大家好我是蚂蚁，本文不是广告^_^
实在是没想到，工作快8年了，最近的工作变成了一个Python全栈工程师。
Python在我8年工作经历中，一直都在使用，不过从来都不是主语言，我的主语言是JAVA，用Python会做不少"辅助"的事情，比如数据处理、定时任务、报表计算、Web页面等等。
半年前我跳槽到了当前的新公司，是一名推荐系统架构工程师。
我的工作围绕推荐系统工程架构展开，大团队的编程语言用到了3个，分别是C++用于底层推荐引擎、JAVA用于业务对接、Python用于机器学习和模型部署。
因为我所在的小组是推荐中台，更加偏重部署流程化的事情，Pythong更适合这个场景，因此是主语言，而同时我也需要了解团队其他的技术也得掌握C++/JAVA，但它俩现在是副语言。
从来没想到，副语言竟然转正了，每天写的最多的代码，变成了Python。
而用Python开发的首要技术模块，是Flask的Web服务，这个服务会提供给公司的推荐算法使用，可以自动化的配置模型、发起上线部署流程，是一个公用的平台。
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相对于Java/C++，Python在开发一个Web部署类产品上，有明显的优势：
^_^，不由自主的又开始推销Python，不过这次结合下我的工作
1、开发非常快速
相比JAVA/C++的语法，Python真的是简洁明了，不用考虑类型适配，有大量的强大类库支持，比如用Python实现下载、解压、移动文件、上传等等
2、调试DEBUG方便
如果要调试C++程序，即使一点点代码，恐怕得花至少5分钟去编译、替换二进制，并且只能通过打印日志的方式调试。
JAVA其实在小项目DEBUG调试很方便，然而我们基础架构的JAVA是给第三方用的，结果也导致出问题DEBUG很麻烦。
而用Python，哪里有问题，Pycharm打个断点，几分钟就能揪出罪魁祸首，有几个写C++的同学用过几次Python，简直大呼过瘾。
3、一门语言搞定很多场景
Python在我这里主要用于Flask Web开发，但是它也承担其他的事情，比如配合Pandas/Seaborn做数据分析可视化、同时用于tensorflow机器学习模型的训练代码开发，相对来说更加多能。
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然而，用Python开发Web项目，也会遇到一些问题：
1、代码难以规范、复杂模块凌乱
JAVA是代码规范+结构组织的典范，C++我敢说比Python更烂。
而Python这门语言，入门特别容易，并且能快速参与项目开发，很容易大家各自为政写出不规范的烂代码。
最近在研读谷歌的Python代码规范，就是想建议大家把代码写的规范，别人更易读和维护。
谷歌Python规范文档：
https://google.github.io/styleguide/pyguide.html
2、会遇到性能问题
很多性能问题，其实是和编程语言无关的，而是和代码本身的逻辑有关。
然而，Python好像更容易出现这类问题。
遇到了问题，需要通过阅读代码、性能分析等手段找到问题，然后解决。
如果是并发问题，还要更多的深究多线程、多进程、协程等机制。
不过我反而也觉得这是个机遇，说明Python是可以深挖的、有能长期积累的技术方向。
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最后分享下，我现在工作用的Pythn用于Web的技术栈：
网关：Ngnix
前端：vue.js
后端：Flask，gevent.pyuwsgi，requests
存储：MySQL、本地文件
分析：Pandas、Seaborn、Jupyter notebook
模型：Tensorflow
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最后，谢谢大家订阅我的公众号。
