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非专业程序员, 很多时候还到不了考虑程序运行效率, 版本问题, 生命周期之类的东西. 只是需要快速的写一个实实在在能跑的东西出来. 看看能不能用. 我个人最喜欢Python的就是这一点. 先把原型搞出来, 跑起来再说, 真的非常有经济价值, 实用价格, 能够用计算机去做很多工作的话. 再去优化, 再去关注细节. 再去调整.
这两个都是编程语言,至于哪个好,关键还是要看从什么角度出发了,看你选择学习的初衷了。如果觉得学某个程序语言是为了有面子, 大家都说他好. 可以去学C。如果是为了靠写程序赚钱生活.那就不要有语言偏见. 学好程序的核心思想, 理解他们的区别与各自的长处, 在Web圈做的话. PHP肯定也要会. 其它的也要会. 学无止境,如果是想用程序做更多的事, 精力和学习时间有限, 我是建议学好Python.
python是一种代表简单思想的语言,它具有伪代码的本质,在学习过程中比较简单易学。python既支持面向过程编程,也支持面向对象编程。与其它主要语言相比,它是以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。由于python的开源本质,它已经被移植在许多平台上。python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。
Python自学比较难进步也比较慢,能达到的高度也是有限的。 如果你想在人工智能领域找到一份好工作,不建议自学。 因为速度慢,耗时长,难以满足岗位的能力要求。 如果你只对学习python感兴趣那么可以先学简单的入门
而对于初学Python入门时间来说,每个人的情况不同,自然入门的时间也是不同的,需要结合答每个人的领悟能力来决定,通常半年多时间就能入门,如果你是从零基础专参加Python培训的话,入门会更快一些,学习更属加系统化,从入门到精通五个月左右的时间。
但无论是hadoop还是Python编程语言的学习,你都要对自己规划一套系统的学习路线,因为开发语言*的特点就是成体系,要想应用它进行开发工作,那么就一定要有一个系统的学习过程,每个阶段对应不同的知识点学习,像语言基础、数据存储、架构设计、框架学习等等都是需要层层递进的。考虑到学习难度和学习路线,hadoop会更容易上手,入门的难度会低一点,因为一些比较热门的的大数据框架也都是根据它上面进行延伸发展而来。
python是一门语言,就当学习语言就行了回想一下自己*接触英语时是怎么学习的。首先自己得有一本教材,自己了解一些基本概念,然后在老师的带领下开始学习一些难度更高的短语语法什么的。学python也和这大同小异。
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