不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時代里，選擇python開發(fā)有哪些，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業(yè)的優(yōu)勢到底體現(xiàn)在哪里：30 個驚艷的Python開源項目，搭建 Python 高效開發(fā)環(huán)境： Pycharm + Anaconda，論Python的現(xiàn)狀及發(fā)展，Python的就業(yè)情況??。

1.30 個驚艷的Python開源項目

在過去的一年里，Mybridge AI 比較了近15000個開源Python項目，選擇了前30名（概率只有0.2%）。這是一個競爭異常激烈的名單，精挑細選了2021年1月到12月之間發(fā)布的*開源Python庫、工具和應(yīng)用程序。Mybridge AI 通過考量受歡迎程度、參與度和新近度等指標來評估這些參選項目的質(zhì)量。這些項目在Github上得星的數(shù)量平均為3,707個。開源項目對于程序員來說可能大有裨益。通過閱讀源代碼并在現(xiàn)有項目之上構(gòu)建一些東西。是該拿出時間來玩玩過去一年中可能錯過的Python項目啦！Python開源項目排行榜*名家庭助理（v0.6+）：開源家庭自動化平臺在Python 3上運行[Github上11357顆星]。由Paulus Schoutsen提供第二名Pytorch：強GPU加速Python中的Tensor和動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[Github上11019顆星]。由Adam Paszke 和pytorch團隊其他成員提供第三名Grumpy：一個Python源代碼反編譯和運行[Github上8367顆星]。由Dylan Trotter和Google的其他成員提供第四名Sanic：異步Python3.5+Web服務(wù)器加速[Github上8028顆星]。由Channel Cat和Eli Uriegas提供第五名Python—fire：從任意Python對象中自動生成命令行接口（CLIs）的庫[Github上7775顆星]。由David Bieber和來自Google Brain（Google Brain是Google內(nèi)部用于訓練大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)架，它為用戶提供了方便的API）的其他成員提供第六名spaCy(v2.0)：用Python和Cython實現(xiàn)工業(yè)強度的自然語言處理（NLP）[Github上7663顆星]。由Matthew Honnibal提供第七名Pipenv：人類的Python開發(fā)工作流[Github上7273顆星]。由Kenneth Reitz提供第八名：簡單和高效的Python實現(xiàn)微控制和約束系統(tǒng)[Github上5728顆星]第九名Prophet：生成具有線性或非線性增長的多重季節(jié)性的時間序列數(shù)據(jù)的高質(zhì)量預(yù)測工具[Github上4369顆星]。由Facebook提供第十名SerpentAI：用Python編寫的游戲代理框架。幫助創(chuàng)建Ais/Bots，可以玩任意游戲[Github上3411顆星]。由Nicholas Brochu提供第十一名Dash：用純Python編寫的交互的、實時響應(yīng)的Web應(yīng)用程序[Github上3281顆星]。由Chris P提供第十二名InstaPy：Instagram Bot. Like/Comment/Follow自動化腳本。[Github上3179顆星]。由TImG提供第十三名Apistar：一個快速的和有表現(xiàn)力的API框架。用于Python[Github上3024顆星]。由Tom Christie提供第十四名Faiss：有效相似性搜索和密集向量集群的庫[Github上2717顆星]。由Matthijs Douze和來自Facebook研究院的其他成員提供第十五名：一個與網(wǎng)站自動化交互的Python庫[Github上2244顆星]。第十六名Better-：用Python編寫的自動地漂亮的和有用的異常處理[Github上2121顆星]。由Qix提供第十七名Flashtext：從句子中提取關(guān)鍵詞或替換句子中的關(guān)鍵詞[Github上2021顆星]。由Vikash Singh提供第十八名Maya：用Python實現(xiàn)人類的日期時間[Github上1828顆星]。由Kenneth Reitz提供第十九名Mimesis (v1.0)：Python庫，有助于為不同的目的以不同的語言生成模擬數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在軟件開發(fā)和測試的不同階段特別有用[Github上1732顆星]。由Líkie Geimfari 提供第二十名開放式無紙化：掃描、索引和歸檔所有的紙質(zhì)文檔。一個文檔管理系統(tǒng)[Github上1717顆星]。由Tina Zhou提供第二十一名Fsociety：黑客工具包。滲透測試框架[Github上1585顆星]。由Manis Manisso提供第二十二名：實時可視化跟蹤Python代碼[Github上1577顆星]。由Anastasis 提供第二十三名Hatch：用于Python的現(xiàn)代項目、包和虛擬環(huán)境管理器[Github上1537顆星]。由Ofek Lev提供第二十四名Tangent:用純Python實現(xiàn)源到源的可調(diào)試導數(shù)[Github上1433顆星]。由Alex Wiltschko和來自Google Brain其他成員提供第二十五名：識別和監(jiān)控短期股票走勢的歷史線索的Python程序[Github上1159顆星]。由Anthony Federico提供第二十六名：Python通過收集運行時類型生成靜態(tài)類型注釋的系統(tǒng)[Github上1143顆星]。由Instagram工程組的Carl Meyer提供第二十七名Eel：一個小的Python庫，用于制作簡單的電子類HTML / js GUI應(yīng)用程序[Github上1137顆星]。第二十八名Surprise v1.0：建立和分析推薦系統(tǒng)的Python scikit[Github上1103顆星]。第二十九名Gain：獲取每個人的Web爬行框架[Github上1009顆星]。由高久力提供第三十名: 一組從PDF文件中提取表的工具，有助于對掃描文檔進行數(shù)據(jù)挖掘[Github上722顆星]。

2.搭建 Python 高效開發(fā)環(huán)境： Pycharm + Anaconda

介紹先來介紹下兩位主角：Pycharm：目前一款主流的 Python 集成開發(fā)環(huán)境，它帶有一整套幫助我們在Python開發(fā)時提高效率的工具，比如調(diào)試、語法高亮、Project管理、代碼跳轉(zhuǎn)、智能提示、自動完成、單元測試、版本控制?？偟膩碚f，Pycharm 會極大地提高我們 Python 開發(fā)的效率和體驗，用過都說好。Anaconda：主要針對 Python 的數(shù)據(jù)科學整合包，包括有 Numpy，Pandas，Sklearn等。重要的是，自帶管理軟件 conda，它擁有安裝，更新，刪除，解決包依賴關(guān)系的包管理功能。同時，conda擁有環(huán)境管理功能，能創(chuàng)建獨立運行環(huán)境， 使各項目間包環(huán)境和版本互不沖突和影響。另外，Conda 還可以管理包括 Bowtie2，F(xiàn)astQC 等軟件環(huán)境，甚至 R 包環(huán)境?？傊?，Anaconda 就是我們在編程時的管家，一切麻煩事扔給他，我們只要關(guān)注項目本身就行。安裝 Pycharm1.網(wǎng)址： Pycharm 放進去，這樣會極大的減少項目構(gòu)建索引，載入導入時間。4.可以根據(jù)需要來選擇配置，建議全選5.安裝6.安裝完成后，點擊剛剛在桌面上的快捷方式7.同意協(xié)議8.數(shù)據(jù)是否分享，根據(jù)情況來看9.選擇主題，我這里選擇淺色10.根據(jù)需要安裝插件IdeaVim：vim是Linux系統(tǒng)常用的編輯器，如果之前已經(jīng)習慣用vim，可以安裝R：統(tǒng)計學編程語言，因為學習生物信息的原因，這里選擇安裝AWS Tookit：是亞馬遜云服務(wù)的擴增11.激活因為這里安裝的是專業(yè)版，可以先選擇試用。點擊Evaluate 安裝 Anaconda 1.根據(jù)系統(tǒng)選擇合適的安裝包，這里建議選擇 Python 3.7 版本下載 Anaconda 的項目1.*次進入Pycharm，先新建項目，進入配置界面2.配置 Python 解釋器為了方便管理，這里 Location 配置項目存放目錄，該目錄與 Anaconda 在同一目錄下。當然，不按照這樣的目錄結(jié)構(gòu)也可以。3.切換到 Conda ，找到我們剛剛安裝 Anaconda 的目錄并設(shè)置，同時勾選為所有項目應(yīng)用該配置4.配置完成后，解釋器被 Pycharm 識別，點擊創(chuàng)建5.*次創(chuàng)建項目，Pycharm 有初始化工作要做，耐心等待即可Anaconda 環(huán)境的使用示例0.工作區(qū)介紹1.右鍵項目名，新建 Python 腳本2.輸入名字，注意這里不需要添加 .py后綴，回車后創(chuàng)建3.編寫腳本import pandas as pd import numpy as np ? dates = pd.date_range('20210501', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))4.右鍵腳本名，運行，測試配置是否成功5.運行這個腳本，會自動激活 Mode，界面就像這樣：在左下輸入df.head()，可以直接在控制臺查看數(shù)據(jù)框內(nèi)容，也可以在右邊點擊查看。Conda 環(huán)境的使用示例有了 Anaconda 的支持，為什么還要 Conda 環(huán)境？前面新建的 Anaconda 環(huán)境包含各種數(shù)據(jù)分析，機器學習等包，可以直接拿來用，并不需要再安裝一遍，方便實用。但是，有時候，我們并不需要這么多的包，而是需要特定版本的 Python 或者 Python 包，或是依賴沖突等問題，這就要求有一個獨立運行的環(huán)境。而 Conda 建立的環(huán)境正好滿足了這個需求。1.新建包含有 Conda 環(huán)境的項目2.查看啟用的環(huán)境點擊 Pycharm 下面的 Termianl 可以直接控制 Windows 的 CMD 命令行（這里不得不吐槽微軟的 CMD 和 界面丑還超難用）。如果你的 Pycharm 運行在 Linux 下，這個工具會接管 Shell?？梢钥吹皆谧钋懊娑嗔艘粋€ (example) ，這個代表激活的 conda 環(huán)境3.查看 conda 環(huán)境里有哪些包輸入命令 conda list，可以查看我們建立的環(huán)境里包含哪些包。學習更多 conda 的包管理，環(huán)境管理和渠道管理等技巧可以參考： Anaconda 整合了數(shù)以百記的包不同，這里只有幾個最基礎(chǔ)的 Python 包，之后按需添加即可。4.切換環(huán)境點擊右下角的 conda 環(huán)境名，可以切換環(huán)境。這里切換后，代表我們項目目錄中所有的腳本都要依賴于這個環(huán)境。但是，需要注意，一些老鳥已經(jīng)會熟練操作 Conda 了，比如像下面這樣來切換環(huán)境：不幸的是，雖然命令行conda activate base 可以將當前環(huán)境 example 切換為 base，但是這里只是將命令行的環(huán)境切換了，我們 Pycharm 項目的 conda 環(huán)境紋絲不動。所以想切換當前項目的環(huán)境，*點擊右下角圖標5.使用 Conda 環(huán)境這里以繪制一張熱圖為例來簡單使用下配置好的環(huán)境安裝包寫代碼import random from import pyplot as plt ? # 準備數(shù)據(jù) # 定義橫縱坐標 xLabel = ['geneA', 'geneB', 'geneC', 'geneD', 'geneE'] yLabel = ['sample1', 'sample2', 'sample3', 'sample4', 'sample5'] # 定義填充數(shù)據(jù) data = [] for i in range(5): temp = [] for j in range(5): k = random.randint(0, 100) temp.append(k) data.append(temp) ? # 開始作圖 fig = plt.figure() # 畫布 ax = fig.add_subplot(111) # 坐標刻度 ax.set_yticks(range(len(yLabel))) ax.set_xticks(range(len(xLabel))) ax.set_(xLabel) ax.set_(yLabel) # 作圖 im = ax.imshow(data) # 圖例 plt.colorbar(im) plt.show()出圖這里同樣也可以激活 Mode，可以這么來設(shè)置效果是這樣的：如果想在 Pycharm 中使用 R 語言，可以參考這篇：在Pycharm 中使用 R 時，效果是這樣的：接下來，享受搭建好的環(huán)境吧其他使用技巧Pycharm 中安裝及使用 Jupyter （圖文詳解）如何在 Pycharm 中高效使用 R 語言 （圖文詳解）

3.論Python的現(xiàn)狀及發(fā)展，Python的就業(yè)情況

在面對職業(yè)選擇時我們難免糾結(jié)、徘徊，不知道去哪能走多遠，我們沒有辦法只考慮當下，無視未來！當下Python工程師正處于人才需求旺盛、供應(yīng)短缺的時期，工資一路上漲。假如，即便選擇了目前火熱的Python編程，那你需要先來了解一下Python的現(xiàn)狀、發(fā)展前景以及Python的就業(yè)崗位。本文可以給你些許答案，一起來看看吧！一、Python編程的火熱現(xiàn)狀Python超越Java奪下冠軍，2021年P(guān)ython前景可期！近日，PYPL發(fā)布了5月編程語言指數(shù)榜，這個指數(shù)原始數(shù)據(jù)基于Google trends，根據(jù)編程語言在Google上的搜索頻率(次數(shù))來評估語言的流行度。*的榜單中Python首次超越Java占據(jù)榜首位置，Python上個月以22.2%的份額位列第二，本月以22.8%的成績擊敗了22.5%的Java，而這也是Python在 PYPL 指數(shù)榜中的首次奪冠。榜單詳情：下面的走勢圖也能十分明顯地看到Python從2005年前開始就一直保持著上漲的趨勢，幅度也是三種語言中*的！二、學習Python編程開發(fā)，能從事的工作崗位有哪些？Python具有簡單、易學、免費、開源、可移植、可擴展、可嵌入、面向?qū)ο蟮葍?yōu)點，而且從事Python開發(fā)，所從事的工作機會和工作崗位及工作內(nèi)容可選擇的余地很多，未來發(fā)展空間也很大。Python是一種計算機程序設(shè)計語言，又被稱為膠水語言，可以用混合編譯的方式使用c/c++/java等語言的庫。你可能已經(jīng)聽說過很多種流行的編程語言，比如在*里感覺非常難學的C語言，進入社會非常流行的Java語言，以及適合初學者的Basic語言，非常適合網(wǎng)頁編程的Java語言等，Python是他們其中的一種。學習Python技術(shù)，可以做Python開發(fā)工程師、Python高級工程師、Web網(wǎng)站開發(fā)工程師、Python自動化測試、Linux運維工程師、Python游戲開發(fā)工程師、Python技術(shù)經(jīng)理、Python開發(fā)實習等職業(yè)選擇。據(jù)統(tǒng)計，Python人才需求量每日高達5000+，但目前市場上會 Python的程序員少之又少，競爭小，很容易快速高薪就業(yè)。從Python開發(fā)者薪資的變化趨勢來看，目前Python正處于行業(yè)爆發(fā)初期的風口上。從Python開發(fā)者薪資的變化趨勢來看，隨著工作年限的增長工資成直線增長。從事Python開發(fā)，所從事的工作機會和工作崗位及工作內(nèi)容可選擇的余地很多，可從事大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析師、人工智能工程師等方向，未來發(fā)展的空間大。Python在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、web開發(fā)等方面都大有發(fā)揮之處，再加上人工智能大量依賴數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)相關(guān)崗位人才的稀缺，Python現(xiàn)在的職位可謂是炙手可熱。三、Python編程的發(fā)展前景Python在數(shù)據(jù)分析、后端開發(fā)、人工智能、運維、全棧開發(fā)等多方面都具有得天獨厚的優(yōu)勢。與其他語言相比，Python無論是在就業(yè)薪水方面，還是在市場崗位需求方面，都是當之無愧的黑馬。5月5日，哈工大宣布正式成立人工智能研究院。由哈工大計算機兼軟件院長王亞東教授出任研究院的院長。首批研究員就是高配置，30位中有超過一半以上為正教授職級。自2014年以來，人工智能的發(fā)展可以說是突飛猛進。智聯(lián)招聘發(fā)布的*一期《2021人工智能就業(yè)市場供需與發(fā)展研究報告》稱，在過去一年中，人工智能人才需求量增長近2倍，近七成AI人才的薪資水平在月薪1萬元以上，約有1%的人才月薪在5萬元以上。而據(jù)調(diào)查，人工智能從業(yè)人員用得最多的語言就是Python！

就拿大數(shù)據(jù)說話，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓機構(gòu)，進行專業(yè)和系統(tǒng)的學習。