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微软要求全员学Python!变天?真假?

 长沙7喜 2018-09-19

有人毫不客气地曾说,Python 是最有价值和最具潜力的编程语言——即使和三位大佬相比。

但,事实真是这样吗?

在笔者看来,基本上可以不负责任地认为,Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫,还是 Web 程序开发、桌面程序开发还是科学计算、图像处理,Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性,周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。 

 那Python 现在到底有多热呢?

微软在之前开启了一个针对 Excel 功能的话题,用以收集用户的反馈。随后有用户提议让 Python 成为 Excel 的一种脚本语言,不仅可以作为 VBA 的替代品,而且也可以作为字段函数(= SUM(A1:A2))的替代方案。该提议得到了众多用户的支持,得票支持率高于排名第二的提议的两倍。虽然最后加入了JavaScript ,但也不难看出对Python的期待。

恐怕,下次改版就得全员学Python了吧?

图片源自:Den of Thieves 


▌都说Python 火,和其他语言相较如何?

不仅仅是微软,近年来,Python 更是横扫了各大语言排行榜和各家企业。在 2017 年世界脚本语言排行榜中,Python 强势登顶;在 TIOBE 编程语言排行榜中,Python 地位也在逐月攀升,越来越受广大开发者的欢迎。对比长盛不衰的 Java、C、C++,后起之秀 Python 更是以易学、易用深受好评。

编程语言优势劣势
Python简单易学,能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地联结在一起。速度较慢,且有一些特定情况下才会出现(无法重现)的 bug
C/C++C/C++ 可以被嵌入任何现代处理器中,几乎所有操作系统都支持 C/C++,跨平台性非常好学习难度大,且拥有大量极为复杂的功能交互方式,容易造成资源浪费
Java世界上使用范围最广的语言Java 占用大量内存,并且启动时间较长
C#全面集成.Net 库,提供出色的功能与完美的库访问能力跨平台能力太差,且在国内就业环境不太好,收入较低
JavaScript学习难度低,并且掌握了 JavaScript 语言就等于成为能同时开发网页、后台、移动端的全栈工程师过于依赖浏览器,且代码在用户电脑上运行,容易被别有用心的坏人恶意利用
SQL开发速度快,安全性好SQL 开发速度是靠牺牲运行速度换来的,且可移植性极差
PHP社区庞大而活跃,易于快速上手运行速度慢,且错误处理机制比较糟糕,需要支持大量旧版本的功能
Objective-C拥有丰富的工具和库拥有自己独特的编程思路,与其他编程语言思路差别较大
SwiftSwift 在 iOS 和 OS X 软件中占的代码比例越来越多版本更迭太快,不同版本差别过大
Kotlin和 Java 的互操作性极佳继承了 Java 劣势内容


同样作为通用编程语言,不可避免要分出个一二三四来。那么 Java、C、C++ 以及 Python 比起来,谁能独领风骚?谁又略输一筹?

2017 年,JetBrains 曾综合了 Stackoverflow、TIOBE、GitHub、Reddit 等平台的开发人员数据,调查得出了在全球范围内,各个编程语言的使用者分别有多少。调查称,全球大约有 440 万 C++ 程序员,190 万 C 程序员,900 万 Java 程序员,以及 400 万 Python 程序员。虽然数据不一定准确,但是通过对比,还是能发现一些情况的。它们之间,Java 作为老大,无疑拥有最广泛的开发人员和社区,但是 Python 却也能直接超过元老 C++ 和 C,独自成为一大阵容。

 TIOBE 9 月编程语言排行榜中,Python 也与 Java、C,在开发者最喜爱的编程语言中位居前三名。那么多的编程语言,Python 能在站稳榜单前十名,其实也证明了自身的潜力和价值。

再这样的背景下,Pytho就像一匹超强的黑马,完成自己的逆袭。因此,它有了自己的slogan:“人生苦短,我学Python”。

但事实显示,它的野心不止于此,百度搜索指数表明,2017 年 7 月份开始,Python 的搜索指数已经超过了 Java。

Python 语言的热门由此可见一斑。它借着驾乘AI之力,碾压了JAVA和C++老牌语言,完成了小弟到大哥的逆袭。也成为了最受欢迎语言的常青树。


▌火的背后,如何学习Python?


Python好不好,事实足以说明,重点是Python该怎么学。在我看来,有3个要素。

第一,明确学习目标。

第二,系统性学习。

明确了目标,还需要掌握学习方法,任何一门编程语言都应该先系统性学习,而不是碎片化地学习,毕竟一门语言包含太多细节,碎片化的学习,顾此失彼,浅尝辄止,无法从全局把握。

当然,系统学习也要讲究方法,一头扎进书本里,动辄数百页的教材难免让人望而却步,很多时候效果并不好。

因此,系统学习需要选择精炼的资料,篇幅短,知识点全面,并辅以生动的实例,事半而功倍。

第三,阶段性成果。既然是学习,必须有阶段性成果,比如,动手写一个抢票软件、爬虫、或小工具......

不仅可以明确学习目标,还兼具趣味性,更可带来成就感,作为正向激励,形成良性循环。

学习 Python 的几个坑要注意!

那么,如果想要追赶 Python 的热潮,应该如何学习呢?

现在许多人在自学之外,都会选择在线课程作为辅助。选择课程的衡量标准是什么呢?我认为有以下几条坑不能踩:

  • 是否有循序渐进的练手项目,课程作业

如果课程里面,只是对着屏幕把项目代码敲一遍,那其实看了也不能自己真正掌握,重要的是自己在课程作业里动手实践,所以课程中有没有循序渐进的练手项目,帮你提升能力,这是很重要的。

  • 是否涵盖 Python 全栈 所需的重点职业技能

比如是否有学习到:Python基础;Python网络爬虫;数据挖掘与机器学习;Python Web开发,Python自动化运维。

  • 是否针对零基础的同学讲解得生动易懂

不少课程会标注课程所需的知识储备,需要先掌握哪些知识,才能看懂这门课,只有少数课才真正是零基础可以学习的,这个是需要注意的。

我觉得更多学习在线课程的,还是零基础的同学,毕竟有基础的话,自己撸文档就好了。

  • 是否配备了高质量的答疑服务

实际编程会遇到问题被卡住,真是太常见的一个事情了,很多程序员没了stackoverflow也是无法正常工作的。

但初学者很可能是,连问题都描述不清楚的,所以有个老师帮初学者,即时解决问题的话,能节省很多时间。

▌学习之路,我该如何抉择?

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