的軟件開發(fā)相關(guān)工作的人員的統(tǒng)稱。Python開發(fā)工程師的技術(shù)要求是比較全面的。

那么Python工程師在企業(yè)里的角色定位有哪些呢？主要覆蓋以下四大業(yè)務(wù)模塊：

一、驗(yàn)證算法：

主流研究方向包括但不僅限于視頻算法工程師、圖像處理算法工程師、音頻算法工程師、通信基帶算法工程師、信號(hào)算法工程師等。能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入，在有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出。如果一個(gè)算法有缺陷，或不適合于某個(gè)問(wèn)題，執(zhí)行這個(gè)算法將不會(huì)解決這個(gè)問(wèn)題。不同的算法可能用不同的時(shí)間、空間或效率來(lái)完成同樣的任務(wù)。一個(gè)算法的優(yōu)劣可以用空間復(fù)雜度與時(shí)間復(fù)雜度來(lái)衡量。

二、快速開發(fā)：

快速開發(fā)這個(gè)應(yīng)該都比較熟悉，就是用相對(duì)成熟的框架，和相對(duì)較少的代碼來(lái)開發(fā)網(wǎng)站，Python在網(wǎng)站前后臺(tái)都有不少成熟的框架，如flask、bottle、tornado等等使用較多。目前國(guó)內(nèi)外都有不少知名網(wǎng)站都是用Python來(lái)開發(fā)的，比如國(guó)內(nèi)的知乎、豆瓣等這些網(wǎng)站。

三、測(cè)試運(yùn)維：

指的是用python實(shí)現(xiàn)的測(cè)試工具以及過(guò)程，包含服務(wù)器端、客戶端、web等這些自動(dòng)化測(cè)試過(guò)程，自動(dòng)化性能測(cè)試的執(zhí)行、監(jiān)控和分析，常用的框架有selenium appium等。python可以寫很多的腳本，把運(yùn)維工作中日常操作涵蓋了監(jiān)控，部署，網(wǎng)絡(luò)配置，日志分析，安全檢測(cè) 等這些“操作”做到極致。并且，python在服務(wù)器管理工具上也同樣豐富，比如配置管理(saltstack)、批量執(zhí)行( fabric, saltstack) 、虛擬化管理( python-libvirt)、云計(jì)算(openstack) 等等。

四、數(shù)據(jù)分析：

NmPy、SciPy和Matplotlib被公認(rèn)為是Python領(lǐng)域最出色的程序庫(kù)。NumPy是一個(gè)通用程序庫(kù)，不僅支持常用的數(shù)值數(shù)組，同時(shí)提供了用于高效處理這些數(shù)組的函數(shù)。SciPy是Python的科學(xué)計(jì)算庫(kù)，對(duì)NumPy的功能進(jìn)行了大量擴(kuò)充，同時(shí)也有部分功能是重合的。Matplotlib是一個(gè)2D繪圖庫(kù)，在繪制圖形和圖像方面提供了良好的支持。當(dāng)前Matplotlib已經(jīng)并入SciPy中并支持NumPy。

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