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我认为这两个分开来看,各有优势且并不具有可比性,先抛开技术本身来分析一下:
WEB主要是应用方向的考虑,数据呈现和业务呈现是他的核心内容。
爬虫主要是数据方向的考虑,数据采集和数据存储是他的核心内容。
然后我们再从各领域应用语言来分析一下:
看这个内容,其实你很明显发现,其实各个语言都有他的用处。我们可以说Python是应用范围较广的,是很难得做到是绝对的全能。
最后我们再分析一下企业里面的Python工程师的定位是什么?
一般就四个重要的定位:验证算法、应用开发、测试运维、数据分析。
1、验证算法:就是对我们公司一些常见设计算法或者公式的验证,公式代码化。
2、应用开发:这个大家应该都比较熟悉,快速开发,就是用成熟框架,更少的代码来开发网站,Python在网站前后台有大量的成熟的框架,如django,flask,bottle,tornado,flask和django的使用较多,国内用Python开发的网站有:知乎、豆瓣、扇贝、腾讯、阿里巴巴;
3、测试运维:用python实现的测试工具及过程,包含服务器端、客户端、web、andriod、client端的自动化测试,自动化性能测试的执行、监控和分析,常用selenium appium等框架。做运维同学应该清楚,在Linux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 等等许许多多的方面,无所不包。python可以写很多的脚本,把"操作"这个行为做到极致。与此同时,python在服务器管理工具上非常丰富,配置管理(saltstack) 批量执行( fabric, saltstack) 监控(Zenoss, nagios 插件) 虚拟化管理( python-libvirt) 进程管理 (supervisor) 云计算(openstack) ...... 还有大部分系统C库都有python绑定。
4、数据分析:Python有三大神器:numpy,scipy,matplotlib,其中numpy很多底层使用C语言实现的,所以速度很快,用它参加各种数学建模大赛,完全可以替代r语言和MATLAB。spark,Hadoop都开了Python的接口,所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单,加上py对数据库支持都很好,或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用。
在结束这个部分之前,大家有没有一个疑问:为什么爬虫没有重点讲?
其实这里给大家重点说一下,如果你要学好Python,仅仅停留在爬虫上,这个是很不靠谱的。Python 写爬虫的教程网上一抓一大把,据大家所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站,大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学,不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手,而且很快可以做出成果,非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。
除了入门,爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织,通过抓取互联网上的公开数据,来实现一些商业价值是非常常见的做法。
当然这些选手的爬虫就要厉害的多了,需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题,与小白的抓黄图小程序,复杂度差了很多倍。
综上所述,Python肯定是不错的,要快速入门的话,建议先学点简单的爬虫,从就业来看的话,建议沿着爬虫这个方向深入学习,当然不可避免的需要和大数据什么的有交互,如果哪天不想搞数据分析了,毕竟要再转回WEB的话,还是很容易的了。技术交流或资源获取,可以私信知了小姐姐,乐意与大家交流分享~
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