为什么不建议学习Python开发

Python最近无疑被朋友圈玩坏了

甚至要好几页才能铺下

但从一个资深程序员的视角出发，实在不建议你将Python作为一种职业，从功利性的角度出发，你学Python是很找到工作的

从图片中看出需要Python技能岗位需求量约为Java的1/10, Python基本上只有三种职位后端开发，爬虫，数据挖掘/机器学习，以及运维岗位

就拿后端开发来说，负责后端业务逻辑的编写，以及与数据库交互等。但相对于Java，PHP来说，Python并没有那么好用，其语法效率也比较低，Java是静态编译类型语言，Python为动态解释语言，即一个先由编译器编译成计算机能执行的二进制代码，这样计算机直接执行就可以了，但Python的解释性语言，即是运行时进行编译，运行的，因此效率会比较低。

其测试结果如下

1000万次计数效率,Java是Python的100倍

此外Java技术栈经过多年的发展，已经积累了海量的技术栈，比如分布式的各种东西: 控制反转，三层架构，服务调度，流量调度，全栈监控，适用于复杂系统的分布式架构。而Python发展时间尚短，并没有海量类库，用来干小一点的网站还OK的，大的网站从速度以及技术栈的角度来讲，都是不太建议的。

Java，PHP进过长时间发展，已形成了自己的"技术旗帜"，大量开发拥簇在同样旗帜下，发展成了自己的技术山头，从而聚集起越来越多的人。从公司招聘的角度出发，肯定愿意招聘适用面广的技术栈，这样产品维护起来比较简单，人员离职了也能更好的找到能替代的人，万一搞个Python技术栈，人员离职了万一招不到人了怎么办？

爬虫工程是也会经常用到Python，Python在数据抓取等方面确实有着一定的优势，但专职做爬虫的工程师又有多少？市场的需求并不大。如下图所示，x勾全国范围内爬虫工程师的岗位为207.

目前从事爬虫工程师风险也比较大，各位要谨慎考虑

数据挖掘/机器学习中会用Python来编写，这是因为先掌握了数据挖掘的理论而后用Python来实现，而非会Python就能做数据挖掘，它只是比较方便的一个工具而已。而且如果你要从事数据挖掘/机器学习，最好的途径是上个NB大学：最好的米国藤校之类，国内的都不行，跟个NB导师，发些NB的Paper，上头有人才好办事，特别是在学术界，算法这玩意还是跟学术界联系比较紧密的，否则只能沦为"调参工程师"。

而且随着人工智能光环的褪去，业务落地变现困难，人工智能/机器学习工程师的岗位趋近于饱和，工作越来越难找。

从19年我司的招聘情况来看，10-11月还找不到工作的计算机专业学生中，很大一部分都是人工智能相关的。从公司角度来看，国外做这个的也一大堆，为啥我不招留学生呢？名头更响不是，我干嘛还要招一个没什么名气大学里做人工智能的呢？

大家选专业时也要从实际情况出发，不要只觉得有趣，看起来NB，经过外行媒体一鼓吹就选了。就跟娶老婆一样，不光好看就行了，还得看是否实用是吧？

上面鼓吹人工智能缺口500W的，没有一个是专业媒体报道的: 要么是培训机构，要么是外行。要么坏，要么蠢。

因为Python可以算是一种脚本语言，因此在运维中应用也比较广，但跟上面一样，这只是运维需要掌握的一门技能而已。

当然，如果你不想以Python为职业，希望以此来入门还是不错滴。Python毕竟比C要简单多了，没有C中乱七八糟指针等偏底层的概念，国外很多课程都是以Python来入门的，因此用来入个门，知道程序是啥还是可以的。但如果你想变得像文案中说的那样:

用Python做自动化表格，一键爬取海量论文(不怕被抓么)，估计是难度比较大了，专业工作者都要经过大量调试才能保证正确性，你这么有自信能比肩专业码农么？

一个每天做行政的小妹，要去学习Python的语法，类库，然后在机器上装Python的运行环境，然后敲出代码写个程序去处理excel，万一出错还得去stackoverflow，csdn，segmentfault上扒各种帖子找bug...唉，别浪费人家双十一了吧。