python學起來難嗎

如果你是像其他許多人一樣都是從 Java，C 或 Perl 開始進入職業生涯的，那麼學習 Python 的曲線基本上是不存在的。然而也正是由於 Python 易於上手這一事實，讓有些人沒有意識到 Python 也應該是必要的程式設計技能。

我要向各位坦誠，我對 Python 的喜愛也是從幾年以前才開始的。不經歷長期的痛苦教訓，我們是不會對這門語言以及它的平台所提供的一切心生感激的。我寫下這篇短文的目的就是要將你從同樣的痛苦中拯救出來，讓你明白為什麼需要去了解 Python。 （推薦學習：Python影片教學）

1. Python 易於學習

 好吧，相較於其它許多你可以拿來用的程式語言而言，它「更容易一些」。 Python 的語言沒有太多儀式化的東西，所以就算不是一個 Python 專家，你也能讀懂它的程式碼。

我的經驗是，透過實例來學習和教導Python 要比採取同樣的方式去接觸比方說Ruby 或者Perl 更加容易，因為Python 的語法裡面條條框框以及特殊的處理場景要少得多。它所專注的並非語言表現的豐富程度，而是你想用你的程式碼完成什麼。

2. Python讓你能用少量的程式碼建構出更多的功能

Python能帶給所有開發者一種快速的學習體驗。透過實踐，你可以在最多兩天之內輕鬆實現一個具備基礎功能的遊戲 (而這還是在對程式設計完全不了解的情況下)。

另外一些讓 Python 成為一門引人注目的程式語言的因素就是它的可讀性和高效性。

3. Python 是一門多才多藝的語言，更是一個平台

Python 今年 28 歲了。儘管它比我的許多讀者年紀還要大，但是仍然受到高度的關注，因為它可以被應用於如今你所能想得到的相當多的軟體開發和操作場景。

要管理本地或雲端基礎架構嗎？ Python可以。開發網站？ OK，它也能行的。需要處理一個 SQL 資料庫？可以。需要為 Hive 或 Pig 客製化一個功能？能做到。只是想為自己建立一個小工具？ Python 就是最好的選擇。

需要一門支援物件導向設計的語言？ Python 的特性就能滿足啦。簡而言之，將 Python 了解得更深入一點點，就能讓你具備可以適應範圍更廣泛的工作角色的技能。

4. Python 擁有最成熟的套件資源庫之一

一旦你了解了該語言，就可以利用這個平台。 Python 以 PyPI (讀作 Pie-Pie，可以從這裡在線進行了解)為其後盾, 這是一個擁有超過 85,000 個 Python 模組和腳本的資源庫，你拿過來就立馬可以使用。

這些模組向你的本地Python 環境分發已經預先打包好的功能，可以用來解決各種諸如數據庫處理，計算機視覺實現，像維度分析這樣的高級數據分析的執行，或者是構建REST 風格的web 服務這些問題。

5. Python 在資料科學領域中廣泛使用

不管你從事的是什麼工作，資料都會是其中的一部分。 IT，軟體開發，市場等等 —— 它們都深度地關乎數據且對於智慧求之若渴。很快地資料分析技能就會像編碼技能一樣的重要，而 Python 在兩個領域都佔有重要的地位。

Python 緊鄰 R 語言，都是現代資料科學中最常被使用的語言。事實上，在資料科學領域，Python 的職位職位需求超過了 R 語言。你在學習 Python 時發展出來的技能將會直接轉換並被用來建構起自己的這些分析技能。

6. Python 是跨平台且開源的

Python 可以跨平台運行，並且已經開放原始碼超過20年的時間了，如果你需要程式碼能同時在Linux，Windows 以及macOS 上跑起來，Python 就能滿足要求。此外，有數十年的修修補補以及不斷完善做後盾，可以確保你能夠隨心所欲地運行自己的程式碼。

7. Python 是靈活的

有一些Python同其它程式語言整合在一起的穩定實作。

CPython, 同 C 整合的版本。

Jython, 同 Java 整合的Python版本。

IronPython, 被設計用來相容 .Net 和 C#。

PyObjc, ObjectiveC 工具下的 Python 寫入方法。

RubyPython, 同 Ruby 整合的 Python 版本。

總結

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並沒有很多的語言能提供像 Python 這樣的多樣性和簡潔性; 能持續努力演進並讓社區繁榮好幾十年的就更少了。無論你是編碼新手還是能信手寫就腳本的大師，都需要了解一下 Python。

以上是python學起來難嗎的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！