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Python和Java二选一应该学什么？

Python和Java哪个好

这个问题，如果问Java程序员的话，肯定会建议你先学习Java，因为他们认为Python就像一个没有长大的男孩。然而，如果你问Python程序员，你可能会得到一个完全相反的答案。他们认为Java是一个粗糙的大师。生活苦短，我用Python。

1、语言的历史

Python:出生简单

Python是一种具有简洁语法的高级编程语言。一个叫GuidovanRossum的荷兰老板在1991年设计了它。Rossum设计这种语言的本来目的是让代码更容易阅读，让程序员比使用其他语言更少地写代码，事半功倍。

Java:出生后想当上司

JameGosling于1995年设计Java。Java是以Class为单位，面向对象的高级编程语言。Java设计的初衷是写一次代码，无论在哪里都可以使用。Java可以完成任何规模的任务，所以它也是许多公司在做商业项目时的常见选择。

2、语言本身

Python：语法简洁，易上手。

Java:语法有点复杂。

从语言本身来说，Python是着名的简洁，使用方便。

让画面输出HelloWorld！这句话。在Python中，做这件事只需要写一行代码:print“HelloWorld！但是，Java实现这句话要麻烦得多，至少需要4行代码。

也就是说，用Python编程比其他语言更像是直接和电脑对话。

Python的简洁性和使用方便性一目了然。当然，这只是一个例子，Python的一两行代码通常可以处理，但Java需要10行甚至20行。

Python省去了像Java一样硬背语法和结构的时间。只需要基本的学习，就能读到很多代码。

正因为如此简单平缓的学习曲线，通过Python的学习，可以清楚地理解程序员的思考，更加集中地学习编程的基本概念。理解这些知识后，学习任何语言都是小菜。

许多国外着名的大学，如MIT和哈佛，逐渐从Java变成Python，选择计算机指导课程语言。Python进入了小学的计算机教材。

3、实际应用

Python：通过Django和TurboGears等丰富的网络开发框架，Python可以快速完成网站开发和网络服务。典型如国内豆瓣、果壳网等。

在自动化系统网络的运行维护中，需要大量重复工作的场所，进行管理系统、监视系统、发布系统等。

人工智能和数据分析、Java、安卓应用程序的开发、大型网站的后端、大型企业级应用程序、大数据。

最近流行度越来越高的Python，在业界和生活中的运用也非常广泛。通过Django和TurboGears等丰富的网络开发框架，Python可以快速完成网站开发和网络服务。

典型的是国内豆瓣、果壳网等海外谷歌、Dropbox等。在系统网络的运行维护中，有很多重复的工作场所，需要管理系统、监视系统、发表系统等，自动化工作，提高工作效率的场景Python是非常合适的语言。

由于Python的易于维护，谷歌在此期间也用Python重写了网站背景的许多代码。业余时间，也可以用Python写简单的网络爬虫类，看看谁黑了你的微信，做刷子机器人。

当然，说到Python，必须必须提到目前最热门的应用:人工智能和数据分析。Python拥有非常完善的数据分析生态系统。Numpy&Scipy、Pandas、matplotlib是Python最基本的数据分析三辆马车，Jupyternotebook是分析的最基本的交互环境。

只要涉及机器学习、深度学习和神经网络，Python是绝对不可避免的。在人工智能盛行的今天，Python的运用前景和发展空间绝对是无限的。

虽然说了这么多Python在难易度上的优点，但与Java相比，并全没有缺点。使用Python开发的速度和效率很高，但从运行的速度和效率来看，Java略胜一筹。当计算量大时，Java独特平台设计的优势就显现出来了。Java使用的虚拟机架构和独特的JIT编译模式可以大大提高其运行速度。所以Java至今仍是世界上最受欢迎的语言之一。

如果你想知道Java在实际生活中能做什么，其实远在天边，近在眼前。如果有安卓手机的话，大部分的App都是用Java写的。大型网站的后端，如电子商务交易平台阿里巴巴、淘宝、京东也主要使用Java开发。大型企业级应用程序，如大型企业管理系统、客户关系管理系统和企业关系规划系统也可以由Java开发。

相关通信和网络的大型企业，如移动、联通、电信、网络通信、金融行的大型企业，所有银行、证券公司、互联网金融、大型管理系统，如供应链、客户管理系统、物流系统的主要信息化都与Java有关。现在越来越受欢迎的大数据，最主流的框架Hadoop的主要开发语言也是Java。Java是业界应用不可动摇的哥哥。

总结。

从语言本身来看，Python语法简洁，使用方便，Java以独特的框架和快速而闻名。

Python作为最近越来越受欢迎的语言，是大数据和人工智能的主力军，也广泛应用于网页开发。Java垄断了企业级应用程序的开发。两种计算机编程语言前景都很不错，主要看个人对哪个更有兴趣。

本文转载自【微信公众号：手机电脑双黑客，ID:heikestudio】经微信公众号授权转载，如需转载与原文作者联系

作为一个C/C++软件开发的老程序员，我看到过很多新手程序员满怀热情投入到学习中来，却总是处处碰壁。大多数学习者同样碰到过相同的障碍，但是，一旦克服了这些壁垒，那么好处立马就来：

（1）更享受学习经历

（2）进步更快

（3）碰到难题更执着，不轻言放弃

（4）写代码时更独立

那么，这些障碍究竟是什么呢，我们又该如何攻克它们？我们一起往下看：

1、不知道从什么技术入手

很多人会问：“我应该先学什么编程语言？”之所以会提出这个问题，是因为他们不知道自己为什么要学习代码。

一旦你下定决心去完成一个特定的项目，那么从什么语言入手这个问题就变成一件很容易的事情：

如果你想构建iOS app，那么你需要学习Objective C或Swift。

如果你想构建Android app，那么你需要学习Java。

如果你想构建Web app，那么你需要学习JavaScript。

其实现在我们可以使用JavaScript来创建任何类型的项目——无论是简单的web和移动app，还是高级的硬件项目。大多数行业中都有它的身影：音乐、医疗、游戏、时装。这种语言非常值得学习。

如果你还是不能确定要选择哪种语言，那么不妨咨询下某个程序员的意见。只要你确定要构建什么项目，那么他就能很快地为你推荐适合你使用的技术。

另外，知识都是相通的，所以，不要过于拘谨，选择语言这一步骤几乎没什么风险。

2、不正确的学习动机

在谈及壁垒之前，我想先着重说明学习动机的重要性。不要只是为了编程而学编程，也不要因为听说它很酷，很划得来就来学编程。

你得因为要解决问题而学习编程，你得因为想要自动化和改善生活而学习编程，你得因为想要构建应用程序以造福社会来学习编程。

如果你只是喜欢编程，并希望以此作为职业的话，那么在之后的学习过程中，你可能会有一种强烈的冲动想要放弃。这通常发生在事情变得艰难，学习体验变得痛苦的情况下。这时你会告诉自己，你不喜欢编程了，编程操作不适合你，觉得自己天生就成不了程序员。

这就是为什么你应该考虑围绕着完成项目设置目标的原因。如果你的心里有计划，或者你想要解决更高层次的问题，那么你可以对自己说：“这可能不是一次愉快的经历，但是我真的想要解决这个大问题，所以我一定要克服这个障碍。”

3、不能学以致用，以及责备自己

选择好技术堆栈之后，刚开始学习理论总是很轻松的，而且网上也有许许多多免费和付费的在线课程。

很快大多数学习者掌握了理论知识，甚至完全可以自己来解释某个代码片段的工作原理。理论只是概念的有限集合。任何人都可以在几天之内记住它，如果她/他真的想的话。那么，关键的问题是什么？

学习者碰到的最大问题在于，实际应用理论来解决问题并编写新代码的时候。这中间的差距实际上就是技能空白。

比如说游泳。你可以阅读大量的技术文章，然后解释得就像一个专业教练。但是，要想实际应用这些理论，就需要大量的实践、斗争和错误——你肯定会吞下大量的水！

然而更糟糕的是你开始责备自己。或者认为自己不够聪明，或者觉得自己没有天赋。这其实跟聪明天赋没有关系，你只是需要练习技能的过程：

1.选择一个复杂的项目。理想情况下，这项目得能够激发你的兴趣。

2.将这个任务分割成既小又独立的任务。例如，“实现登录页面”是一个很大的任务。解决一个任务不应该超过20行左右的代码。下面这些提示有助于成功做到这一点：

如果你不能解决这个任务，那么进一步将它分割成更小的任务。

一个任务一次不应该使用太多的理论概念。

3.一次专注一项任务，而不是并行解决多任务。不要跳到下一个任务，除非你已经彻底测试过当前任务，并确信没有问题。

如果你不这么做，而此时应用程序又出现了问题，那么你就不知道你正在并行解决的多任务中到底是哪个出了问题，寻找起来就麻烦多了。

4.确保自己在开始任务之前知道所有必要的理论知识。有时候，你可能不知道需要学习什么理论，这很正常，所以你需要向他人寻求帮助：程序员朋友，导师，或类似StackOverflow的社区。

5.最后，你解决了任务。在解决任务的过程中，你可能会碰到很多问题，你需要做的就是吸取教训，这也是下面要说的点。

4、不吸取解决任务中获得的经验教训

最好的情况是，你解决了任务并且结果证明非常有效。此时，很多人往往就直接开展下一个任务。但是如果你这样做的话，那么你浪费了一个绝佳的学习机会。

希望你能够用以下问题来挑战自我，帮助自己成长：

哪些边界情况会导致我的代码失败？即使现在还没有失败，有哪些应用程序状态可能会破坏代码？

我的代码是否足够整洁？对其他开发人员，甚至是自己而言，代码是否易于理解和改变？因为以后可能需要修复隐藏在这段代码中的问题，或者根据其他产品规格改变代码。

我的方法是最好的吗？有没有其他选项是我可以选择使用的？各个方案的利弊？这任务是否值得用不同的方式解决？

此模块与其他模块是如何交互的？是否会对其他模块造成负面影响？是否容易被其他模块影响？

然而，很多时候，你会进退维谷。

5、你不知道如何处理一个任务

你不知道从哪里开始？你可能会随机地去尝试，或者从其他地方复制一些你自己也不明白的代码。但是，这是没有帮助的。即使你复制来的代码有效也没用。因为当你今后再一次碰到类似的任务，你依然不能解决。

如果你想妥善解决任务，那么首先你得知道你为什么卡壳。下面是一些可能的原因：

1.没有很好地掌握这些理论知识：

语言语法

库或API的工作原理，某个具体方法或类的工作原理

编程范式（例如：异步编程）

系统运作（例如：HTTP请求是理解Web开发的关键）

如果是上述情况，那么可以去复习理论知识，如果依然摸不着头脑，也可以去找人寻求帮助。

2.任务太大了，那就分解为一个个小任务。

3.也有可能是因为你读得太快，忽略了一些你以为熟悉其实似是而非的概念，所以无法理解任务要求。

6、你知道如何解决任务，但解决方案不管用

这是编程中最常见的情况，哪怕是那些经验丰富的资深程序员也是如此。你的解决方案之所以不起作用最大的可能是你的代码中存在着bug。

如何修复？方法是调试代码。这也是作为一个程序员需要学习的最重要的技能之一。这不是可以随便凑合的事，也不是玩幸运猜猜猜游戏。如何寻找bug是有具体步骤的。而且很多书中都有教这个技能。

不幸的是，这是很多新手程序员失去动力选择放弃的难关。很少有课程会说明调试的重要性。如果你不知道如何正确地调试，那么它就是不可战胜无法攻克的难关。

很多人担心会花太多时间用于调试代码。这是正常的，在你第一年的编程规划中这是不可避免的。

甚至，你还得学着去喜欢调试。不妨将此看成是一个机会，一个修复错误提高编程能力的机会。当你解决了一个bug，可以问问自己这个问题：“我为什么会犯这种错误？以后我该如何预防再犯？”

还有一个好主意是将找到的bug写成编程日记，方便你总结和学习。

7、不知道如何接受帮助

当我们在学习代码，或调试代码时，可以咨询很多材料：书籍、课程、教程、导师，开发者社区等等。

在你学习这些资源时最常见的问题是，你并没有完全了解幕后发生了什么事情，也不知道概念是如何融入到更大的蓝图中的。

例如：你在某个问题上花了10小时，最后终于有人提供一个解决方案，你往往会采取“拿来主义”——采纳解决方案之后就直接跳到一个任务中去。千万别这样做！相反：

思考自己之前的思维过程。问问自己，做错了什么，对于这个特定的解决方案有哪些是值得你先前的思路借鉴和改进的地方。

询问他人的思维过程。她/他是如何解决的呢？向对方学习，吸取经验。

这也是在StackOverflow和谷歌上搜答案的一大缺点：你只知道解决方案，不知道幕后的思考过程。

8、不去应用你学到的理论

这篇文章也是理论知识，除非你能够学以致用，否则它是不会发挥一丝一毫作用的——多多应用，直到它变成潜意思的例行程序。

编程其实就是通过形成良好的习惯来帮助你解决各种问题的过程。

所以说，想要在程序员生涯内有更高的成就的话，最最重要的是尽可能的提升自己的编程能力，并且，与其想着怎么去提升，不如从现在开始动手动脑，如果对于C/C++感兴趣的话，可以关注+私信小编【编程交流】有一些视频希望可以帮助到你，学习不怕从零开始，就怕从不开始。

手机自学编程软件可以选择使用扇贝编程APP。

拓展资料：

你都用 Python 来做什么？

在生活中有很多人都在学习Python编程，但是没有明确的说明可以做什么，主要的功能是什么，大家都在用Python在开发什么呢？

Python提供一个内置电脑文件管理库os模块，我们可以利用它来删除多余文件。

1、做日常任务，比如下载视频、MP3、自动化操作excel、自动发邮件。

2、做网站开发、web应用开发，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。

3、做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。

4、系统网络运维

Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。

5、3D游戏开发

Python也可以用来做游戏开发，因为它有很好的3D渲染库和游戏开发框架，目前来说就有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。

6、科学与数字计算

我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。

7、人工智能

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。Python语言对于人工智能来说是最好的语言。目前好多人都开始学习人工智能+Python学科。

8、网络爬虫

爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的. 其中有一个库叫 Requests ,这个库是一个模拟HTTP请求的一个库,非常的出名! 学过Python的人没有不知道这个库吧,爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常容易整合。

9、数据分析

一般我们用爬虫爬到了大量的数据之后，我们需要处理数据用来分析，不然爬虫白爬了，我们最终的目的就是分析数据，在这方面 关于数据分析的库也是非常的丰富的，各种图形分析图等 都可以做出来，也是非常的方便。

如果您想了解更多详情欢迎私信咨询我们获得免费的课程体验。