不要迷信数据

每个月初都有各种编程语言的排行榜，排行榜各式各样，时不时 Python 冒出来个排名第一，超越Java云云，比如这个 PYPL 指数榜，Python 势不可挡，开发者看了喜闻乐见。PYPL 指数原始数据基于 Google trends ，根据编程语言在 Google 上的搜索频率（次数）来评估语言的流行度。

有读者过来问我，马上大三了，学校必须选择一门语言，是选择 Python 还是选择 Java 好。语言没有孰好孰坏，就是个工具，合适的场景使用合适的工具就行。怎么选，要结合自身的情况来，如果纯粹是为了谋求一份工作，你就要看看哪个工作的就业市场更大。

从哪里去获取这些岗位需求数据？可以自己动手去主流的招聘网站获取。例如拉勾，我们以深圳地区为例，看看Java和Python的岗位需求对比

Python 的岗位不到Java的 1/10，这是什么情况？这跟我采集的样本数据有关，这里的Python岗位，也就是Python工程师，通常说的都是Python Web 工程师，或者说是 Python 后台工程师，这个岗位做的事情和Java工程师做的差不多，一般就是公司的业务系统开发。所以，如果你要是找Python工程师的工作，可选择的范围就很小。

我们知道，Python除了Web后端，还有很多其它岗位，比如爬虫工程师、数据分析师、数据挖掘、甚至是人工智能、机器学习、运维、测试岗位都和 Python 相关。

看这些岗位，至少还得掌握另外一门技能，比如数据分析，你学会 Python 了还远远不够，你的懂数据分析相关的知识，比如统计学，概率论之类的课程。数据挖掘、机器学习更是如此。而 Python 真的就只是一个辅助工具了，你掌握它就是你优势所在。

总结一下

Python 是一门优秀的语言，之所以如此流行是因为它已经渗透到非常多的岗位，但更多时候，Python是作为一个辅助工具应用在不同的场景。所以，如果你打算学 Python，最好同时还有另外一门技能，比如数据分析或者数据挖掘，只有做到这样，你才有可能脱颖而出，哪怕将来你换另外一门语言，核心技能还在。

我说的都是错的，学会独立思考。

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