Python爱好者和职业程序员的界限在哪
本人是运营岗,自学 Python 一年,会写点小脚本辅助下工作。
偶尔有公司开发大佬看到我代码,怂恿我学点程序设计和数据库的知识然后去做专职开发,但我觉得自己水平还很差,只当他们开玩笑了。
不过这也引起了我的好奇,请问就 Python 而言,爱好者跟职业程序员的界限在哪?
Python爱好者和职业程序员的界限在哪
如果拿科研人员的标准要求自己的话,运维这个岗位反而是最接近的
科研人员的标准: http://seisman.info/tags/CentOS/
这个问题挺有意思的。其实“Python爱好者”和“职业程序员”的界限,主要不在技术深度,而在工程化思维和解决问题的系统性。
爱好者写代码,目标通常是“跑起来就行”,解决眼前问题,享受创造的乐趣。代码可能在一个文件里,变量名随意,不太考虑异常处理、可维护性或者别人怎么看。比如写个爬虫脚本,数据抓下来存成CSV,任务就完成了。
职业程序员的工作是交付可靠、可维护的软件。这意味着:
- 代码是给人看的:清晰的命名、模块化设计、必要的注释和文档。
- 考虑边界和失败:全面的异常处理、输入验证、日志记录。
- 使用工具和协作:版本控制(Git)、单元测试、代码审查、依赖管理(pip/poetry)。
- 理解上下文:不只是Python语法,还要懂数据库、API设计、并发、部署,知道如何与其他系统集成。
举个例子,同样是“获取网页标题”: 爱好者可能写个快速脚本:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com"
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
print(soup.title.string)
职业程序员会考虑更多:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import logging
from typing import Optional
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
def get_page_title(url: str, timeout: int = 10) -> Optional[str]:
"""
获取给定URL的网页标题。
Args:
url: 目标网页URL
timeout: 请求超时时间(秒)
Returns:
网页标题字符串,失败时返回None
"""
try:
response = requests.get(url, timeout=timeout)
response.raise_for_status() # 检查HTTP错误
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
title_tag = soup.find('title')
if title_tag and title_tag.string:
return title_tag.string.strip()
else:
logger.warning(f"页面 {url} 未找到标题标签")
return None
except requests.exceptions.RequestException as e:
logger.error(f"请求 {url} 失败: {e}")
return None
except Exception as e:
logger.error(f"解析 {url} 标题时发生意外错误: {e}")
return None
if __name__ == "__main__":
# 示例用法
title = get_page_title("https://example.com")
if title:
print(f"标题: {title}")
看出区别了吗?第二个版本有错误处理、日志记录、类型提示、文档字符串,函数职责单一,并且考虑了网络请求可能失败的各种情况。
总结:爱好者享受过程,职业程序员对结果负责。
哈哈哈哈哈哈 难道不是:科研和 RD 的交集是运维。
去学就是了
为什么在乎外号?没有外号不能写代码了吗?不能写好代码吗?
作为 java 开发,举个栗子。
爱好者什么酷用什么,不习惯考虑兼容性、扩展性。
职业程序员考虑全面一些,使用新东西要各种考虑。
貌似唯一的差别在于写的代码不够多。不是行数,而是实现逻辑的复杂度,专职会面临很多逆天逻辑,这是爱好者不太碰的到的。
爱好者么喜欢什么做什么, 职业么, 有时候不喜欢的也不得不做.
rd 们对自学编程的人都有天然的好感。
界限可能就是那几本基础的书而已。
除了编程本身还需要了解算法,数据结构,网络,操作系统,设计模式,etc.
请问你都了解了吗? 233333
发际线
哈哈哈哈
哪有什么界限,无非会与不会,牛与不牛之间的差别。等同于,初级程序员和高级程序员的区别。一旦自学久了,自然而然的深入了,也就变成了职业了。
思路吧,写代码的时候对耦合的理解,对设计模式的理解,对数据结构的理解。
工作好多年了,很多野生的程序员在这方面比较欠缺,有时候涉及到相关的工作,会明显看出来。
多看看他们推荐你学的东西,你自己没啥感觉,但是写出来的代码的结构就是不一样了。
简单来说就是
当你的兴趣爱好变成了工作,那自由开心的日子就一去不复返了
爱好者以此为乐,职业以此为生。
一个是做自己想做的,一个是做别人让你做的
我觉得爱好者和职业程序员就是面向工资编程和面向自我编程的区别。
有些业余的水平很高,强过一大波职业的。
技术没有区别,参考 Linux brain fuck scheduler 的作者=。=
有没有人固定给你发钱 (逃


