學習 Python 值不值得？為什麼？

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在本文中，我們將學習學習 Python 是否值得？為什麼？

是的，答案顯而易見。學習 Python 無疑是值得的。支援學習 Python 價值的關鍵原因如下。

Python 是一種對初學者友好的語言

事實上，Python 開發的關鍵原因之一是開發一種易於閱讀和快速學習的語言。

如果您以前從未程式設計過，您可能仍然能夠分辨出這段程式碼想要實現的目標。它就像一種通用的英語，語法清晰簡潔。

如果您是軟體開發人員，使用易於閱讀的程式語言將使您受益。這是因為您不必浪費時間試圖弄清楚語法。相反，您可以專注於解決實際問題。

程式碼庫 - 許多有用的預寫程式碼

您可以利用 Python 中提供的許多免費程式碼庫來節省時間。

如果您以前從未編寫過任何程式碼，則程式碼庫可作為程式碼的補充。庫中有許多有益的預寫程式碼模組可供您使用。

您不必從頭開始建立任何東西，從而節省時間。

例如，您可以使用流行的 Python 工具 Matplotlib 輕鬆建立圖表和視覺化。

有大量此類免費庫可用，可以簡化和簡化您的開發過程。

此外，安裝這些庫只需要一個簡單的 shell 命令。

Python 包索引 (PyPI) 包含一個廣泛的 Python 包生態系統。Python 使用者可以為 PyPi 庫建立模組，該庫在不斷擴充套件。這個龐大的包儲存庫包含第三方技術，可以幫助使用者完成從人工智慧到 Web 開發的所有事情。

Python 非常通用，用途廣泛。

Python 有各種各樣的應用，但最常用於資料探勘、資料科學、人工智慧 (AI)、機器學習、Web 開發、Web 框架、嵌入式系統、圖形設計應用程式、遊戲、網路開發、產品開發、快速應用程式開發、測試、自動化指令碼等等。

由於 Python 對使用者友好且語法簡單，因此在執行類似任務時，它優於 C、R 和 Java 等其他語言。因此，越來越多的應用程式使用 Python 作為其主要語言。

Python 的就業機會需求量很大

Python 程式設計的工作崗位需求量很大，而且發展速度很快。根據 LinkedIn.com（其中一個頂級求職引擎）上的職位釋出數量，Python 是 2020 年第二大最常用的程式語言。

即使這些資料僅涵蓋美國市場，Python 在全球範圍內也都有需求。但是，只有 11% 的編碼訓練營教授 Python。

根據 Simplilearn 的資料，入門級 Python 開發人員的年收入通常在 59,888 美元到 111,605 美元之間。

與其他行業相比，Python 相關的工作可能擁有非常高的薪資。

如果您正在尋找一個高收入行業，那麼程式設計無疑是其中之一。

此外，如今，軟體開發工作通常是遠端的。因此，如果您希望在家中坐在沙發上就能獲得豐厚的報酬，那麼學習 Python（或其他語言）是一個不錯的選擇。

Python 的社群支援非常好。

儘管人們普遍認為程式設計是一項單獨的活動，但其社群的支援是程式設計師將擁有的最有價值的資源之一。開源社群以及其他資源（例如線上論壇和本地聚會）使程式設計師能夠在同行構建的基礎上進行構建。

當開發人員遇到問題或希望向社群傳授知識時，Stack Overflow 是一個關於程式設計問題的問答關鍵平臺。此外，Stack Overflow 上有 100 萬個問題帶有“Python”標籤，這表明一個非常龐大且活躍的社群，供 Python 開發人員學習和實踐。

在 GitHub 上，程式設計師可以共享和儲存他們的程式碼，以及協作開發各種專案。在超過 150 萬個專案和 90,000 名貢獻者中，Python 在 GitHub 上擁有第二大社群。

Python 使用者組是開發人員可以與其他 Python 程式設計師互動以交換資源、解決方案和俗氣的 Python 笑話的場所。

Python 在資料科學和機器學習中的應用非常廣泛

長期以來，R 一直是資料科學家的首選語言。特別是對於缺乏統計學或數學背景的專業人士，Python 作為資料科學工具的吸引力正在上升。Python 程式碼通常被認為比 R 程式碼更具可擴充套件性和易於維護性。

近年來，開發了許多專門用於機器學習和資料分析的 Python 包。NumPy 和 pandas 允許使用者理解和轉換資料，而 tensorflow 用於建立機器學習演算法。pyspark 提供了一個與 Spark 互動的 API，Spark 是一個用於高效處理海量資料集的框架。

藉助這些工具，Web 開發人員不再需要精通更復雜的 R 語言來分析大資料趨勢。

Python 在自動化中的作用

Python 具有許多優於其他程式語言的優勢，包括能夠建立自動化指令碼。

Python 不僅僅是建立複雜應用程式的工具。

它還可以用於自動化重複的計算機操作。

例如，Python 可用於建立將影片轉換為 GIF 的指令碼。或者，Python 可用於清理包含無用/垃圾檔案的資料夾。

在您的計算機上，有無數的手動操作 Python 指令碼可以執行。

這些小的 Python 指令碼可以幫助您完成更多工作並節省大量時間。

因此，學習 Python 可以幫助您加快耗時的手動操作。

結論

Python 訓練仍然很重要。

Python 是一種最簡單的程式語言之一，它靈活且需求量很大。

Python 可用於軟體開發的幾乎所有領域，包括機器學習、資料科學、人工智慧 (AI)、Web 開發等等。