今天的内容比较苛刻，主要针对一般的市场环境，说说目前的一些问题，并不是告诉大家不要学Python，请辩证看待。本人在数据分析行业浸淫十年。从接触数据分析开始，我学过很多编程语言，包括现在很流行的python。很多人问我要不要先学python再转数据分析。.而我的回答一直是：“如果你没有编程语言的基础，就不要用python作为你数据分析的入门语言！”跳板，这是目前很多人的一个很大的误区。至于原因，让我慢慢告诉你。其实，风靡一时的Python背后，大有玄机。近年来，python变得有点太流行了。从2014年到现在，短短6年时间，python从一门非常小的语言成长为世界上最流行的编程语言。爬坡速度还不错！下图可以看出python的火爆程度：从2018年开始，python今年就莫名其妙地火了起来，每年以超过5%的速度发展，一年之内编程语言的排名也跃升了13名，直到今天，虽然python的上升速度有所滞后，但它依然具备争夺全球最流行编程语言的潜力。是什么引起了蟒蛇的火灾？为什么蟒蛇会在这么短的时间内爆发？除了python作为胶水语言本身的优势，比如比C++/JAVA更容易学习，还有更稳定的开发社区等等，和资本电影的疯狂推广也有关系。几年前java流行的时候，整个市场上充斥着“java入门培训”，一直到现在都没有停过。是编程语言培训行业的常青树。python的情况类似。资本市场向来是有韭菜的地方。眼看java和C++没有市场，一只看不见的手开始大力推广python。市场吹的太大了，那些公司也很迷茫，数据分析、人工智能等岗位也如雨后春笋般涌现。想一想，以前的C++不也是这样吗？所以对于Python这种铺天盖地的广告，我的建议是结合自己的需求：如果想做程序员，学习C++/Java/PHP，哪个比python好？如果你想从事数据分析工作，python并不是最好的支持工具。网上的数据分析专业工具可以替代python的大部分工作内容。为什么我不推荐你学python？1、语言性能差现在Python好像很流行！但实际上，Python语言的严谨性和稳定性是C++无法比拟的！对于一个C++老手来说，速度根本不是可比的！一个专业的程序员写C++可以1秒解决一个问题，但是用Python可能要十几秒。下图中编程语言的速度可见一斑。用Python编写字符串的速度简直低得惊人。手指。2.语法混乱我举个例子。python2和python3这两个语言版本互不支持。这是我在学习其他编程语言中从未见过的。3、市场混乱。国内大部分所谓的Python培训和高薪就业，其实都是骗人的。想学编程，千万别掉进Python的坑里。老老实实学习C\C++\JAVA\PHP才是正道，如果你想入门数据分析，请先掌握Excel和SQL。4.就业前景不佳。网上宣传的“学了python就能找到好工作”纯属伪命题。如果从资深程序员的角度出发，真的不建议大家把Python当成职业。从功利的角度来说，学了Python之后，想要找到一份满意的工作并不容易。而且，随着人工智能光环的褪去，商业变现难度越来越大，人工智能/机器学习工程师的职位已经接近饱和，找工作越来越难。之所以不建议搞Python，是因为你认为搞Python是一件容易的事，却选择了一条艰难的不归路。5、增长率不高。以下是一个程序员的观点：“不得不说，在我从事Python工作的这几年里，每天都是朝九晚六，时不时要找点事情做。虽然薪水不是Java的大佬都这么高，但是生活还是很享受的没有增长。6、Python不适合入门，Ruby、Python、JS脚本语言本身也差不多我没说哪个更简单，Python多半是机器学习和人工智能兴起的缘故近些年的概念，Python也开始流行了。但是如果是最简单的，我觉得最简单的js使用方法就是打开浏览器，在控制台写：alert("helloworld")，这样就已经开始js了，如果是Python，可能还在忙着配置编程环境。结论对于Python，建议学习它。毕竟在某些场景下还是好用的。但是，如果您依靠他找到工作，请小心。毕竟，是你的稀缺性决定了你的薪水。如果没有业务支持，再熟练也是扯淡。如果想涉足数据分析，建议先打好统计学的基础。学Python想直上云霄还是有难度的。
