第一派便是传统java党，除了C++其他语言都瞧不起；第二派就是吃到过py的甜头，大底上持中立态度；而第三派便是py吃到底，除了搞数据的怕就是搞教育的了（败坏py名声的主要部分人）。

相对的，如果回到py的数据类主战场，可以说java类语言一个能打的都没有。单是那繁琐的占位符体系，在起跑线上就输掉了一大截。近年来，大数据人工智能火上了天，而py便是这风口上的猪。java等老牌语言固然均衡固然强，但天力不可违，干嘛跟猪抢风口赛道上，py长期的霸主地位无法动摇。而py相比其它数据处理语言优势更加明显：py正手可以搞数据，反手可以写程序，两条赛道甭管主次我都上，干的过谁是谁。这种强大的胶水性顺应了这个互联 +的时代。还是那句话，py再弱智再猪头，它也依旧站在风口上飞。

不同于java主要基于企业维护升级，可以说py才是开发者们自己的东西，从头到尾都是开发者团队及 区在进行主要维护升级，而其中各领域大量的开源库也均是牛毛出自牛身上。你可以不用py，你可以不喜欢py，但你不能瞧不起py，毕竟py才真正意义上是我们，是开发者们自己做出来的东西。

最后希望说一说某些搞py速成教育的混蛋以及劝一劝希望短期靠py大成人工智能的梦想家。py固然强大固然好学，但不是谁都能用好这把屠龙刀。所有的教育机构都打着大数据分析，人工智能的旗 ，在宣传上大搞特搞。但如果真能三个月速成人工智能，那么多算法工程师还用得着吃土人工智能本来就不单纯属于计算机，也不属于py。它是一个非常复杂的交叉学科：从开发端到数据端，从数据端到模型端，从模型端到应用端… 这其中需要多少各领域专业知识储备无需我多说。无论如何也不是三五个月能学成的。不说这些辅导班，其实本科开人工智能专业本来就有些哗众取宠，顶流985就算了，其他这些学校则是试图把人工智能廉价化，从而达到在不具备知识背景下也能学习的目的，但他们却不想这本就该是一个神仙打架的领域。人工智能，无论是对知识储备的需求，还是本身具备的学习难度，它都在很大程度上超越了本科的教学范畴。本科亦是如此，这里就更不提某些自视甚高的补习班老师了。还望那些处于观望状态下的人擦亮眼睛，不要听了那些py鄙弃者的辱骂，也不要信了这些py狂热教育份子的鬼话。

当然最后的最后，我在这里也劝某些思维固化的人们多去尝尝新事物的香，毕竟在这个领域这个行业内混，不进步用不了多久就落伍了。

思想固化，逆势而为，逆水行舟，不进则退。

Python经验分享

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

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书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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