What Python? Python 何方神圣？Answer！Python 具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点。它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底。作为一种通用语言，Python几乎可以用在任何领域和场合，几乎是无限的。下面这些公司都在使用Python完成各种各样的任务，国内：豆瓣、搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、热酷、土豆、新浪、果壳…；国外：谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工业光魔、红帽…Python软件质量控制、提升开发效率、可移植性、组件集成、丰富库支持等各个方面均处于先进地位。★★ 感受互联网+应用 智能科技 无处不在★★谷歌Alphago 无人驾驶 智能设计
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腾讯万向优图快快扫码学习达人课程，新人限时半价哦！这个 Python 专栏亮点因为我也有过那段“自学” Python 的迷茫时期，所以我深知一个好的系统学习规划和老师讲解，是能够达到事半功倍省下我们程序员更多青春的关键。所以我提炼出过往五年多的工作经验，并和远在美国学府进修 AI 专业博士后的老师一起撰写出了这个 60 天的专栏。别的老师在介绍知识点时都会说“这东西是什么”，但我不想这样做。我觉得“为什么这东西是这样”或者“在什么场景适应什么需求有什么好处才会用这东西”，反而更能让你们对知识本身会有更深刻的理解。本着有趣有味，纯碎干货，实用至上的原则，专栏五大特色：第一，案例教学。纯碎的理论知识学起来很枯燥，但是结合一个一个的小案例，以此切入，学起来更爽。第二，尽量做到有趣。图文并茂，加上有趣的例子、有趣的小项目，学起来更有乐趣。第三，自成体系。就像侦探片那样，一步一步，一环扣一环地铺开 Python 技术栈。第四，剖析一些 Python 常见的面试题。将理论知识讲解，结合案例，同时配备相关面试题，彻底打通理论知识。第五，项目实战。不仅会有实战环境部署方案，还有实际的项目：Python GUI 开发项目，Kaggle 数据分析项目，机器学习实战项目。zglg，5 年算法开发工作经验，知名互联网公司高级算法工程师，创建的 Python 案例 GitHub 库一个月 star 量从 0 到 1700+，被 AI 权威媒体量子位报道；Alicia，美国名校数学专业博士毕业，惠普高级数据分析师，现就读于美国顶尖学府 AI 专业博士后，具有丰富的工作和科研经历。专栏目录为了让你们在自学时能依据自身的学习基础量体裁衣，我将整个 Python 内容按天划分，不仅能减轻你们每天的学习负担，而且还能有更效的检验学习效果。一 Python 基础篇Day 1：Python 两大特性和四大基本语法Day 2：Python 四大数据类型总结Day 3：list 和 tuple 的基本操作、深浅拷贝和切片操作详细等 5 个方面总结Day 4：list 和 tuple 的 13 个经典使用案例Day 5：dict 和 set 基本操作、字典视图等 6 个方面详解总结Day 6：dict 和 set 的 15 个经典使用例子Day 7：数学运算、逻辑运算和进制转化相关的 16 个内置函数Day 8：16 个类型函数和 10 个类对象相关的内置函数大盘点Day 9：Python 字符串和正则介绍总结Day 10：Python 文件操作 11 个案例总结Day 11：Python 时间模块使用逻辑大盘点二 Python 实战环境搭建Day 12：Python 四种常用开发环境总结Day 13：Python 包安装的 2 个实际案例（包括安装遇到的各种问题及解决方法）Day 14：7 个 Web、爬虫、打包工具 PyInstaller 等包介绍和入门案例总结Day 15：8 个数据分析、机器学习和深度学习包和框架和入门案例总结Day 16：PyInstaller 打包过程详解三 Python 进阶篇Day 17：Python 列表生成式高效使用的 12 个案例Day 18：Python 对象间的相等性比较等使用总结Day 19：yield 关键字和生成器，nonlocal 关键字和 global 关键字使用总结Day 20：Python 函数的 5 类参数使用详解Day 21：5 个常用的高阶函数，3 个创建迭代器的函数Day 22：Python 多线程和协程 6 方面使用逻辑通俗易懂总结Day 23：Python 应用迭代器和生成器的 9 个案例Day 24：Python 30 道高频面试题及详细解答Day 25：Python 最被低估的模块 collections 3 个常用类总结及案例解读Day 26：Python 装饰器的本质解密，结合 3 个装饰器的案例Day 27：Python 常见的 10 个坑点合集和 logging 日志管理模块的使用总结Day 28：Python 后端框架 Flask 和前端 HTML+CSS+JS 数据交互案例讲解和实战四 Python 数据分析篇Day 29：NumPy 通过这五大功能顺利入门 + 10 道练习题Day 30：NumPy 进阶高效使用逻辑，掌握这 5 方面功能Day 31：NumPy 广播机详细解读，10 道练习题和数据集小案例Day 32：Pandas 读写文件 5 类问题及 30 个参数和案例使用总结Day 33：Pandas 两个核心数据结构 iterrows 和 itertuples 比较，特有的 setindex、resetindex、reindex 操作Day 34：Pandas 实战 Kaggle titanic 幸存预测之 7 步数据清洗Day 35：Pandas 实战 Kaggle titanic 数据探索性分析Day 36：Pandas 与数据读取、选取、清洗、特征工程相关的 12 个实用小功能五 数据分析实战篇Day 37：Matplotlib 绘图原理总结，18 种绘图常用的技巧Day 38：绘图神器 pyecharts 快速上手的方法总结、参数配置技巧，绘制常用的 10 类图案例Day 39：Kaggle 电影影评数据集，Pandas 数据分析实战-数据预处理部分Day 40：Kaggle 电影影评数据集，Pandas 数据分析实战-数据挖掘及分析Day 41：PyQt 制作 GUI 实战——制作小而美的计算器，Flask 实战——制作网页版计算器六 基础算法篇Day 42：程序员必知必会的基本算法知识大盘点Day 43：8 个排序算法原理总结，包括 Python 完整代码实现Day 44：掌握算法必考的动态规划算法，2 大核心要点和 3 个经典案例总结Day 45：面试必考 Leetcode 算法题实战和分析总结七 机器学习算法篇Day 46：必备统计学知识：概率，期望，方差，标准差，协方差，相关系数，t 检验，F 检验，卡方检验Day 47：机器学习必备的数学基础知识：最常用的求导公式，矩阵特征值分解等Day 48：机器学习不得不知的概念：样本空间，特征向量，维数，泛化能力，归纳偏好等Day 49：机器学习之 9 种常见的概率分布及图形绘制展示Day 50：OLS 线性回归实战上篇：机器学习回归原理详细介绍，包括假设和原理，梯度下降求权重Day 51：OLS 线性回归实战下篇：手写不调包实现线性回归算法实战Day 52：贝叶斯分类案例解析和编写Day 53：贝叶斯算法实战：实现单词拼写纠正器Day 54：高斯混合模型聚类原理分析和求解总结Day 55：聚类模型实战：不调包实现多维数据聚类案例Day 56：机器学习降维算法之 PCA 原理推导和案例解析Day 57：Kaggle 机器学习项目实战：从数据预处理，到模型选择，调参技巧，训练技巧和结果分析Day 58：AI 专家 Alicia 总结：深度学习背景知识，反向传播算法，训练神经网络常用技巧等经验总结八 经验分享Day 59：使用 TensorFlow、PyTorch 深度学习进行项目实战Day 60：美国名校博士、AI 专家 Alicia 关于如何学习数学、机器学习、数据分析、前言深度学习技术的总结和展望Day 61：专栏总结和 zglg 过往 5 年一线互联网公司算法开发经验分享满满全是干货，而且现在更是新人半价优惠，不要再在犹豫中错失机会！增值自己，证明自己。now！}

先详细说一下这篇文章的目的：分析Java/Python/PHP/C#/C++几大流行后端语言在全国几个主要城市的：薪资水平需求这些开发者的都是哪些公司（公司规模以及融资情况）招聘对学历的要求有哪些对开发者的开发经验有哪些要求全文涉及的城市包括： 北京、上海、深圳、广州、杭州、成都、南京、武汉、西安、长沙、苏州
。涉及的语言包括：Java、Python、PHP、C#、C++数据来源：使用Python爬取的拉勾网的招聘信息（共计15059条招聘信息） 整篇文章整体分为两个基础维度：城市、语言（一）首先不分城市看一看每种语言的整体情况各个语言的市场占有率将有助于我们的规划和打算。 可以看出，目前拉勾招聘市场的主要语言是Java、PHP、C++，而一直很被看好的Python语言其实在招聘市场并不是很火爆，相反其招聘数量几乎与C#同等。为什么如此流行的Python在拉勾并没有什么招聘信息呢？我们看看招聘Python开发人员的都是一些什么企业？通过上图了解到的信息：有Python需求的企业大部分是15-150人左右的中小企业，其它型企业需求Python相对较少。其中15-50人规模以及50-150人规模的企业对Python开发者的需求占总需求接近百分之五十。 下面是大家最关心的一点：看一下各种语言的平均薪资水平（数据：按照拉勾网上薪资区间最低的价格来进行统计展示）。Python语言以11.9k的薪资领跑，最低的是C#的8.6k.虽然招聘Python的开发人员少但是薪资高啊。所以？你想怎样。除了关心薪资之外，我们也关心，这些大厂对我们猿们的学历有什么要求呢？还是说个别语言要求突出？抱着这个观点我们看以下统计展示。从以上图我们可以看出很多内容（由于无法放动态图，大家将就着看吧！）C++的招聘看重学历，大部分企业需要开发者有硕士及以上学历 PHP的招聘基本上不注重学历对Java开发者的要求是本科学历即可 （二）看看各个城市的具体情况首先我比较在意的是：几大城市的各个语言的需求量。有助于你我判断未来发展的方向。注意y轴的数字只是此次抓取的岗位数量限制。可以得到以下几点：各城市的Java需求都很大北上深三城市对C++的需求是相对较多的，这三个城市是C++开发者的最佳选择北京对Python开发者需求也较大，其它城市需求量不是特大C#在所有城市普遍需求不大北上广深杭对PHP的需求极大仅次于Java的需求看完各个语言在各个城市的需求量，我们自然会想到各语言在各城市的薪资水平是怎么样的？是不是需求量大的地方薪资水平也比较高呢？我们接着看：（统计的仍然是招聘时给出的最低薪资的平均值）看以上的数据我想感慨几句成都、南京、武汉、西安、长沙只要你是个程序员不管你用什么语言做开发，平均工资都是那么点6-9k，南京完完全全的几乎重叠。因此，想安稳拿高薪啊：学Java去北上深杭吧！长沙这个城市为什么C#开发者平均薪资最高啊？！对了，Python开发者千万别去长沙，最低平均薪资。 最后我们看看所有发布招聘信息的企业属性吧（没发现有一个字段一直没用吗？）！ 对于本篇文章的内容就到此结束了，当然分析从未停止。各城市的企业属性规模分析各语言的需求企业属性规模分析....... 为了方便大家自己进行一些简单的分析，下面把数据贡献给大家获取数据方式：学习编程，欢迎关注专栏：学习编程 - 知乎专栏}