例如 饿了么,知乎,达达。这三家都是基于python开发的互联网企业。但是现在都开始招java了。原因是什么?
1,python语言/解释器速度慢?
2,django等框架不够健壮?
3,国内招不到pythoner?
无意引起语言争端,只是渐渐发现python更适用于快速开发网站,等渐渐做大之后再转成java实现。
除非是由于原因3引起。
期待了解真实原因的大牛解答!
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有人评论说需要提供招聘java的证据:
达达:
Java (高级)招聘
知乎:
知乎我没找到确切的java招聘。不过之前是在v2ex上看到过的。找到在更新。
饿了么:
高级Java开发工程师招聘
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说软文的我猜不是在上海做python。
回复内容:
作为曾经做过 Python 面试官的来说几句。1、Python性能这一点我觉得对于绝大部分互联网公司的需求来说,是不用顾虑的。知乎上也有人在用Python做高频交易vnpy/vnpy · GitHub,你真要死扣性能这一点,你把核心模块用纯C写完了封装起来,让Python去调用不就完事了。
2、对于工程开发的健壮性,这一点上Python的确比不过Java,毕竟Java是一门擅长把小项目做成大项目的语言。从这点上分开来说,如果你觉得你这个项目能一口气定下大方向保持几年不变,那建议用Java,毕竟开源框架用得人多,相对就会靠谱些;如果你是一个初创公司或者踏上正规没多久,往往需求会几天一小整几周一大整,这时候敏捷开发和精益创业的思维就尤为重要,Python的优势就会大大发挥出来。
3、说了这么多,回到问题本身上,的确最主要的原因还是国内找Pythoner太难。就以我个人招聘应届生的经历来说,笔试和面试主要还是考C++和基础算法知识然后招进来了再由我们亲自教Python,可惜的是招聘中大部分人表示没有接触过Python这门语言并且也表示不太感兴趣。社招的Pythoner占比更少,Javaer基本占了半壁江山。所以很多公司在考虑到人才的流动性问题和用人成本上(码农都爱跳槽),无奈地从Python转成了Java。
回复:
@zeroten 然而作为用Python的人,觉得用Python的公司太少,前途未卜。。你的知识面不应该只在语言层面上,比如你做web开发,你不光要会用Django / Tornado 一类的开发框架,更应该知道整个后端的分布式架构是怎么搭起来的,RPC通信层是怎么样的,高并发请求是怎么做负载均衡的等等这些高于语言层面的知识,不然跟培训班出来的有何不同呢。
@阿健 吐个槽,不太理解为什么现在公司都按语言招人,底子好的,入职之后再学项目用到的语言也来得及啊。是的,所以那时候我们就是招熟悉C/C++的,招进来了让学Python;阿里也经常干这样的事,只不过人家招C/C++的进去写Java。
@椎名橘子 Python人这么难找,那薪资水平是怎么样的……跟各语言相比如果同等水平的话,Pythoner的平均薪资并不见得比Javaer高,但是,你可以较大概率拥有一份朝10晚6的工作,下了班可以给自己充充电、打打游戏、泡泡妹纸(逃 校招的时候一心想找Python岗, 先后面了知乎, 饿了么, 高德, 多看, 腾讯IEG运营部/研发部 等等一系列在大量使用Python的部分, 得出的比较一致的回答是, Python的人才太难招了, 相比JAVA遍地的情况,招一个符合条件的Pythonista是一件困难的事情,.
楼上说的什么Python适合开发小型网站, 难维护之类的言论, 我想问:"你真的有Python开发经历吗? 你真的用Python开发过大型网站吗?" 我和上面说到的这些技术人员交流, 一致都觉得这种说法真是扯淡 基本上最关键的原因是,国内很难找到多个靠谱的Pythoner。
Python太容易上手门槛太低,所以水平真的很不齐,加上Python允许你各式花样玩,Django这样强健的框架都有人给你玩垮……
当业务上一定规模,少数一两个人扛起整个业务后端几乎是不可能的,就需要多招人;找Pythoner?找不到还好说,找到便宜的吧水平不一定可靠基本上要成为团队炸弹;找贵的吧……Python优势在开发成本低,找贵的还不如多找几个其它语言便宜的农。
JAVA就不一样,门槛比Python高,工程化特质明显,培训班出来的都能按照工程要求写代码,重点是人多啊人多,同档次的价格绝不会高于Pythoner,还有大把的可选,组个团完全没问题,至少比Python组团来得简单。所以大家就转招写JAVA的咯~ 1.Java 人多,相对好招人,单纯只写python 的人少,招不到人.
2.只会python 的码农很难成为一个优秀的码农.
3.一个注重性能问题的python 工程师很大概率是Java 工程师转过来的.
4.Java 转python 实在太容易,举两个例子,Java 容器里有那么多种List 跟那么多种Map ,什么时候用哪种都有讲究,在python 中你基本上只接触到怎么用list 跟map 而已,直接用就行。另外python 中一些概念,你只看python 会觉得很晦涩,比如@property,但你学了java就知道,get/set本来就是需要的嘛。。。但python会用装饰器的都少。。
……………………………题外话……………………………
只会python 的人才会黑Java 臃肿,你知不知道市面上神级编程书最多的就是Java 了。那么多大师都用Java ,别人都没说啥,你这么牛逼,咋不上天呢? 你知道要找一个有多年Python开发经验的工程师有多难吗?更多的都是像我一样把Python当作Shell代替品的。
我这种有多年Java经验的全栈工程师,在人才市场上都供不应求,你还指望Python? 无他,国内练大法的人少! 看网上的教程就能看出来了,python到今天网上能找到的教程还比不上10年前java的多,那么多号称帮你走向人生顶峰的培训机构,弄得现在java程序员像是工业化生产的一样,反正就是三板斧,学完JavaSE去学Web,期间顺手学习啊数据库和html,拿jsp写点啥练练手再上三大框架。相比之下python连版本都还搞不清楚呢= = 由于Python的人太难招,一个月也没几个简历,于是我们尝试开放Java招聘,原因有几个:
1 扩大筛选范围,遇到优秀的Java开发人员,尝试让他转Python,
2 实在不行,建立一个Java团队。
然而最后发现是我想多了,Java简历也没几个。
补充一句,想向Python发展的有志青年,别急着跳Django坑,不是每个公司都用这玩意的。 python,ruby适合早期快速实现,将项目上线。
而java适合重构,提升性能及安全性,
还有很重要的一点,java大众,好招人,能降低人力成本。 无非是招不到人。
只是渐渐发现python更适用于快速开发网站,等渐渐做大之后再转成java实现反例太多,我都不想列了。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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