Python是不是被严重高估了？

Python起源一种shell的脚本语言 ，而现在已经发展成最通用的语言之一了，TIOBE指数的数据显示，Python是目前世界上最受欢迎的编程语言。

Python之所以这么受欢迎有很多原因。从Web开发到物联网编程再到AI等各个方面都能用到它。另外Python代码非常容易编写和执行，这使Python成为入门编程语言的首选。基本上每个在大学学习编码或者参加编程训练营的人都会学习Python。

然而Python的鼎盛时期会持续多久？虽然语言本身没有什么问题，但从某些方面来说，成为“万人迷”感到很惊讶。受到的欢迎程度远超出它所应得的，主要有以下四个原因：

一、Python速度不快

Python最大的缺陷就是用它编写的应用程序运行速度不快。至少，这些应用程序远不及用C或者Java等语言编码的应用程序快。代码可能易于编写和部署，但是我们却牺牲了速度、效率和性能。在这个分秒必争的世界里，Python显然不是一个很好的选择。

二、Python的语法过于僵化

对于编码小白来说，Python如此受欢迎的部分原因是它的语法非常具体，所以写出来的代码非常整洁而且可读性高。对于那些不介意花时间研究Python所有语法规则的人来说，Python很不错。但是如果你只是想快速生成代码，那Python并不是最好的选择。

因此，如果优先考虑灵活性或者动态性，而不是让代码看起来美观且一致，那么Python可能就不是未来最好的语言。

三、Python提供的编程语言有限

易于使用是Python受新手小白喜爱的另一大原因。但是实际上Python没有提供全面的开发体验。学习Python编码的人并没有了解传统软件开发系统的各个方面。

虽然这听起来可能有些苛刻，但是我认为知道如何用Python写代码只不过比知道如何在Bash shell中运行程序更高级一点，而Bash shell根本不算编码。从这个角度来说Python正在创造一代不知道“完整”编程的程序员，他们只知道如何编写解释型代码。

四、没有什么大型的产品是用Python写的

当环顾全球各种项目时，我发现没有任何真正大型、复杂且重要的应用程序或者平台是用Python写的。很多网站使用Python，主要是在后端，可能有数百万小型应用程序是用Python开发的。但是没有基于Python的类似WordPress的东西，没有非常依赖Python的办公生产力套件，当然也没有用Python编码的操作系统，甚至是操作系统的主要部分。

这并不是在谴责Python，只是在强调这样一个事实。如果说Python在未来几十年仍然保持顶级编程语言的地位，那么你会认为现在有人会用它做一些比编写脚本和简单应用程序更有趣的事。然而他们没有，可能也不会。

Python当然有很多用处，但主要用于编写相对简单的脚本和应用程序。所以它并不是编写所有内容的首选语言。

Python的普及与数据挖掘、人工智能和数值计算等领域的蓬勃发展相关，但同时也与普遍编程需求的增加有关。

Python应用领域广泛，意味着选择Python的同学在学成之后可选择的就业领域有很多，加上Python本身的优势，致使现在越来越多的新人开始学习这一编程语言。

Python优势明显

应用领域超多

如果要推荐一种人人都能掌握的编程语言，应该没有比Python更合适的了。

Python 简单易学，用途广泛，不仅可以在日常办公中提高大家的职场效率，还能被大型互联网企业应用于后端开发。随着大数据、人工智能等领域的快速发展，Python的应用领域也更加多了起来。

大数据开发做什么？

大数据开发分两类，编写Hadoop、Spark的应用程序和对大数据处理系统本身进行开发。大数据开发工程师主要负责公司大数据平台的开发和维护、相关工具平台的架构设计与产品开发、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算以及数据可视化等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。

大数据开发应具备的技能：

目前从事大数据应用开发的语言包括Java、Python、Scala、R等，需要熟悉Hadoop、HBbase、hive、spark、Flink、ES、Presto、Flume、Kafka生态的原理和使用方法，掌握数据开发、数据挖掘的各项流程。

大数据学习路线以及资源：

开发入门：Linux入门 → MySQL数据库
核心基础： Hadoop
数仓技术： Hive数仓项目
PB内存计算： Python入门 → Python进阶→ pyspark框架 → Hive+Spark项目

在选择培训机构之前，可以先学习一下大数据基础的教程，看看到底自己能不能掌握~

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4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

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