是否值得学习Python？为什么或为什么不

在这篇文章中，我们将学习是否值得学习Python，以及为什么。

是的，答案是显而易见的。学习Python毫无疑问是值得的。学习Python的主要原因如下：

Python是一门适合初学者的语言

事实上，Python发展的一个关键原因之一就是开发一种易于阅读和学习的语言。

即使你以前没有编程经验，你也很可能能够理解这段代码的意图。它就像一种常用的英语语言，具有清晰简单的语法。

如果你是一名软件开发人员，使用易于阅读的编程语言将对你有益。这是因为你不必浪费时间去研究语法，而是可以专注于解决实际问题。

代码库-许多有用的预写代码

你可以使用Python中的许多免费代码库来节省时间。

如果你之前没有编写过任何代码，代码库可以作为你代码的补充。库中有许多有用的预写代码模块供你使用。

你不需要从头开始编写任何东西，这样可以节省时间。

例如，你可以使用流行的Python工具Matplotlib轻松制作图表和可视化效果。

有大量这样的免费库可用，可以简化并简化你的开发过程。

此外，安装这些库只需要一个简单的shell命令即可。

Python软件包索引(PyPI)包括了广泛的Python包生态系统。Python的用户可以为PyPI库创建模块，该库不断扩展。这个庞大的包存储库包含了从人工智能到网站开发等各种第三方技术，可以帮助用户完成各种任务。

Python具有高度的灵活性和多种用途

Python具有广泛的应用领域，但它最常用于数据挖掘、数据科学、人工智能(AI)、机器学习、网站开发、Web框架、嵌入式系统、图形设计应用程序、游戏、网络开发、产品开发、快速应用程序开发、测试、自动化脚本等等。

由于其用户友好性和简单的语法，Python比其他语言如C、R和Java更受青睐。因此，越来越多的应用程序将Python作为其主要语言。

Python的工作机会需求量大

Python编程方面的工作需求量大，且增长速度迅猛。根据领英网（LinkedIn.com）上的工作列表数量，Python是2020年第二常用的编程语言。

Python在全球范围内都有需求，即使这些数据仅涵盖美国市场。然而，只有11%的编程训练营提供Python教学。

根据Simplilearn的数据，初级Python开发人员的典型年薪范围是59,888美元至111,605美元。

与其他行业相比，Python相关职位的薪水很高。

如果你正在寻找一个收入丰厚的行业，编程无疑是其中之一。

此外，如今在软件开发领域，常常有远程雇佣的机会。因此，如果你喜欢在家工作，坐在沙发上就能领到高薪的话，学习Python（或其他语言）是一个极好的选择。

Python拥有出色的社区支持

社区的支持是程序员最宝贵的资源之一，尽管有一种误解，认为编程是一种单打独斗的活动。开源社区与在线论坛、本地聚会等其他资源一起，使程序员能够在同行们的基础上构建自己的技术。

当开发者遇到困难或希望向社区传授知识时，Stack Overflow是一个关键的编程问题和答案平台。此外，在Stack Overflow上关于“Python”的查询有100万条，表明对于正在实践和渴望成为Python开发人员而言，社区非常庞大且活跃。

在GitHub上，程序员可以分享和存储他们的代码，并在各种项目上进行合作。Python拥有超过150万个项目和9万名贡献者，是GitHub上第二大的社区。

Python用户组是程序员可以与其他Python程序员交流资源、解决方案和有趣的Python笑话的地方。

Python在数据科学和机器学习中的应用非常广泛

R语言长期以来一直是数据科学家的首选语言。尤其是缺乏统计或数学背景的专业人员，Python作为数据科学工具的吸引力不断增强。人们普遍认为，相比R代码，Python代码更具可扩展性和易维护性。

近年来，已经开发出了许多专门用于机器学习和数据分析的Python包。NumPy和pandas可以帮助用户理解和转换数据，而tensorflow用于创建机器学习算法。pyspark提供了一个用于与Spark接口的API，Spark是一个高效处理大型数据集的框架。

由于这些工具的存在，现在一个Web开发人员在分析大数据趋势时，不再需要精通更复杂的R语言。

Python在自动化中的作用

与其他编程语言相比，Python有许多优点，包括能够创建自动化脚本的能力。

Python不仅是创建复杂应用程序的工具，还可以用来自动执行重复的计算机操作。

例如，可以使用Python创建一个将视频转换为GIF的脚本，或者可能使用Python清理一个文件夹中的无用/垃圾文件。

在你的计算机上，有无数个手动操作，可以由Python脚本来完成。

这些小小的Python脚本可以帮助你提高工作效率，节省大量时间。

因此，学习Python可以帮助你加快繁琐的手动操作。

结论

Python培训仍然非常重要。

作为一种最简单的编程语言之一，Python灵活且需求量大。

Python可以应用于几乎所有软件开发领域，包括机器学习、数据科学、人工智能（AI）、Web开发等等。