張雪峰:Python永遠缺乏幹活的牛馬!選對賽道躺贏不是夢

原创 萧晓 萧晓编程百事通

一、打破訊息差在這風雲變幻的職場江湖,選擇簡直就是開掛的金鑰匙!別急著當那最努力的小螞蟻,先成為眼光獨到的探險家,挑個黃金賽道,比如Python,直接踏上退休前的「躺贏」之旅吧!現在的就業環境,選擇真的大於努力。

與其賣力的干,不如之前就選個好的行業,進去幹到退休。

身為資深代碼僧,混跡江湖7載,我悄悄告訴你個秘密:Python這行,簡直是文科才子、智慧女神、大專學霸的逆襲神器!不管你是哪一路英雄,一旦掌握Python的魔法,從此工作穩坐釣魚台,幸福到退休不是夢!那麼,我的Python修行秘籍大公開啦!準備好了嗎?咱們不只要學,還要學得幽默風趣,讓知識也帶著笑點!

接下來,就請跟隨我這位「老不正經」的導師,一起踏上Python的歡樂旅程吧!身為過來人,很誠懇的告訴大家:人與人之間的差距,三分靠能力,七分靠資訊。資訊閉塞真的很致命! !一定要趁早打破資訊差!

二、Python的就業方向

①人工智慧與機器學習人工智慧與機器學習作為Python應用的核心領域,對於從業人員的學歷要求極高。儘管在各大招聘網站上,此類職位的數量可能相對有限,但其提供的薪資水平卻頗具吸引力。

然而,若求職者非985/211等高水準學院畢業,建議慎重考慮此類職位,因為該領域的職位競爭確實非常激烈。

②資料分析對於小型企業而言,進行資料分析的企業數量相對較少。由於多數小型企業主要聚焦於產品本身,當產品用戶基數有限時,數據分析往往顯得並非必要,進而導致數據難以充分發揮其價值。

這也意味著資料分析工程師的職位在小型企業中相對稀缺。

目前的情況是,能夠滿足數據分析崗位需求的人才普遍較為稀缺。那些僅僅依賴SQL、Excel等基礎工具進行資料分析工作的人員,面臨著被自動化工具取代的風險,這無疑是一個令人擔憂的現實。

如果有機會加入大型企業擔任資料分析工程師,這無疑是一個值得考慮的選擇。該職位通常提供較為可觀的薪資待遇,對於具備較強學習能力的人才而言可以試一試。

③爬蟲近年來,爬蟲技術一直備受關注,成為熱門話題之一。

然而,隨著各大網站反爬蟲措施的不斷完善,爬蟲工程師面臨的挑戰也日益增加。在求職市場上,對爬蟲技能的需求似乎呈現出逐漸減少的趨勢。

在就業市場中,真正招募爬蟲工程師的公司數量相對較少,不當使用爬蟲技術還會面臨法律風險。

目前,許多大專院校和培訓機構都將爬蟲技術作為Python教學的賣點之一。但對於很對企業而言,未經授權地爬取資料則可能觸犯法律,導致嚴重後果。

因此,對於希望透過爬蟲技術找到工作的求職者,建議要謹慎考慮。在求職過程中,應更重視培養自己多方面的技能,以適應不斷變化的市場需求。

④Web開發Python在Web開發領域具有廣泛的應用,透過使用Django、Flask等Web框架,開發人員可以快速建立功能豐富的網站和Web應用。

這些框架提供了大量的函式庫和工具,使得開發者能夠有效率地完成前後端開發、資料庫管理、伺服器配置等工作。

因此,Python Web開發工程師是目前市場上非常熱門的職業之一。 ⑤自動化測試Python在自動化測試領域也有廣泛的應用。透過使用Selenium、pytest等自動化測試框架,測試人員可以編寫自動化測試腳本,對軟體進行全面的測試。

這不僅可以提高測試效率,還可以減少人為錯誤,提高軟體品質。 python在自動化測試領域的前景與潛力仍不容小覷,並有望在未來實現對Java的超越。

“Python,就是新的 BASIC!”

为开发者服务的 21CTO

就程式語言面言,BASIC(“Beginners’ All-purpose Symbolic Instruction Code”,即初學者通用符號指令代碼)並不是我今天會選擇的語言。

當然,在它最初於上世紀 60 年代誕生時,行號和單字元標識符確實是一種進步。可到了它的全盛時期(我主觀認為是在 70 年代末到 80 年代初),開發者已經有了​​更好的選擇,例如 Pascal、Lisp、Forth,甚至是 C。

然而,BASIC 卻無所不在!它成為了許多老式電腦的預設介面,例如 Commodore 64。為什麼會這樣呢?

我認為(雖然沒有確鑿證據),這是因為 BASIC 的設計目標是讓任何人都能使用——而不僅僅是那些經驗豐富的程式設計師。

如今,有一種不同的程式語言,有一種語言以歷史包袱繁重卻深受歡迎而聞名,尤其是在那些不認為自己是程式設計師的人群中。

這門語言就是 Python──而 Python 就是現代的 BASIC。回顧BASIC 的歷史起源背景BASIC 由達特茅斯學院(Dartmouth College)的約翰·G·克門尼(John G. Kemeny)和托馬斯·E·庫爾茨(Thomas E. Kurtz)於1963 年創造(請參閱《托馬斯·E·庫爾茨紀念文》。

與BASIC 的故事始於我使用的第一台電腦——Commodore 64。其實都是「隱藏的程式設計師」! “為我所用”,所以必須學習程式設計。

電腦自帶了一個令人驚嘆、功能齊全的開發環境——QBasic。掌握了條件語句、循環和數組的基礎知識。

想,我算是BASIC 的一個成功案例吧!程式。區塊結構,但我個人覺得其語法並不美觀(例如格式化字串、星號運算子的重載、條件位於中間的三元運算子等等)。

此外,Python 在版本更新時打破相容性的頻率也超出了我的預期(甚至容忍度)。但也因此帶來了我對供應鏈的擔憂。即一個功能豐富的標準函式庫。

為什麼說 Python 是新的 BASIC?那麼,為什麼說 Python 是新的 BASIC 呢?答案很簡單:因為 Python 已經成為非程式設計師群體首選的程式語言。

它已經達到了「臨界質量」(critical mass),可以說 Python 已經贏得了勝利!當然,這更多只是一種觀察而不是原因。

實際上,我並不清楚為何人們最初傾向於選擇Python,但如果要我猜,可能是以下幾點的綜合作用:

● Python 出現的時候,世界正急需一種比Perl 更美觀、更不容易出錯的腳本語言。

● Python使用縮進來代替大括號來定義程式碼區塊,這一點被大眾認為是「優雅」的——雖然我不這麼認為,但既然我使用 Lisp,顯然我是個異類。

● Python 的標準函式庫中通常包含了你所需要的一切。

● Python對數學友好,因此在物理學、金融等領域研究中站穩了腳跟,從而拓寬了它的生態系統和影響力。

● Python 聰明地借鑒了更複雜語言的便利功能,同時仍保持了自身的相對簡單性。

● Python 從未被某個訴訟纏身的大公司所壟斷。換句話說,這可能是:巧妙的設計、社群管理和偶然性的結合。證明 Python 統治地位的鐵證儘管我成年後有意避開了 Python,但最近我還是向它妥協了——我用 Python 寫了一個個人工具程式。

原因很簡單:我知道 Python 擁有我需要的一切,我相信 Python 的生態系統已足夠穩固,能讓我寫的程式在未來很長一段時間內都能運作。

所以,如果連我這樣一個討厭 Python 的人都預設使用 Python,那麼我認為:Python 就像曾經的 BASIC 一樣,已經佔領了世界。

最後,我想問大家一句:Python 的統治還會持續多久?

思科 2025,前路如何破局?

在科技日新月異的今天,即便是網路巨頭思科也面臨前所未有的挑戰。 2024年,思科技術產品推出的步伐略顯緩慢,並且核心網路產品組合也沒有進行什麼重大更新,這或許是思科在最新季度財報中網路業務收入下滑 23% 的原因之一。
自1984年成立後,思科在網路領域可謂如魚得水。當時,企業大多傾向採用電腦供應商提供的網路架構。 20 世紀 80 年代掀起的「小型電腦革命」打破了 IBM 對 IT 產業的壟斷,然而,專有網路技術卻成了新的潛在阻礙。思科的第一款產品是用於DEC 小型電腦的NIC,其成功很大程度上要歸功於IBM 的系統網路架構是一種昂貴且封閉的網路模式,不適合更開放的以互聯網為中心的模式。當時,企業有應用、有訊息,需要的是大眾化的連結。
現在需要什麼?這是思科在 2025 年需要回答的問題。

2024乾了什麼?
2024 年,思科在AI網路產品上投入較多,並且進一步加深了與英偉達的合作。思科UCS C885A M8伺服器以英偉達的HGX超級運算平台作為建置基礎,包含8張英偉達H100或H200 Tensor Core GPU或8張AMD MI300X OAM GPU加速器,且每張GPU都配備一塊英偉達ConnectX-7 NIC或BlueField- 3 SuperNIC,允許客戶在伺服器叢集之上運行AI模型的訓練工作負載。
在為數不多的硬體相關升級中,思科加強了其Nexus 9000資料中心交換機系列,推出了新的9364E-SG2交換機,該交換機具有高密度800G聚合功能。 Nexus 9000系列是思科企業AI策略的核心組成部分,提供擁塞管理和流控制演算法以及遙測技術,以滿足AI/ML架構的設計要求。
在軟體方面,思科以280 億美元完成了對 Splunk 的收購,並著手將Splunk 的技術整合到其 AppDynamics 產品組合中,助力IT 團隊統一可視性並提升本地和雲端環境中的效能故障排查效率。
在安全領域,思科發布了基於人工智慧的 Hypershield,這是一個可自我升級的安全性結構,旨在保護分散式應用程式、裝置和資料。 Hypershield 由基於 AI 的軟體、虛擬機器和其他技術組成,這些技術最終將整合到交換器、路由器和伺服器等網路元件中。思科表示,它能夠讓組織在出現威脅時自主分割其網絡,無需修補或改造防火牆即可獲得快速漏洞防護,並自動升級軟體而不會中斷運算資源。

2025該做什麼?
展望未來,思科面臨一系列關鍵任務。產業觀察家表示,重新聚焦於企業網路是重中之重,同時安全技術的發展仍需作為優先事項持續推進。
IDC 企業網路高級研究經理 Brandon Butler 指出:“2025年對思科而言將是至關重要的一年。思科在執行雄心勃勃的內部變革的同時,也在尋求由AI驅動的外部市場機會。”
領導層的重組將在這過程中發揮一定作用。 2024年8月,思科宣布計畫對其網路、安全和協作業務部門進行重組,全球裁員7%,並任命Jeetu Patel為首席產品長。除此之外,資料中心網路和安全團隊的融合、Splunk 在產品組合中的持續整合,以及園區、分支、協作和物聯網業務部門新領導層的表現,都將成為影響思科未來走向的重要因素。
思科也需全力推動其 Meraki 園區網路項目,精簡產品組合併增強企業可擴充性。像Juniper的Mist與Marvis、Extreme Platform ONE,以及新創公司Nile和Meter這樣的競爭對手錶明,市場對簡化、整合的網路和安全解決方案以及靈活的消費模式有著強烈需求。

網路支出趨勢
目前,整個網路市場的支出環境十分嚴峻。
Andover Intel創辦人兼首席分析師Tom Nolle表示:「現有企業中,思科受到網路支出系統性壓力的影響最大。」二十年來,企業網路設備預算的成長率僅與通膨率大致相當,而可能增加預算的新項目數量每年都在下降。唯一呈現成長態勢的領域僅有安全。
Futurum集團研究總監Ron Westfall也在研究報告中提到,思科網路部門作為產品組合的核心支柱,在 2025 財年第一季面臨重大挑戰,營收年減 23%。
這項數據不僅反映了思科自身的困境,也凸顯了企業支出重點的轉移。企業正將預算從傳統網路解決方案轉向 AI 和網路安全等優先順序更高的技術領域。這表明,思科必須緊跟產業趨勢,優先掌握新興機遇,對傳統產品進行更新換代,以因應企業雲端優先策略帶來的變革,穩固其在核心細分市場的地位。

思科的AI網路前景
儘管目前AI仍處於早期階段,但思科必須繼續思考如何更好地利用這一趨勢。
思科已確定其 AI 策略的三個重點領域:針對超大規模企業的 AI 訓練基礎設施;用於支援 AI 工作負載的 AI 連接;以及 AI 推理,或為企業建立私人 AI 雲端。
AI基礎設施的蓬勃發展既帶來了機遇,也帶來了挑戰。
Arista憑藉與Meta和微軟Azure雲端資料中心的合作,擴大了AI部署;合作夥伴兼競爭對手英偉達的 Spectrum-X 系列也可為 xAI 的 Colossus 超級電腦集群提供支援。思科必須加快其8000系列路由器、Nexus 9000交換器和Silicon One晶片組等資料中心資產的採用。不過,隨著全球新建資料中心的推動,AI驅動的資料中心互聯部署激增,這為思科的光學(Acacia)產品帶來了成長潛力。
然而,對於思科的AI網路前景,Tom Nolle 持悲觀態度。他認為,「AI 網路」 本質上是快速資料中心網絡,思科在這一領域的作為有限,因為該領域的發展速度取決於有多少企業自主託管AI,目前的主導者是HPE、IBM 和博通等廠商,而非網路供應商。因為目前的需求是建立內部託管的AI,只有在做到這一點後,才需要考慮網路。
在 Nolle看來,像園區這樣的領域,以及像Arista這樣的競爭對手,都是利基市場。思科需要盡量避免在這些領域損失太多,但這些市場的收益不足以真正幫助他們,因此沒有必要將策略重點放在利基任務或利基競爭對手上。
思科的主要競爭威脅來自 HPE/Juniper、愛立信和諾基亞。
HPE/Juniper 更接近應用層。在目前的 IT 世界中,任何新的支出都必須來自新的收益,而新的收益只能來自新的應用。愛立信和諾基亞這兩家公司都在進軍資料中心領域,而資料中心是企業網路中唯一一個足夠大且資本密集的領域,並且這兩家公司都在實時應用和物聯網這一戰略應用任務上發力,對思科形成挑戰。
2025 年,思科站在了變革的十字路口,挑戰重重,但機會亦在眼前,能否突顯重圍,重塑輝煌,整個產業拭目以待。
原文連結:https://andoverintel.com/2025/01/09/can-cisco-win-with-eventfulness/https://www.networkworld.com/article/3632192/cisco-in-2025-lots-of -hard-work-ahead.html