不管你是待業還是失業，在這個被互聯網圍繞的時代里，選擇為什么學習python，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業的優勢到底體現在哪里：為什么學習python？給你7個學習理由，為什么我不建議你學python？，為什么要學習Python？這10個理由足夠了！??。

1.為什么學習python？給你7個學習理由

今天樂字節小z講講為什么學習python？給你7個學習理由。Python 是一門更注重可讀性和效率的語言，尤其是相較于 Java，PHP 以及 C++ 這樣的語言，它的這兩個優勢讓其在開發者中大受歡迎。誠然，它有點老了，但仍是80后啊 —— 至少沒有 Cobol 或者 Fortran 那么老。而且，如果還能派上用場的話，為啥要折騰著改變它呢 (尤其在這個還有那么多方法可以提升它性能的時候)?實際上這要看你怎么看待它，生命線長本身就是件好事 —— 說明它穩定且可靠。如果你是像其他許多人一樣都是從 Java，C 或者 Perl 開始進入職業生涯的，那么學習 Python 的曲線基本上是不存在的。然而也正是由于 Python 易于上手這一事實，讓有些人沒有意識到 Python 也應該是一項必要的編程技能。我要向各位坦誠，我對 Python 的喜愛也是從幾年以前才開始的。不經歷長期的痛苦教訓，我們是不會對這門語言以及它的平臺所提供的一切心生感激的。我寫下這篇短文的目的就是要將你從同樣的痛苦中拯救出來，讓你明白為什么需要去了解 Python。1. Python 是易于學習的好吧，相較于其它許多你可以拿來用的編程語言而言，它“更容易一些”。Python 的語言沒有多少儀式化的東西，所以就算不是一個 Python 專家，你也能讀懂它的代碼。我的經驗是，通過實例來學習和教授 Python 要比采取同樣的方式去接觸比方說 Ruby 或者 Perl 更加容易，因為 Python 的語法里面條條框框以及特殊的處理場景要少得多。它所專注的并非語言表現的豐富程度，而是你想要用你的代碼完成什么。2. Python 讓你能用少量的代碼構建出更多的功能Python 能帶給所有開發者一種快速的學習體驗。通過實踐，你可以在最多兩天之內輕松實現一個具備基礎功能的游戲(而這還是在對編程完全不了解的情況下)。另外一些讓 Python 成為一門引人注目的編程語言的因素就是它的可讀性和高效性。3. Python 是一門多才多藝的語言，更是一個平臺Python 今年 28 歲了。盡管它比我的許多讀者年紀還要大，但是仍然受到高度的關注，因為它可以被應用于如今你所能想得到的相當多的軟件開發和操作場景。要管理本地或者云基礎設施嗎？Python可以。開發網站？OK，它也能行的。需要處理一個 SQL 數據庫？可以。需要為 Hive 或者 Pig 定制一個功能？能做到。只是想為自己構建一個小工具？Python 就是*的選擇。需要一門支持面向對象設計的語言？Python 的特性就能滿足啦。簡而言之，將 Python 了解得更加深入一點點，就能讓你具備可以適應范圍更寬泛的工作角色的技能。4. Python 擁有最成熟的程序包資源庫之一一旦你了解了該語言，就可以利用上這個平臺。Python 以 PyPI (讀作 Pie-Pie，可以從這里在線進行了解)為其后盾, 這是一個擁有超過 85,000 個 Python 模塊和腳本的資源庫，你拿過來就立馬可以使用。這些模塊向你的本地 Python 環境分發已經預先打包好的功能，可以用來解決各種諸如數據庫處理，計算機視覺實現，像維度分析這樣的高級數據分析的執行，或者是構建 REST 風格的 web 服務這些問題。5. Python 是一門在數據科學領域被廣泛使用的語言不管你從事的是什么工作，數據都會是其中的一部分。IT，軟件開發，市場等等 —— 它們都深度地關乎數據且對于智慧求之若渴。很快數據分析技能就會像編碼技能一樣的重要，而Python 在兩個領域都占有重要的地位。Python 緊挨著 R 語言，都是現代數據科學中最常被使用的語言。事實上，在數據科學領域，Python 的職位職位需求超過了 R 語言。你在學習 Python 時發展出來的技能將會直接轉換并被用來構建起自己的這些分析技能。6. Python 是跨平臺且開源的Python 可以跨平臺運行，并且已經開放源代碼超過20年的時間了，如果你需要代碼能同時在Linux，Windows 以及 macOS 上跑起來，Python 就能滿足要求。此外，有數十年的修修補補以及不斷完善做后盾，可以確保你能夠隨心所欲地運行自己的代碼。7. Python 是靈活的有一些Python同其它編程語言集成在一起的穩定實現。CPython, 同 C 集成的版本。Jython, 同 Java 集成的Python版本。, 被設計用來兼容 .Net 和 C#。PyObjc, 工具包寫的Python 版本。, 同 Ruby 集成的 Python 版本。文章轉自：樂字節

2.為什么我不建議你學python？

作者 | 玉面玲瓏顏如玉轉載自 | 腳本之家（ID：jb51net）原文地址 | 為什么我不建議你搞Python之所以從事Python是因為很不爽PHP的語法，雖然PHP被稱為世界上*的編程語言。于是，為了這個原因，付出了沉重的代價,失業了好幾回。身邊有些人時不時總是會問我一些Python的技術問題，但是大多數情況下都是比較基礎的。要不是近幾年Python火了起來,說不定我真的轉行送外賣了。對于Python這么語言，可以當作一門興趣或愛好來學習，但是若是想找到份好的工作還是謹慎為主，這也是為什么不建議你搞Python的原因。Python學習熱 VS Python就業市場廣闊Python流行起來實話說是意料之中的事情，只是沒有想到它是那么的快。在14年的時候,實在無法忍受PHP那美元符號和分號的結尾，于是開始入坑Python。那時的Python，市面上只有寥寥幾本的書籍可以參考。至于廖雪峰的Python入門教程，看了2篇就放棄了，寫的實在太淺顯。當然，后來他也寫了些高級的教程，有興趣的可以看看。然而,Python仍然是門小眾的語言。有多么小眾呢？你可以上拉鉤或BOSS直聘上搜索下，基本上一線城市除了北京、上海外，其他區域來來去去就那么10-20家公司，而且這些公司中80%都是創業公司。曾經,我在1年中入職了2家Python的公司，前1家公司我才進去3個月就倒閉了。為什么呢？沒人用它搞業務啊。當前Python比較適合的業務主要有：數據分析、信息安全、系統運維、應用測試運維就不用說了，現在基本都是自動化時代了。而數據分析中，說的最多的就是爬蟲。實際上，它跟分析沒有太多的關系。常見的反倒是一些報表的導出功能。再高級一些的就是什么大數據了。對于信息安全，完全可以說是石器往青銅時代過渡。雖然有這樣的大殺器，然而很多事情還待人為實現。對于如下的一些業務還是謹慎使用:GUI開發嵌入式開發首先GUI開發,現在不是熱門業務。即使有這業務,也只會是Windows的GUI，人家有MFC，跟你Python沒有半毛錢關系。如果你要用PyQt5寫個界面，還不如用Electron，人家內存管理方面做得反倒更好些。至于嵌入式開發，還是老老實實學習C語言和匯編吧，不要指望Python能在里面幫上什么忙。當然，做做應用級別的業務，什么語言都是可以的。對于Web開發，可以選擇的余地就更多了。前有Java深耕市場多年，后有nodejs來勢洶洶，下有Golang虎視眈眈。而Python在這個市場中能分到的梗真心不多，而且很大一部分都是Django帶來的。這幾年Flask的流行，讓不少人體會到了Python的簡潔。然而，真的好用的還是Pyramid這個名不見經傳的框架(僅本人自身觀點,可以挖掘很多有意思的東西)。理性的回歸2021年是個瘋狂的一年,資本的市場風起浪涌。相比2021年，反倒平靜了許多。理性的回歸，資本也逐漸回歸到正常。有位哥們說他公司現在前端最火，他的Java都要退居二線了。隨便隨便1個3年的前端，動不動就要求薪資*16K。如果放在16-17年完全是有可能的事情,而放在19年只能說是癡人說夢。因此19年還是要多從自身的學習做起，多沉淀自身的技術。當然隨便學習下技術之外的東西，一些賺錢的方式總是在你認知之外的地方。你完全可以把學習Python當作一門投資，至于有沒有回報就不要太看重了。錯入一行誤半生之所以不建議從事Python的問題在于，你以為從事Python是門輕松的事情，然而卻選擇了條艱難的不歸之路。不得不說,在從事Python的這幾年中，每天都在朝九晚六中度過，還時不時要找點事情做做。雖然薪水沒有Java大佬們那么高,然而生活還是過得有滋有味。為什么呢?Python效率高的。效率有多高,直接pip裝個包就好了。每次看到Java的大佬在用maven或grade安裝依賴時，就默念還是pip好用，至少還有個進度條知道還需要多久能完成。至于npm就不談論了，再說下去就會淪為語言之爭了。如果你覺得從事Python是件輕松的事情，那么混吃等死的日子就會到達盡頭。有時你拍著胸脯跟BOSS說，這個東西我半天就能完成，結果現實狠狠的閃了你一個耳光。舉個簡單的例子，比如報表導出word是個很常見的業務輸出，如果要在word中輸出對應的目錄，那真的是件可怕的事情。因為python常用的docx庫根本不支持，而Java的POI及PHP的phpword是支持的,結果為了你的無知不得不加班。然而，閑著無事又會激發自身的瞎折騰，不然沒法對上級交待。這里也要慶幸總是遇到些好的領導，鼓勵你多學習一點。于是，逐漸的就變成了1個打醬油的人物，救火版的存在。別人搞不定的東西，你花個半個小時完美解決。什么Win32 API編程，GUI編程，數據報表、分析，打補丁甚至開發外掛樣樣都過了一遍。結果，2-3個人做了1個團隊5-6個人的活，錢還是那么多。當你從事Python久了，就會發現自己的知識是多么的零少。結果，又不得不推動著你系統的學習一遍，從而每天都在信息量巨大的日子中度過漫漫長夜。舉個最簡單的例子，在股票技術面的分析中，什么K線分析是常用的方法。此時你用Python來折騰，是個很不錯的主意。結果，你不得不學習點金融的知識來擴充。于是事情就開始變得不可控制和確定了。當然,結果會是有意思的。曾經在某個夜里，自己通過Python分析的幾只股票的組合的收益率達到了20%，我幾近失眠了。我從來沒有想到，事情是那么的簡單且來的不容易。作為1個發了工資就還花唄的人來說,余額寶的收益率才3%而已。即使我1年存了1W，1年后利息也才300。而我用1-2個月的時間，卻達到了20%的收益，那種欣喜有點佩服自己，只是后悔當初投入太少。于是，后來慢慢了解到Python在量化分析中大有用途，雖然沒有什么大公司用它進行實時交易。但是，不得不說Python是門很不錯的分析語言。Python作為1門派語言，只有在重點高校才會存在的語言，有其獨到的先天優勢。相比其他分析的工具，如R、Matlab，Python使用起來更人性化些。特別是開發外掛的時候，當然這涉及到黑產的部分內容，就不展開說明了。你會發現Python寫起來的效果只是比易語言稍微復雜一些。拋開信息安全的領域，雖然數據分析動不動就是7位數的收入。但是，要成為1位數據科學家也不是件容易的事情。之所以能給你這個價位的薪資，是因為你自身能提供對應的數據觀點，換句話你能挖掘出大數據后的商機。這必定是個緩慢的過程。很多人沒有堅持到那么一步就放棄了，還不如早點找些收入穩定的渠道，避免錯過機遇與財富的積累。如果能理性對待，清楚認知自己的當前情況，才知道該崗位是否適合自己。結語對于Python，建議可以學習下，但是如果想靠他找到份工作就要謹慎些。畢竟，決定你工資的是你的稀缺程度，如果沒有業務的支撐，即使你再精通也是瞎扯。如果期望高薪資的話，還是建議從事Java或C、C++的崗位。如果想快速找到工作，還是建議從事前端或PHP的崗位。而對于想多方面發展，想折騰自己的人，建議來混混Python的崗位,每天"混吃等死"。

3.為什么要學習Python？這10個理由足夠了！

如果你定期關注現今的科技發展，那么你可能想知道我為什么要寫這篇文章告訴人們學習Python？因為幾年前我提倡Java而不是Python。在2016年，Python取代Java成為高校中*的語言，從那時起它受歡迎的程度就沒有減退過。但是，隨著新時代的到來，Python正在不斷發展壯大。如果你閱讀編程和技術新聞或博客文章，那么你可能已經發現了Python的興起，因為許多流行的開發人員社區，包括和都提到了Python作為主要編程語言的興起。如果大家如果在自學遇到困難，想找一個Python學習環境，可以加入我們的Python學習圈，點擊我加入吧，會節約很多時間，減少很多在學習中遇到的難題。但是，*的問題是為什么程序員應該學習Python？作為一名Java開發人員，我很喜歡它，并且始終會去學習它。但是，這并不能阻止我們學習潛在的新工具和編程語言，這將使我們成為一個更好的程序員。對于初學者來說很簡單，從Python開始是*的選擇。因為它易于學習，功能強大，足以構建Web應用程序并自動化無聊的東西。實際上，幾年前，腳本編寫是學習Python的主要原因，這也是我被Python吸引并*Perl的原因，而Perl是當時另一種流行的腳本語言。對于有經驗的程序員或已經了解Ruby，Java或的人來說，學習Python意味著在你的工具庫中獲得一個新的強大工具，我還沒有想出一個對工具說“不”的程序員，這是你學習一門新的編程語言時的正確查找方式。正如經典的Automate the Boring Stuff with Python一書中所提到的，Python讓你能夠自動化瑣碎的東西，讓你專注于更多令人興奮和有用的東西。如果你是Java開發人員，那么也可以使用Groovy來實現這一點，但Groovy并未提供Python在API、庫、框架和數據科學、機器學習以及Web開發等領域的廣泛應用。為什么2021年程序員應該學習Python？如果你正在考慮學習Python但不確定為什么要學，那么這里有10個理由強調了2021年學習Python的好處。雖然，問題的答案取決于問問題的對象，對于初學者，學習Python是有道理的，因為學習Python主要原因是簡便性。同樣，對于想要進入數據科學和機器學習的有經驗的程序員來說，學習Python是有意義的，因為它很快成為最常用的編程語言，并且有強大的API和可用于AI、數據科學和機器學習的庫。以下是在2021年學習Python的10個理由：1.數據科學這是許多程序員在2021年學習Python的一個*的原因。我知道很多對投資銀行的Java編程工作感到厭倦的朋友，由于令人興奮的工作和高回報，他們正在Udemy學習Python來從事數據科學工作。但是，是什么讓Python成為數據科學和機器學習的*語言？不久之前R語言不是*的嗎？我認為Python提供關于AI、、機器學習PyBrain，NumPy和PyMySQL的庫和框架就是其中一個原因。另一個原因是多樣性，Python體驗允許你比R做更多的事情，例如你可以創建腳本來自動化內容，進入Web開發等等。2.機器學習這也是為什么程序員在2021年學習Python的另一個原因。機器學習的發展在過去的幾年中是驚人的，它正在迅速改變我們周圍的一切。算法日漸復雜，*的例子是谷歌的搜索算法，它現在可以通過聊天機器人來回答你所期望的答案，其中 Uber完全由算法驅動。如果你對機器學習感興趣，想要做一個寵物項目或只是想玩一玩，Python是*能讓它變得簡單的主要編程語言。盡管Java中提供了機器學習庫，但你會在Python中發現更多內容，因為開發人員社區更喜歡Python而不是其他任何關于數據科學和機器學習的內容。3.網站開發優質的開發是學習Python的另一個原因。它提供了許多好的庫和框??架，例如Django和Flask使Web開發變得非常簡單。PHP中需要花費數小時的任務可以在幾分鐘內完成。Python也被用于網絡爬蟲。像Reddit這樣互聯網上的一些流行網站是使用Python構建的。4.簡便這是初學者學習Python的*原因。當你*次開始編程時，你肯定不希望從具有嚴格語法和奇怪規則的編程語言開始。Python既可讀又簡單，它也更容易設置，而不需要處理任何類路徑問題，如Java或C++等編譯器問題。只需安裝Python就可以了。安裝它時還會要求你在PATH中添加Python，這意味著你可以從計算機上的任何位置運行Python。5.強大的社區你需要一個社區來學習新技術，而在學習編程語言方面，朋友是你*的資產，當你遇到問題時，就需要朋友的援助之手。由于Google，你可以在幾分鐘內找到任何問題的解決方案，像這樣的社區也將許多Python專家聚集在一起，來幫助新手。6.庫和框架Python和Java之間的一個相似之處是可以執行任何操作的開源庫，框架和模塊的數量，它使應用程序開發變得非常容易。想象一下，不用Java的Spring或Django和Flask創建一個Web應用程序，工作變得簡單，因為只需要關注業務邏輯。Python有滿足不同需求的庫。Django和Flask是Web開發中*的兩個，而NumPy和SciPy是用于數據科學的。實際上，Python擁有*的機器學習和數據科學庫集合，如，Scikit-Learn，Keras，Pandas等等。7.自動化由于某一次的腳本需求，我*次了解了Python。我在使用通過UDP接收消息的應用程序時出現了問題，但我沒有在日志中看到消息。我想檢查是否在該盒子和端口上接收了任何UDP流量，但我找不到一個方便的UNIX命令來做到這一點。我的一位坐在我旁邊的朋友正在學習Python，他在短短5分鐘內編寫了一個實用工具，使用了其中一個Python模塊攔截UDP消息。顯然，我對他編寫這樣一個工具所花費的時間印象深刻，但這只是在編寫腳本、工具和自動化時顯示出了Python的強大功能。如果你真的想知道Python對自動化有多大幫助，那么我最喜歡的就是使用Automate boring stuff with Python這本書，簡直太棒了。8.多用途我喜歡Python的一個原因是它的瑞士軍刀性質。它關系著方方面面，例如R在數據科學和機器學習方面表現得很好，而且在Web開發方面也無處不在。學習Python意味著你可以做很多事情。你可以使用Django和Flask創建Web應用程序，可以使用NumPy，Scipy，Scikit-Learn和NLTK進行數據分析。至少，你可以使用Python編寫腳本來自動完成許多日常任務。9.工作與成長Python的發展速度非?？?，持續時間很長，如果你剛剛開始編程生涯，那么學習一門不斷發展的編程語言會很有意義。它不僅可以幫助你快速找到工作，而且還可以加速你的職業發展。恕我直言，對于初學者來說，除了它的簡便性，這應該是學習Python的最重要原因。10.薪水Python開發人員是收入*的開發人員之一，特別是在數據科學，機器學習和Web開發方面。平均而言，它們的報酬非常高，從70,000美元到150,000美元不等，具體取決于他們的經驗，定位。

就拿大數據說話，優勢一目了然，從事IT行業，打開IT行業的新大門，找到適合自己的培訓機構，進行專業和系統的學習。