要想了解Python工程师都需要哪些知识结构，必须先知道Python都用在哪些开发领域。

目前Python主要用在Web开发、大数据、人工智能等领域，目前很多行业应用也在逐渐开始使用Python进行开发，这说明市场对Python的认可，这多少有点多年前Java开始流行的影子。

用Python做Web开发是比较常规的解决方案。在Web开发领域还有Java和PHP比较流行，每个语言都有各自的特点。Python的特点在于简单、快速、调整方便，但是速度方面是弱势。在Web开发方面，需要有扎实的Python语法基础、Html基础、Javascript基础、数据库知识。同时，需要掌握比较常见的Web开发框架，比如django、web.py、flask、tornado等。

最近几年伴随着大数据和人工智能的发展，Python得到了广泛的使用。我在早期做大数据和机器学习实验时采用的是Java语言，后来改用的Python。使用Python做算法实现要比Java方便很多，同时代码量有较大的下降，调整起来也比较容易。

使用Python做大数据方面的研发，需要了解Hadoop平台（也可以使用Java做算法实现）、Spark平台（也可以使用Scala），以及与这些平台关联的一系列技术。

使用Python做人工智能方面的研发，需要了解各种常见算法，比如K-近邻、决策树、贝叶斯、支持向量机等，以及Numpy、matplotlib等常见库的使用。

Python工程师的知识结构往往伴随着项目开发而逐渐丰富，作为Python工程师来说，一定要跟随主流的研发方向，比如目前的大数据、人工智能等领域。

我使用Python的时间比较久，我在头条上也写了关于Python学习的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我并查看这些文章，相信一定能有所收获。

谢谢！