別再被忽悠了!想靠Python找工作,你在做夢!
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。