Python不仅仅是一门设计优秀的编程语言，能够完成现实中的各种任务，同时我们也可以在任何场合应用Python,从网站、游戏开发到机器人和航天飞机控制。因为Python对初学者十分友好，学习Python语言的群体正在日渐壮大。那么Python工程师在企业里的角色定位有哪些呢？小编认为主要覆盖以下四大业务模块：

一、验证算法：

主流研究方向包括但不仅限于视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师等。能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

二、快速开发：

快速开发这个应该都比较熟悉，就是用相对成熟的框架，和相对较少的代码来开发网站，Python在网站前后台都有不少成熟的框架，如flask、bottle、tornado等等使用较多。目前国内外都有不少知名网站都是用Python来开发的，比如国内的知乎、豆瓣等这些网站。

三、测试运维：

指的是用python实现的测试工具以及过程，包含服务器端、客户端、web等这些自动化测试过程，自动化性能测试的执行、监控和分析，常用的框架有seleniumappium等。python可以写很多的脚本，把运维工作中日常操作涵盖了监控，部署，网络配置，日志分析，安全检测等这些“操作”做到极致。并且，python在服务器管理工具上也同样丰富，比如配置管理(saltstack)、批量执行(fabric,saltstack)、虚拟化管理(python-libvirt)、云计算(openstack)等等。

四、数据分析

NumPy、SciPy和Matplotlib被公认为是Python领域最出色的程序库。NumPy是一个通用程序库，不仅支持常用的数值数组，同时提供了用于高效处理这些数组的函数。SciPy是Python的科学计算库，对NumPy的功能进行了大量扩充，同时也有部分功能是重合的。Matplotlib是一个2D绘图库，在绘制图形和图像方面提供了良好的支持。当前Matplotlib已经并入SciPy中并支持NumPy。

想必很多同学都会有如下疑问：如何通过自学成长为一名合格的Python工程师呢？这里我给大家的建议就是多看、多想和多敲。多看别人的优秀代码，可以从GitHub、Kaggle等网站查看到Python作的项目，也可以看Python类的书籍和一些优质成套的视频教程，学习别人代码的逻辑思路和步骤的同时，在实践中多动手去敲代码，让编程成为兴趣驱动学习才能收获意想不到的效果。