本文主要向大家介绍了Python语言学习之为什么很多人喜欢 Python？通过具体的内容向大家展示，希望对大家学习Python语言有所帮助。

我的工作是做系统需求分析，自己利用业（shang）余（ban）时间自学了python，感觉现在学python和想学python的人越来越多，作为一个入门的新手，我想结合自己的体会想说一下为什么python越来越受人喜欢。

python上手难度较低，因为python是一种动态脚本语言，它追求的pythonic让未经过编程培训的人感觉很亲切，python的语法很贴近自然语言，很多python库在设计的时候都号称是“给人类使用”，比如requests库，用这个库来做curl上手起来简直easy，简洁，优雅。现在只要跟电脑打交道，会一点编程，很多时候能大大提升效率。奥巴马不是都在学吗

成熟的库比较多，python理念是“用一种方法做事”，不讲求完成任务的多样性，只求更快、更准确、更优雅的完成任务，所以用python相比其他语言解决问题的方式更简单，让人更有成就感，不是有那么句话吗？“人生苦短，我用python”，很多时候其他语言都需要费劲实现的东西，在python中可能都已经有大牛给你折腾好了，你只需要用一下就行。

用途广泛，从web、游戏、网络、大数据、机器学习之类的都能看到python的身影，前段时间的那个引力波发现过程中据说有Python的事情。感觉除了移动app外，几乎都能用来开发，所以能干的事情多总归是好的，谁不好什么时候就用上了。就比如我现在就在用python写管理我自己用的各种系统验证服务器，其中还用到了一些pandas的东西用来做大数据分析。

python的瓶颈在性能，但是按照现在硬件的水平，这个问题越来越不是主要矛盾了，除非你是对性能要求极其苛刻的任务，大多数情况下我们用python都能对付，另外相比较语言本身，代码的优化更值得每个程序员的关注。

还有就是：很多人关注起Python就是因为简单易懂，做Web很方便。但在深入CS学科的很多高级主题时，Python能发挥出更加强大无比的力量。而这来自于Python是个好胶水。

坦白讲，Python不算最好的胶水，至少Lua做胶水就比Python好，API好用。但Python再算上强大的标准库、数据结构、友好的转义后，就脱颖而出了。

在科学计算领域，NumPy和SciPy的存在解放了很多人的思想束缚。其底层C模块，性能一流。

而当你需要一流的性能与一流的可调试性时，Python C模块是最好的选择。封装虽然有些麻烦，但封装后可以在Python里调用实在太方便。一些已有的C/C++应用也可以通过将函数封装给Python调用，而极大的降低调试难度，提升单元测试覆盖率。

2007年时我开始学Python的C模块编程，并在博客中放出了我的笔记。那时写了不少东西。封装libpcap后，做网络抓包，通信劫持，使得别人眼里，我俨然是个正经黑客。后来迷恋erlang期间，做了C node的Python封装，使得Python与Erlang可以互发消息，组建集群。搞硬件开发期间，封装了Cubieboard和RaspberryPi的GPIO、SPI等众多外设的Python接口，调试速度快到了云边。做USB通信期间，因为PyUSB不支持isochronous通信而自己重写了个libusb的Python封装，使得USB编程不再困难。做音视频识别的日子里，做了v4l2的Python封装，使得操作摄像头的控制精度达到了最高。

相比于其他人，用上这些Python封装后，迭代速度数十倍的提高带来了系统进化速度的极大提高。比如我在音视频识别的研究期间，因为NumPy和我自己的封装，每天动则十几次甚至几十次的迭代，优化算法的各种参数。使得我在不到两年时间里，识别效果就超过可某大学教授12年的研究成果。识别速度更是超出对方两个数量级。

对于各个领域的研究者，我是真心推荐Python的。用上NumPy和SciPy，你就拥有了极致的性能，顶级的可调式性，和产品级的稳定性。而这也使得Python的这套组合成为科学计算领域唯一能与matlab竞争的选择。

自己多问下为什么学python

如果一门语言没有改变你的编程思维，那么它不值得你去学习”。如果这么说，我们大学的时候，学习了c，c++，java，C#，算是值得学习么？很多时候是不值得，我觉得我们大学的课程就是用java，c#，c++把"C程序设计"又上了一遍.

这是因为，学校的老师会C和java之类的，所以要跟着规矩开这门课，（这也就是为什么，许多学校还在教vb，）,这也就是为什么，你所以为的一样就是大家都有For都有while，都有switch..都有Class...都有int 都有float,所谓的不一样就是用C有指针，java没有，这就是为什么教育是失败的，这也就是为什么，我目前认识的几个编程大牛

python的优点：简单 我所说的简单，是相比于象C和C++这样的语言,你为了编程，要学习许多偏底层的东西.在比如，你在学习一个新的编程范式，或者想要马上做个例子看看，试验某个API,如果你是写java的，你不得不去写一个main，写一些构造，即使有IDE这样的东西，能够为你带来代码生成器，而我做得就是写一段“脚本”，或者打开python交互式解释器就行了。

自己认识的python朋友出去工作，工资比较高，然后自己又刚刚好是会python所以选择学习python，这样的人比较危险但是也比较有激励，还有就是觉得python比其他开发语言好用。

学完python前景会咋样

其实我个人是很看好python未来的就业前景的，因为我认识太多的工程师都已经在学python，很多都是月收入大几万的

我个人也并非一直用python。前些年主要用c/c++以及java开发一些通信，移动系统，互联网通信。近3年开始才转向python。坦白的说，这可能与你相处的公司以及环境不大一样。随便举个例子，google的protocol buffer协议一出来就具有c++/python/java三种语言支持。google的广告系统早在03,04年左右就一并对python进行了webservice支持，大部分涉及基础核心系统的公司，都开始对python进行了扩展支持。甚至开源社区的postgresql数据库，除了自身的ansi SQL,pgsql,pg/TCL,PG/PERL之外对python进行了内嵌支持，唯独却没有呼声很高的java。在FREEBSD（MIT）/LINUX(GPL)平台上，对java可能排斥性比较大，但综合而言，目前python发展还没有java那种普及，主要是python大部分工作仍然是在较为深入地系统层和框架层做设计开发，例如django,SQLAlchemy,fail2ban,mail邮件系统,twisted等等。这部分对于那种习惯应用前辈们框架的编码人员而言，缺乏创造力的他们根本无法适用这种开发。尤其在python涉及一些系统层面需要有较强的c/c++能力，这部分人在国内要么就累得要死没时间，要么就啥都不会就会拷贝代码，而国内公司也鲜有主动去做这部分基础劳动的，大多都是等别人做好了在直接拿来用，所以造就了任何技术性的东西出来，国内都是先等等看，然后抄袭应用。

大环境如此，但千万误认为先等等看吧。对于一个技术人员而言，缺乏对新技术的渴望与热情，这是一种非常危险的事情。我工作8年了，按照国内很多的人的说法早已不做代码了，但又一次在听一个老外的演讲，他说他50多岁仍然每天坚持写代码，了解最新的动态，所以他才能做到他们公司的首席科学家，因此它才能时刻指导项目团队前进并保证项目的质量。他坦言对于一个不写代码并且不了解最新的技术动态的技术人员或者技术团队的负责人而言，这种团队也就足够做作小项目，一旦压力和项目过大，就会有很多问题漏出来。

对于新人而言，无论学习什么技术，都要以鼓励的姿态出现。太多用薪水和你个人所看到的现状去衡量一门技术，那绝对是欠缺眼光的。任何一门技术，一旦有人学习，他有可能逐渐成为这个领域的专家，即便再滥再没有人用的开发语言技术，他也有可能就是明日的奠基者或者大师。

自己如何确定目标

在生活中学会不断挖掘自己的潜力。我们都是一个普通人，可能并不清楚自己到底在哪方面占有优势。所以，学着在生活中找到自己的优势，并根据优势选择一定的就业方向。

不随波逐流。不要看周围的人做什么，自己就做什么，也许别人做的并不适合你。别人的优势很可能会成为你的劣势。所以，坚定自己的想法，让自己知道那些方面适合自己，自己可以胜任。

不断尝试可能成为自己的优势。你不知道什么适合自己，所以才要大胆、勇敢地尝试。找到一种可以属于你的独特的优势。

坚定信念。一旦你坚定了自己的信念，就不要被别人的意见或是讽刺或是嘲笑所干扰。别人不是你，不懂的你在想什么，不清楚你开始这件事的源头。你的事情，不了解你的人，没有资格轻易评说。

不茫然，不多想。别让太多的事干扰到你奋斗下去的信念。梦想不容许太多的杂念。那些杂念只会让你的心愈来愈脆弱，多为一个人考虑，到头来，伤害的还是自己。

选择自己学习方法

每个人都有适合自己的方法，有的人去选择自学，有的人选择看视频学习，有的人选择报名培训班，那在这个时候，你就要自己考虑清楚，到底那样对的帮助是最大的，个人觉得是跟着培训班最好的，毕竟人家的实战项目多，我们学软件开发的都知道实战项目对于学好一门语言是 很重要的。

学习python有那些误区

具体里面的误区非常的多，那些就不需要我去写出来，我给你说的一般都是心态的问题，首先一个觉得自己会java和c++，然后我学习python就很牛，但是你要知道语言是有很多相同的地方，但是不是通用，一定要自己学习的仔细。还有一种就是觉得我不会英语，我要先去把英语学习好在来学python。因为自己想还坏主意然后学习，这样的都是容易找进误区的。

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