「人生苦短，快用Python」，這話曾是不少選擇投入Python麾下的「碼農」們的一句調侃和自我標榜。

與敏捷開發、大數據甚至人工智能風口捆綁在一起的Python，似乎從來不缺熱度。2019年1月TIOBE排行榜顯示，由于全球流行度在過去一年中漲幅最高（3.62%），Python一舉獲得了2018年度編程語言的稱號。

事實上，過去幾年間Python一直都被寄予厚望，有人認為它最有望超越Java的地位，成為主流編程語言霸主。

（截至2019年3月份，TIOBE的Python編程社區指數走勢圖。目前Python的評分增速迅猛，達到歷史新高峰。）

然而，與國際技術社區上一片「形勢大好」對比鮮明的是，國內技術圈卻一直存在對Python的「力挺」和「唱衰」兩派陣營，針鋒相對；同時Python在國內互聯網公司的普及度也仍然偏「小眾」。

在這種自我矛盾的環境下，那些曾因為「人生苦短」而選擇Python的程序員，如今的薪資水平和職業發展又如何？今天我們就用100offer平臺的獨家數據來尋找答案。

注：本文數據除另行說明外，均取自 2017年1月1日至 2018年12月31日，經篩選在 100offer 進行匿名展示的中國大陸共410 位 Python方向求職者和2196 份面試邀請（下文簡稱面邀）。100offer 致力于為 2 年以上經驗的中高端互聯人，提供北上廣深杭、新加坡等地的工作機會。求職者收到的面邀薪資普遍高于市場平均水平。

Python人才市場整體樂觀，

但薪資仍不及主流技術崗位

從數據表現來看，近年Python工程師在人才市場上整體趨勢是樂觀的。

2016年到2018年期間，每年平均面邀薪資都是穩步上升，人均面邀數從2016年的6份，逐步小幅縮減到了2017年的5.6份和2018年的4.2份。

橫向與其他技術崗位相比，Python這樣的薪資漲幅也算得上是表現突出。下圖顯示，Python在2018年的平均面邀薪資首度突破了40萬大關，同比漲幅在所有技術崗位中排名第三，僅次于C/C++和安卓。

不過從圖中也可看出，雖然各種培訓班常常拿「Python是高薪工作的敲門磚」、「掌握了Python，就能在AI時代快人一步」等賣點招攬學員，但實際上，Python的平均薪資水平目前仍然不如Java、安卓、C/C++等主流技術崗位，甚至也小幅落后于.net、iOS和Go。

「Python是沾了深度學習風口的光，之前被吹得有點神話了。目前國內互聯網對Python的應用普及度還是遠不如Java的，」一位100offer的客戶經理透露道。「從企業客戶近期在我們平臺的招聘需求量來看，市場對Java人才的需求也比Python強勁。」

的確，下面兩張圖也證實了，不論是求職人數還是企業招聘數量，盡管Python的市場占比近年已有所上升，卻仍然難以撼動Java、前端、安卓這三大經典開發崗位的地位。

各種資歷背景的Python求職者，

誰配得上更高的薪水？

Python在中國曾經歷過三次風潮。第一次是 2007 年的搜索引擎浪潮，Google 進入中國市場，這家明星公司里對Python高普及率也吸引了人們的關注；第二次是2009 年到 2012 年的中國互聯網創業潮，許多新興公司急于快速搭建網絡架構，開發環境友好的 Python成為許多工程師首選。第三次則是從2015 年初至今，深度學習概念帶火的技術潮流。

在這三次風潮中，中國程序員展現出了對捕捉技術風向的饑渴和超強的學習能力。Python與近年走俏的GoLang以及眾多前端框架等技術一樣，盡管都以海外為誕生和發祥地，但總能被國內的技術工作者在短時期內掌握，并利用龐大的互聯網市場人口進行檢測。

那么，在第三輪技術風潮方興未艾的今天，哪類Python人才更經得起市場的檢驗？

1）工作年限：Python人才供給偏年輕化，資深程序員仍然稀缺

在求職者的工作年限上，近年的人員構成變化很小，python工程師仍是年輕人的天下：近半數工程師分布在3-5年經驗區間，6年以上的資深人員占比不到三成。

同時，不同工作經驗的求職者獲得的面邀機會和薪資區別也較為明顯。一方面，姜還是老的辣，越資深的員工的面邀年薪越高；另一方面，往年的面邀機會主要向初級人員傾斜，而到了2018年，6-8年的資深Python人員在市場上更受公司歡迎，收到的面邀最多。

因此整體上，市場稀缺的資深Python人才更受追捧。

2）學歷：優中選優，低學歷人群的市場空間被擠壓

Python工程師求職者的整體學歷水平，近年有所提升。2018年在100offer平臺上進行匿名簡歷展示的Python程序員中，碩士及以上學歷的占比上升了5個百分點，專科生原本就不大的「生存空間」，還在被不斷擠壓。

高學歷給Python人才帶來的面邀機會和薪資回報，也是顯而易見的。

2017年不同學歷人群的薪資差異并不明顯，即便是專科生也能獲得人均3份面邀；然而，到了2018年，專科生僅能獲得人均1份面邀，碩博候選人的薪資優勢更加凸顯。

3）技術背景：復合背景的Python程序員更吃香

有趣的是，從求職者的以往工作背景來看，「根正苗紅」的Python程序員并不算多，大多數人擁有復合背景。

簡歷中的最近一份工作經歷中有Python開發經驗的人僅占26%，加上算法和數據工程師這兩個與Python密切相關的崗位，一共也才34%。

相比之下，從事后端、移動端、前端等非Python語言開發崗的程序員最多，占比高達36%； 甚至有20%的候選人來自跨度相對更大的運維、測試、安全和非技術崗。

Python求職者之所以有這樣「兼容并包」的技術背景，客觀原因之一就是它更簡明易學、可讀性好，易維護，學習成本和時間相對較短。

上圖的薪資和面邀數據也表明，資深專家型人才、管理型人才，或者是復合型背景的開發人員從事Python，比技術單一型的Python工程師更「吃香」。

哪些類型企業能給Python工程師開高薪？

1）Python高薪招聘，從「小而美」向大廠集中

早年時，發放Python招聘需求的企業較為均勻地分布在各個輪次的企業中。由于極度的敏捷高效和相對的成熟穩定，Python 備受各類中小型互聯網公司青睞。

進入2018年，一方面互聯網寒潮對創業公司的生存和招聘需求造成了顯著影響，另一方面，一些大廠的項目組也紛紛開始應用Python，面邀數量明顯向上市公司集中。

在面邀薪資上，2018年也呈現出了大廠的「集聚效應」，A~C輪創業公司的平均年薪，甚至能被上市公司拉開將近10萬的差距。而2017年，C輪、D輪和上市公司之間的Python薪資水平還幾乎沒有區別。

目前國內互聯網公司對Python的應用，早已不再局限在中小企業和創業團隊中，而是向國際大中型互聯網公司看齊。大量應用Python的典型包括Youtube、Dropbox、Quora、Google、Facebook，以及百度、騰訊、字節跳動、豆瓣、知乎、汽車之家、美團等。不過，國內大廠目前對Python的需求主要集中在策略、模型和算法類崗位。

2）北京和杭州更適合Python工程師跳槽

在100offer的Python面邀中，北京公司以壓倒性的數量優勢超過了其它城市，幾乎接近杭州、上海、深圳和廣州四座互聯網一線城市的Python面邀數總和。杭州薪資水平最高，同時面邀數量占比高達34%，僅次于北京。兩地的Python程序員能獲得相對更優質的機會。

企業眼里的優秀Python工程師，都有哪些特質？

100offer上的Python崗位，以后端開發和架構為主，以算法和數據挖掘為輔，并有少量前端、全棧開發崗，以及運維支持。當然，Python還可延伸應用于下圖所示的眾多細分領域，我們在此僅就平臺上的常見招聘崗位做重點梳理。

（Python在不同應用場景中的知識結構。圖片來自網絡）

通過大量的企業面邀JD，我們將各個企業對優秀Python人才的期望，分類總結出了以下共性。

1、Python后端開發

編程語言：具備2年以上開發經驗，至少熟悉一種開發語言：Python、Java、PHP、C/C++

服務框架：熟悉常見的Python框架，熟練掌握Django、Tornado、Flask等其中的一種

數據庫：熟悉常見的數據庫，至少熟練掌握Mysql，Mongodb，Redis其中一種；熟悉大規模數據存儲及分析系統優先

熟悉Unix/Linux操作系統，有良好的編碼規范

對web后端技術架構有全面理解，熟悉TensorFlow 等機器學習框架，是加分項

2、算法、大數據、爬蟲類

編碼能力強，內功扎實；熟悉linux開發環境，熟悉Python，至少精通 C/C++ 或 Java 中的一種編程語言。

熟悉爬蟲機制，有分布式爬蟲開發經驗者優先，熟悉Scrapy/Redis/MongoDB / MySQL 者優先

了解多種網絡通信協議，熟悉 Thrift RPC 或 gRPC 加分

熟悉機器學習的常用算法，有足夠強的業務理解力，數據思維好

數學專業的碩士或博士，有一定數學功底，加分

有圖像識別、深度學習、機器學習、自然語言處理等相關經驗，大大加分

3、Python前端開發/全棧開發

熟悉Python、Java、PHP、C#、Shell等語言中的至少2門，熟悉Linux操作系統

與大部分前端的招聘需求類似：HTML5 / CSS3 / JavaScript 基礎扎實，精通 ES6 / jQuerydejs 等，熟悉前端框架（Vue/ Angular /React）和原理

熟練掌握 webpack /gulp /rollup 等構建工具，有豐富的前端工程化實踐經驗

掌握Tornado/ OpenERP / Django / Flask者加分

熟悉 MySQL、PostgreSQL 等數據庫，能編寫調試 SQL 語句、存儲過程，索引、性能優化者，是重要加分項

其實各應用場景需要的知識結構有不少重疊之處，需要每位 Python 工程師根據自己的職業規劃，有意識地構建知識體系和技能樹。

100offer說：

得益于AI和機器學習的大風口和 Python 在算法和大數據方面的優勢，加上入門門檻相對較低，使其一度成為編程小白們眼里的香餑餑。然而需要認清的一個現實是，Python 的熱潮持續了幾年，至今仍然在最主流的語言之外徘徊。

結合全文分析，100offer對 Python 人才市場的未來持謹慎樂觀的態度。

一方面，Python 在人工智能、數據分析、組件集成、網絡服務、圖像處理、數值計算和科學計算等眾多領域的應用越來越普遍。同時，深度學習領域仍有很大的發展空間，Python 社區的活躍度和普及率也是其它新型AI語言難以超越的。因此，只要AI的大趨勢在，Python 人才在互聯網行業就總有一席之地。

另一方面，大家對 Python 薪資不要有不切實際的幻想。隨著人才供給增加，互聯網企業的定薪也在恢復正常化，Python 開發薪資仍然與主流開發崗位有差距，并沒有出現人們想象中的「一飛沖天」。此外，Python 語言飽受詬病的諸多缺陷，也給了Julia、Swift for TensorFlow等新語言可乘之機。

無論 Python 的未來是進是退，有一句話很在理：順境時拼命往上爬，逆境時提升自己。對于 Python 程序員來說，努力積累自身的技術實力，遠比陷入對未知趨勢的擔心和無畏猜測來得更實際。

在此，我們建議想成為優秀 Python 開發者的你，要避免淪為「唯 Python 論」者和技術單一型人才。在后端技術架構、數據庫結構設計等方面積累扎實基礎，堅持多逛技術社區、做筆記和持續學習，多拓展技術圈人脈，與更多同行互相交流，開拓技術視野，都是值得踐行的進階方法。