今天的內容比較逆耳，主要是針對市場大環境有感而發，聊一聊當前存在的一些問題，并非讓大家不要學Python，請大家辯證看待。

我在數據分析行業中浸淫了十年之久，從接觸數據分析開始就學習了很多編程語言，其中就包括現在大火的python，也有很多人在轉行數據分析之前都來問我要不要學python。

而我的回答一直都是：“如果對于編程語言沒有基礎，不要以python作為自己的數據分析入門語言!”

也就是說，Python可以學，但不要把python當作未來可以找工作、掙錢的跳板，而這是目前很多人都存在的一大誤區。

至于原因，且聽我慢慢道來。

大火的Python，其實背后大有玄機

近幾年python火的有點過頭了，從2014年到現在不過6年的時間，python就從一門極為小眾的語言，成長為了世界最流行的編程語言，攀升速度不可謂不快!

下面這張圖可以看出python的流行態勢之猛烈：

2018年開始，python莫名在這一年大火，以每年超過5%的速度發展，編程語言排名也在一年內躥升13名，直到今天，python的上升速度雖有拖后，但是仍然有著競爭世界第一流行編程語言的潛力。

什么原因造成了python的大火呢?python又為什么會在這么短的時間內爆火呢?

除了python作為膠水語言本身的優點之外，比如比C++/JAVA簡單易學、開發社區更加穩定等，與資本的瘋狂推動也是拋不開關系的。

前些年java大火的時候，整個市場上鋪天蓋地上都是“java入門培訓”，直到現在也沒消停，是編程語言培訓行業的常青樹。

python的情況也類似，資本市場向來都是哪里有韭菜去哪里，眼看著java、C++沒有市場了，于是一只看不見的手就開始推動python。

市場吹得多了，那些企業也就都懵了，數據分析、人工智能這些崗位也都井噴出來了，想一想之前的C++不也是這種情況嗎?

所以對于Python這些鋪天蓋地的廣告，我的建議還是要結合自身的需求：

想要做個程序員，學C++/Java/PHP這些語言，哪一個不比python香?如果是想從事數據分析相關的工作，python也不是最佳的支撐工具，市場上的數據分析專業工具都可以替代python的大部分工作內容。

為什么我不建議你學python?

1、語言性能差

現在Python看似很火!但實際上Python語言的嚴謹性和穩定性根本和C++無法比!

對于一名C++老手來說，速度上也根本不具有可比性!一個專業的程序員，寫個C++能用1秒解決問題，用Python可能就需要十幾秒，下圖的編程語言速度可見一斑，python編寫一個字符串的速度簡直低到令人發指。

2、語法混亂

就舉一個例子，python2與python3這兩個語言版本之間竟然互不支持，這是我在學習其他編程語言當中從來沒見過的。

3、市場混亂

現在國內所謂的Python培訓高薪就業啥的，其實大部分都是騙人的，想學習編程，千萬別入Python這個坑，老老實實學習C\C++\JAVA\PHP 才是正道，想入門數據分析，請先把Excel和SQL學精通。

4、工作前景不好

那些網上鼓吹的“學會python就能找到好工作”，這純屬就是個偽命題。如果是從一個資深程序員的視角出發，實在不建議你將Python作為一種職業，從功利性的角度出發，你學完Python之后想找一份滿意的工作，也不容易。

而且隨著人工智能光環的褪去，業務落地變現困難，人工智能/機器學習工程師的崗位趨近于飽和，工作越來越難找。

之所以不建議從事Python的問題在于，你以為從事Python是門輕松的事情，然而卻選擇了條艱難的不歸之路。

5、成長性不高

以下為一位程序員的觀點：

“不得不說，在從事Python的幾年中，每天都在朝九晚六中度過，還時不時要找點事情做。雖然薪水沒有Java大佬們那么高,然而生活還是過得有滋有味。

為什么呢?Python效率是高的，效率有多高，直接pip裝個包就好了。這樣的語言雖然簡單易用，但是并沒有任何的成長性。”

6、python并不適合入門

Ruby、Python、JS這些腳本語言本身都差不多，沒有說哪個更簡單，Python 大部分是因為近些年機器學習和人工智能概念的興起，Python 也隨之熱門起來。

但是如果論最簡單的話，我覺得 js 最簡單的方法，現在打開瀏覽器，在控制臺寫入：alert("hello world") ，這樣就已經入門了 js了。如果是 Python 現在你可能還在忙著配置編程環境呢。

結語

對于Python，建議可以學習下，畢竟技多不壓身，在一些場景下也挺好使的。但是如果想靠他找到份工作就要謹慎些。畢竟，決定你工資的是你的稀缺程度，如果沒有業務的支撐，即使你再精通也是瞎扯。

如果是想入行數據分析，還是建議先把統計學等基礎打牢固，想要通過學習Python直接一步登天，還是難了點。