微软要求全员学Python！变天？真假？

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有人毫不客气地曾说，Python 是最有价值和最具潜力的编程语言——即使和三位大佬相比。

但，事实真是这样吗？

在笔者看来，基本上可以不负责任地认为，Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫，还是 Web 程序开发、桌面程序开发还是科学计算、图像处理，Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性，周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。 

 那Python 现在到底有多热呢？

微软在之前开启了一个针对 Excel 功能的话题，用以收集用户的反馈。随后有用户提议让 Python 成为 Excel 的一种脚本语言，不仅可以作为 VBA 的替代品，而且也可以作为字段函数（= SUM（A1：A2））的替代方案。该提议得到了众多用户的支持，得票支持率高于排名第二的提议的两倍。虽然最后加入了JavaScript ，但也不难看出对Python的期待。

恐怕，下次改版就得全员学Python了吧？

图片源自：Den of Thieves 

▌都说Python 火，和其他语言相较如何？

不仅仅是微软，近年来，Python 更是横扫了各大语言排行榜和各家企业。在 2017 年世界脚本语言排行榜中，Python 强势登顶；在 TIOBE 编程语言排行榜中，Python 地位也在逐月攀升，越来越受广大开发者的欢迎。对比长盛不衰的 Java、C、C++，后起之秀 Python 更是以易学、易用深受好评。

编程语言	优势	劣势
Python	简单易学，能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地联结在一起。	速度较慢，且有一些特定情况下才会出现（无法重现）的 bug
C/C++	C/C++ 可以被嵌入任何现代处理器中，几乎所有操作系统都支持 C/C++，跨平台性非常好	学习难度大，且拥有大量极为复杂的功能交互方式，容易造成资源浪费
Java	世界上使用范围最广的语言	Java 占用大量内存，并且启动时间较长
C#	全面集成.Net 库，提供出色的功能与完美的库访问能力	跨平台能力太差，且在国内就业环境不太好，收入较低
JavaScript	学习难度低，并且掌握了 JavaScript 语言就等于成为能同时开发网页、后台、移动端的全栈工程师	过于依赖浏览器，且代码在用户电脑上运行，容易被别有用心的坏人恶意利用
SQL	开发速度快，安全性好	SQL 开发速度是靠牺牲运行速度换来的，且可移植性极差
PHP	社区庞大而活跃，易于快速上手	运行速度慢，且错误处理机制比较糟糕，需要支持大量旧版本的功能
Objective-C	拥有丰富的工具和库	拥有自己独特的编程思路，与其他编程语言思路差别较大
Swift	Swift 在 iOS 和 OS X 软件中占的代码比例越来越多	版本更迭太快，不同版本差别过大
Kotlin	和 Java 的互操作性极佳	继承了 Java 劣势内容

同样作为通用编程语言，不可避免要分出个一二三四来。那么 Java、C、C++ 以及 Python 比起来，谁能独领风骚？谁又略输一筹？

2017 年，JetBrains 曾综合了 Stackoverflow、TIOBE、GitHub、Reddit 等平台的开发人员数据，调查得出了在全球范围内，各个编程语言的使用者分别有多少。调查称，全球大约有 440 万 C++ 程序员，190 万 C 程序员，900 万 Java 程序员，以及 400 万 Python 程序员。虽然数据不一定准确，但是通过对比，还是能发现一些情况的。它们之间，Java 作为老大，无疑拥有最广泛的开发人员和社区，但是 Python 却也能直接超过元老 C++ 和 C，独自成为一大阵容。

在 TIOBE 9 月编程语言排行榜中，Python 也与 Java、C，在开发者最喜爱的编程语言中位居前三名。那么多的编程语言，Python 能在站稳榜单前十名，其实也证明了自身的潜力和价值。

再这样的背景下，Pytho就像一匹超强的黑马，完成自己的逆袭。因此，它有了自己的slogan：“人生苦短，我学Python”。

但事实显示，它的野心不止于此，百度搜索指数表明，2017 年 7 月份开始，Python 的搜索指数已经超过了 Java。

Python 语言的热门由此可见一斑。它借着驾乘AI之力，碾压了JAVA和C++老牌语言，完成了小弟到大哥的逆袭。也成为了最受欢迎语言的常青树。

▌火的背后，如何学习Python？

Python好不好，事实足以说明，重点是Python该怎么学。在我看来，有3个要素。

第一，明确学习目标。

第二，系统性学习。

明确了目标，还需要掌握学习方法，任何一门编程语言都应该先系统性学习，而不是碎片化地学习，毕竟一门语言包含太多细节，碎片化的学习，顾此失彼，浅尝辄止，无法从全局把握。

当然，系统学习也要讲究方法，一头扎进书本里，动辄数百页的教材难免让人望而却步，很多时候效果并不好。

因此，系统学习需要选择精炼的资料，篇幅短，知识点全面，并辅以生动的实例，事半而功倍。

第三，阶段性成果。既然是学习，必须有阶段性成果，比如，动手写一个抢票软件、爬虫、或小工具......

不仅可以明确学习目标，还兼具趣味性，更可带来成就感，作为正向激励，形成良性循环。

▌学习 Python 的几个坑要注意！

那么，如果想要追赶 Python 的热潮，应该如何学习呢？

现在许多人在自学之外，都会选择在线课程作为辅助。选择课程的衡量标准是什么呢？我认为有以下几条坑不能踩：

• 是否有循序渐进的练手项目，课程作业

如果课程里面，只是对着屏幕把项目代码敲一遍，那其实看了也不能自己真正掌握，重要的是自己在课程作业里动手实践，所以课程中有没有循序渐进的练手项目，帮你提升能力，这是很重要的。

• 是否涵盖 Python 全栈 所需的重点职业技能

比如是否有学习到：Python基础；Python网络爬虫；数据挖掘与机器学习；Python Web开发，Python自动化运维。

• 是否针对零基础的同学讲解得生动易懂

不少课程会标注课程所需的知识储备，需要先掌握哪些知识，才能看懂这门课，只有少数课才真正是零基础可以学习的，这个是需要注意的。

我觉得更多学习在线课程的，还是零基础的同学，毕竟有基础的话，自己撸文档就好了。

• 是否配备了高质量的答疑服务

实际编程会遇到问题被卡住，真是太常见的一个事情了，很多程序员没了stackoverflow也是无法正常工作的。

但初学者很可能是，连问题都描述不清楚的，所以有个老师帮初学者，即时解决问题的话，能节省很多时间。

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