為什麼要學習Python？這10個理由足夠了！
如果你定期關注現今的科技發展，那麼你可能想知道我為什麼要寫這篇文章告訴人們學習Python？因為幾年前我提倡Java而不是Python。
在2016年，Python取代Java成為高校中最受歡迎的語言，從那時起它受歡迎的程度就沒有減退過。
但是，隨著新時代的到來，Python正在不斷髮展壯大。如果你閱讀程式設計和技術新聞或部落格文章，那麼你可能已經發現了Python的興起，因為許多流行的開發人員社群，包括StackOverFlow和CodeAcademy都提到了Python作為主要程式語言的興起。
但是，最大的問題是為什麼程式設計師應該學習Python？
作為一名Java開發人員，我很喜歡它，並且始終會去學習它。但是，這並不能阻止我們學習潛在的新工具和程式語言，這將使我們成為一個
對於初學者來說很簡單，從Python開始是最好的選擇。因為它易於學習，功能強大，足以構建Web應用程式並自動化無聊的東西。實際上，幾年前，指令碼編寫是學習Python的主要原因，這也是我被Python吸引並首選Perl的原因，而Perl是當時另一種流行的指令碼語言。
對於有經驗的程式設計師或已經瞭解Ruby，Java或JavaScript的人來說，學習Python意味著在你的工具庫中獲得一個新的強大工具，我還沒有想出一個對工具說“不”的程式設計師，這是你學習一門新的程式語言時的正確查詢方式。
正如經典的Automate the Boring Stuff with Python一書中所提到的，
如果你是Java開發人員，那麼也可以使用Groovy來實現這一點，但Groovy並未提供Python在API、庫、框架和資料科學、機器學習以及Web開發等領域的廣泛應用。
為什麼2018年程式設計師應該學習Python？
如果你正在考慮學習Python但不確定為什麼要學，那麼這裡有10個理由強調了2018年學習Python的好處。雖然，問題的答案取決於問問題的物件，對於初學者，學習Python是有道理的，因為學習Python主要原因是簡便性。同樣，對於想要進入資料科學和機器學習的有經驗的程式設計師來說，學習Python是有意義的，因為它很快成為最常用的程式語言，並且有強大的API和可用於AI、資料科學和機器學習的庫。
以下是在2018年學習Python的10個理由：
1.資料科學
這是許多程式設計師在2018年學習Python的一個最大的原因。我知道很多對投資銀行的Java程式設計工作感到厭倦的朋友，由於令人興奮的工作和高回報，他們正在Udemy學習Python來從事資料科學工作。
但是，是什麼讓Python成為資料科學和機器學習的首選語言？不久之前R語言不是最好的嗎？我認為Python提供關於AI、DataScience、機器學習PyBrain，NumPy和PyMySQL的庫和框架就是其中一個原因。
另一個原因是多樣性，Python體驗允許你比R做更多的事情，例如你可以建立指令碼來自動化內容，進入Web開發等等。
如果你有興趣在2018年成為資料科學家，我建議你檢視關於Udemy的資料科學，深度學習和機器學習與Python課程。我已經購買了這門課程，這是一個非常棒的資源，有時花費不到10美元。
2.機器學習
這也是為什麼程式設計師在2018年學習Python的另一個原因。機器學習的發展在過去的幾年中是驚人的，它正在迅速改變我們周圍的一切。
演算法日漸複雜，最好的例子是谷歌的搜尋演算法，它現在可以通過聊天機器人來回答你所期望的答案，其中 Uber完全由演算法驅動。
如果你對機器學習感興趣，想要做一個寵物專案或只是想玩一玩，Python是唯一能讓它變得簡單的主要程式語言。
儘管Java中提供了機器學習庫，但你會在Python中發現更多內容，因為開發人員社群更喜歡Python而不是其他任何關於資料科學和機器學習的內容。
如果你有興趣使用Python進行Web開發，我建議你進一步在Udemy上查閱資料科學課程中的機器學習A-Z™：Hands-On Python和R。
3.網站開發
優質的開發是學習Python的另一個原因。它提供了許多好的庫和框架，例如Django和Flask使Web開發變得非常簡單。
PHP中需要花費數小時的任務可以在幾分鐘內完成。Python也被用於網路爬蟲。像Reddit這樣網際網路上的一些流行網站是使用Python構建的。
如果你對使用Python進行Web開發感興趣，我建議你加入JoshPortilla的Python和Django Full Stack Web Developer Bootcamp課程。
事實上，Udemy上有一個免費學習Python的課程。
4.簡便
這是初學者學習Python的最大原因。當你第一次開始程式設計時，你肯定不希望從具有嚴格語法和奇怪規則的程式語言開始。
Python既可讀又簡單，它也更容易設定，而不需要處理任何類路徑問題，如Java或C++等編譯器問題。
只需安裝Python就可以了。安裝它時還會要求你在PATH中新增Python，這意味著你可以從計算機上的任何位置執行Python。
5.強大的社群
你需要一個社群來學習新技術，而在學習程式語言方面，朋友是你最大的資產，當你遇到問題時，就需要朋友的援助之手。
由於Google，你可以在幾分鐘內找到任何問題的解決方案，像StackOverflow這樣的社群也將許多Python專家聚集在一起，來幫助新手。
6.庫和框架
Python和Java之間的一個相似之處是可以執行任何操作的開源庫，框架和模組的數量，它使應用程式開發變得非常容易。
想象一下，不用Java的Spring或Django和Flask建立一個Web應用程式，工作變得簡單，因為只需要關注業務邏輯。
Python有滿足不同需求的庫。Django和Flask是Web開發中最受歡迎的兩個，而NumPy和SciPy是用於資料科學的。
實際上，Python擁有最好的機器學習和資料科學庫集合，如TensorFlow，Scikit-Learn，Keras，Pandas等等。
如果你想了解有關Python機器學習庫的更多資訊，我建議你加入Python for Data Science和Machine Learning Bootcamp課程，這是我最喜歡的課程之一。
7.自動化
由於某一次的指令碼需求，我第一次瞭解了Python。我在使用通過UDP接收訊息的應用程式時出現了問題，但我沒有在日誌中看到訊息。
我想檢查是否在該盒子和埠上接收了任何UDP流量，但我找不到一個方便的UNIX命令來做到這一點。
我的一位坐在我旁邊的朋友正在學習Python，他在短短5分鐘內編寫了一個實用工具，使用了其中一個Python模組攔截UDP訊息。
顯然，我對他編寫這樣一個工具所花費的時間印象深刻，但這只是在編寫指令碼、工具和自動化時顯示出了Python的強大功能。
如果你真的想知道Python對自動化有多大幫助，那麼我最喜歡的就是使用Automate boring stuff with Python這本書，簡直太棒了。
8.多用途
我喜歡Python的一個原因是它的瑞士軍刀性質。它關係著方方面面，例如R在資料科學和機器學習方面表現得很好，而且在Web開發方面也無處不在。學習Python意味著你可以做很多事情。
你可以使用Django和Flask建立Web應用程式，可以使用NumPy，Scipy，Scikit-Learn和NLTK進行資料分析。
至少，你可以使用Python編寫指令碼來自動完成許多日常任務。
9.工作與成長
Python的發展速度非常快，持續時間很長，如果你剛剛開始程式設計生涯，那麼學習一門不斷髮展的程式語言會很有意義。
它不僅可以幫助你快速找到工作，而且還可以加速你的職業發展。恕我直言，對於初學者來說，除了它的簡便性，這應該是學習Python的最重要原因。
10.薪水
Python開發人員是收入最高的開發人員之一，特別是在資料科學，機器學習和Web開發方面。
平均而言，它們的報酬非常高，從70,000美元到150,000美元不等，具體取決於他們的經驗，定位。
如果你有興趣瞭解有關高薪技術工作的更多資訊，我建議你檢視一下2018年釋出的關於軟體工程師的10個最高薪技術工作的帖子。
學習Python的有用資源
如果你決定在2018年學習Python，那麼這裡有一些有用的Python書籍，課程和教程，可以在Python的美麗世界中開始你的旅程。
1. The Complete Python MasterClass
2．Python聖經 - 你需要用Python程式設計的一切
如果你仍然不確定學習Python，那麼看看這個影象，它正確地展示了Python開發人員的生活：
這就是2018年學習Python的一些重要原因。正如我所說，瞭解當今世界的程式設計非常重要，如果你不知道程式設計，你就會遺漏一些東西，學習Python是開始學習程式設計的好方法。
對於已經瞭解Java或C++的程式設計師來說，學習Python不僅可以讓你成為Polyglot程式設計師，還可以在工具庫中為你提供一個強大的工具來編寫指令碼、建立一個Web應用程式，並在激動人心的資料科學和機器學習領域開啟大門。
簡而言之，如果你在2018年只學習一種程式語言，並且開始學習Python，The Complete Python MasterClass是最好的課程。
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總結
感謝你看到了文章的最後...祝你的Python旅程好運！這肯定是一個很好的決定，並在不久的將來會得到回報。
本文由阿里云云棲社群組織翻譯。
文章原標題《10-reasons-to-learn-python-in》
作者：javinpaul 譯者：虎說八道，審校：。
文章為簡譯，更為詳細的內容，請檢視原文。