粗略看了一下各楼层回复内容.
这个帖子里, 应该没多少做过技术管理, 也没机会带过多少小弟 + 从带小弟获得收益的.
或者说, 也没多少在大厂旁观过: 神仙打架, 班子清洗/替换的, 也不理解带小弟核心意义的.
看我上面的回复, 有悟性的, 应该能帮你在职场路走远一点.
带下属, 或者说培养下属. 分情况:
1. 应届毕业生. 最佳.
一张白纸, 没有坏习惯. 可塑性强. 挑聪明, 有悟性, 对编程有热情的. 可以上手教, 悟性高, 带个 1 年, 就可以有高收益. 也可以长期维系感情, 一直带下去+嫡系. (10 年前, 有这个氛围和条件, 当前的环境, 不具备)
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2. 工作 3 年以内. 需要面试多沟通, 评估可塑性, 是否具备持续学习的能力.
如果不具备, 跳过. 如果有持续学习的能力的. 稍加引导+纠错, 是综合投入成本低, 收益高的选择, 带 2-3 年, 可成为嫡系(避免选: 聪明+养不熟的那种).
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3. 工作 5 年+. 不培养, 只做筛选.
不培养, 只做筛选.
不培养, 只做筛选.
5 年+的, 市场优胜劣汰. 要么猛龙, 要么烂泥. (简历/履历可管窥) 有好习惯的自然有, 没有的, 也培养不了. 不必白费力气. 5 年+, 明码标价. 水平高/成长性好, 自然薪资有所体现. 反之, 越便宜, 越是垃圾. (进来老鼠屎坏一锅粥, 得不偿失)
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综上, 带小弟, 是值得带的. 但是大环境, 已经不太允许.
向上走, 必须有自己的班底, 且具备组班底的能力.
否则, 只能混迹技术路线, 天花板很低. 同时, 纯技术路线, 随着 AI/GPT/LLM 发展, 大多数人掌握的技术, 不关深度和广度, 都不具备抵抗 40 岁失业问题.
总之, 有沟通能力, 业务能力的技术人. 有条件培养下属班底, 就早做准备.
可遇不可求. 看个人机遇.
@
xiaozizayang 是我.
pyinstaller 之类的工具, 我都测试过. (遇到一堆坑, 浪费了蛮多时间无果)
有几个客观原因, 我的开发环境是 M1 Mac, 有不少编译问题, 是 M1 Mac 导致的.
(排错过程, 不少 issue 别的平台, 相同编译参数, 是正常的, 但是 M1 Mac 不正常. 我也没时间换个机器验证, 就放弃探索了. )
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https://github.com/better-py/learn-py/tree/main/packages/py-try/try-nicegui这个示例项目, 有多个
build.py 脚本, 以及 taskfile.yml 里也有几个编译参数.
如果你有时间折腾, 也可以继续探索 + 验证. (如果开发环境是 Windows, 说不定有些参数, 编译是正常的)
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如果你没空折腾, 我回复的绕路方案: 就是类似 Sublime Text 这种, 打包了 Python 的运行环境. (也就是 Java App 日常打包 JRE 运行时的操作)
缺点: 是增加包体积 + 每个平台都要单独打包, 优点是: 基本可以秒开.
这个方案, 成熟无坑. 最新的 Python 标准库, 提供了绿色 Python 的打包工具. 比较容易搞定.
深圳和上海, 我都各待过 4 年+. (深圳在前)
根据你的个人情况(学历/履历/籍贯).
建议: 深圳 or 广州.(更推荐广州)
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对比一下深圳和上海: (就业机会/平台机遇)
1. 深圳. 学历门槛低, 适合职场新人, 能力稍弱的. 给更多普通人入场成长机会.
深圳就业市场, 整体的学历质量, 比北/上, 差一大截.(中位数, 别杠) 我在 2 个城市, 都做过面试官, 筛选过大量简历.
有利有弊. 下限低, 低端机会更多. 上限也低, 高收入岗位稀缺, 且更不多元化.(比北上差一个数量级)
2. 上海. 学历/能力溢出, 海归/老外, 都不少见. (如果能力不突出, 学历一般, 很难获得好的机会) 当然, 能力突出, 也能破格.
上海的就业机会更多元化. 外企/国企/私企, 都有. 类型更广. (扎堆互联网, 就卷. 合理错峰, 就可以相对不卷)
上海的就业天花板, 更高. 和海外交流更多, 平台视野更开阔. (深圳多是土狗/暴发户/血汗工厂出身的老板, 眼界窄, 没见过世面)
上海各种小资本家, 大资本家, 权贵二代出身出来的开公司的, 抗风险能力更强. (大多数初创小企业活不过 3 年)
月薪 2w+, 首选深圳.
但是, 如果你想月薪 4w+, 上海的获得速度可能远比深圳快, 且更容易.
当然, 这一切在 2019 之后, 都全面萧条/劣化.
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对比一下生活成本:
1. 深圳 3k+ 就可以租不错的房子. 在南山上班, 多在宝安租房(比如宝体几个站) 地铁时间可控, 生活开销小, 除了吃的差一点. (美食荒漠)
2. 上海 6k+ 租房起步, 合租减半, 痛苦加倍. 6k 能租什么房子? 极其烂的爬楼梯破房子, 乡下人都不想住的. (深圳还有不错的城中村电梯房) 上海想住电梯房, 又要大一点. 基本成本就很高. 不管是 浦东, 杨浦, 虹桥, 还是徐家汇, 基本都贵.
上海有更多的美食, 玩的地方更多, 周边城市 1 小时达, 当然, 码农也没多少时间玩.
吃喝玩乐, 上海只要有钱, 都是拉满的. 深圳可玩性很差, 海边烧烤, 梧桐山, 玩几次就吐了.
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长期规划:
1. 年轻人, 可以先去深圳. 不必纠结.
待几年, 达到瓶颈, 换个城市就好. (深圳大概 3 年摸顶, 上海 4-5 年吧, 然后思考下一站?)
2. 但, 如果规划未来出国 & 移民, 北/上 的通道/机会, 远远好过其他城市(remote/transfer/relocate).
(周围出海的老板/同事/客户/人际圈子, 都好太多, 你要亲见过周围的活人案例, 才会起心动念行动/榜样力量.)
信息差. 高质量的一手信息, 往往只在小圈子流动.
Good Luck.
推荐 rye 吧. 也是前 flask 作者出品.
https://github.com/astral-sh/rye1. 目前 应该是唯一良好支持 workspace 模式的(类似 rust cargo), 比较方便管理 monorepo.
2. 功能已经覆盖 poetry + pdm + pyenv. (这样可以完全替代 pyenv + poetry)
3. 集成 uv(替代 pip), 安装包速度更快.
成熟可靠方案: pyenv + poetry + 全局 venv 模式.
1. 过去长期使用 pyenv + poetry. 比较偏好 pyenv 的全局管理的 venv. 不过 rye 的 local venv + workspace, 就很棒, 完美规避 venv 管理的麻烦. (没有 workspace, local venv 很难管理)
不推荐: pdm
1. pdm. 短暂使用, 就弃用. 有不少 bug. 和 pyenv 协调性很差, 终端自动激活 venv, 始终有 bug.
2. 功能完备度低于 poetry, 目前更是不如 rye. (题外: 就算不用 rye, 我也不会用 pdm, 那么多人吹, 我的体验就很差)
1. 不用打包模型, 只打包源码.
2. 把模型上传到某个公开可以访问的网盘, or aws s3 这种.
3. 运行 main, 自动检测某个全局目录(比如 user/documents/your-app-cache 路径) 是否存在模型, 如果不存在, 自动下载. 存在, 直接调用模型 + 执行后续逻辑.
4. 关于步骤 2, 也可以 zip 打包: 模型文件 + 项目.exe + 一个 sh/bat 脚本, 运行 sh/bat 脚本, 自动把模型解压 + copy 到某个固定目录.
5. 结束.