Python是不是被严重高估了?
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python是不是被严重高估了?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
第一派便是传统java党,除了C++其他语言都瞧不起;第二派就是吃到过py的甜头,大底上持中立态度;而第三派便是py吃到底,除了搞数据的怕就是搞教育的了(败坏py名声的主要部分人)。
首先,很多人觉得py是一个后起之师,像是一个试图挑战java的霸主地位的登徒子。但事实是:py诞生的一点不晚,70s最早的py就出现了,它只是没遇到合适的时代。论历史,py和java谁也不占优势,只能说国内环境下的开发者活跃度远不如国际环境下,相比于java完全面向企业维护,py这种基于开发者社区维护的语言早期抢不到风头。
其实很多瞧不上py的人大可去国外salary research网站查一下,py senior的收入无论在美丽国还是枫叶国都大幅高于其它的语言的开发者,而国内的闭门造车早晚还是要接受国际化趋势的洗礼。py没那么不堪,更何况现在是数据的时代而不再是语法拼接的时代。甭管是搞统计搞算法还是搞机器学习,说自己不会py必然是要被扫地出门的。可能有人要说matlab和r不也一样可以搞数据,而这就要讲到py的第二个优势:胶水性。
有人总要拿py跟java比,跟C比,我总觉得这样的比较一个是没有意义,一个是好像在自降身价。py本来的主战场就不是软件开发,但因为大量库的加持,py在轻量和常用软件市场上跟java,C等老牌强者有了一战之力,但别忘了这只是py的“辅修”方向,而某些人却自以为是的拿某些语言的“主修“来相提并论:这种比较下,如果py比输了,那也不丢人毕竟本来也无所谓;如果py比赢了,那可真就是打脸打肿了。
相对的,如果回到py的数据类主战场,可以说java类语言一个能打的都没有。单是那繁琐的占位符体系,在起跑线上就输掉了一大截。近年来,大数据人工智能火上了天,而py便是这风口上的猪。java等老牌语言固然均衡固然强,但天力不可违,干嘛跟猪抢风口?这条赛道上,py长期的霸主地位无法动摇。而py相比其它数据处理语言优势更加明显:py正手可以搞数据,反手可以写程序,两条赛道甭管主次我都上,干的过谁是谁。这种强大的胶水性顺应了这个互联网+的时代。还是那句话,py再弱智再猪头,它也依旧站在风口上飞。
不同于java主要基于企业维护升级,可以说py才是开发者们自己的东西,从头到尾都是开发者团队及社区在进行主要维护升级,而其中各领域大量的开源库也均是牛毛出自牛身上。你可以不用py,你可以不喜欢py,但你不能瞧不起py,毕竟py才真正意义上是我们,是开发者们自己做出来的东西。
最后希望说一说某些搞py速成教育的混蛋以及劝一劝希望短期靠py大成人工智能的梦想家。py固然强大固然好学,但不是谁都能用好这把屠龙刀。所有的教育机构都打着大数据分析,人工智能的旗号,在宣传上大搞特搞。但如果真能三个月速成人工智能,那么多算法工程师还用得着吃土?首先人工智能本来就不单纯属于计算机,也不属于py。它是一个非常复杂的交叉学科:从开发端到数据端,从数据端到模型端,从模型端到应用端… 这其中需要多少各领域专业知识储备无需我多说。无论如何也不是三五个月能学成的。不说这些辅导班,其实本科开人工智能专业本来就有些哗众取宠,顶流985就算了,其他这些学校则是试图把人工智能廉价化,从而达到在不具备知识背景下也能学习的目的,但他们却不想这本就该是一个神仙打架的领域。人工智能,无论是对知识储备的需求,还是本身具备的学习难度,它都在很大程度上超越了本科的教学范畴。本科亦是如此,这里就更不提某些自视甚高的补习班老师了。还望那些处于观望状态下的人擦亮眼睛,不要听了那些py鄙弃者的辱骂,也不要信了这些py狂热教育份子的鬼话。
当然最后的最后,我在这里也劝某些思维固化的人们多去尝尝新事物的香,毕竟在这个领域这个行业内混,不进步用不了多久就落伍了。
思想固化,逆势而为,逆水行舟,不进则退。
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