大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程室的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python编程室的解答，让我们一起看看吧。
Python和java二选一该学哪个？
谢邀！
对于Python和Java应该选择哪一个，我觉得得根据你的实际情况来定，看你学习编程之后要做什么。JAVA在web应用领域、大数据领域应用很广，而Python，随着人工智能的兴起，也带动了Python的兴起，主要用于数据分析、人工智能、自动化运维等领域。
有人说初学者学python容易入门，python相对于j***a来说确实容易学一些，语法j***a繁琐，内容也没j***a多。
看您有没有过编程语言的学习背景，比如c语言有没有学过，如果有的话，可以考虑学一下j***a，以后工作需要用到的话再学习python，上手很快的。如果您完全没接触过编程，那还是先学一下python。
另外，对于大学里的课程，本人刚毕业半年，对大学的课程觉得不用太在意，还是要根据自己对未来的定位，而且选择j***a的话，学校也不会教多么深入的知识，都是J***a SE的基本内容而已。
我自己在大学自学j***a，现在在公司需要用到python，就在自学python，感觉有了j***a的背景，学其他还是比较容易上手的。
这两种语言渗透力惊人，都是不可多得的编程语言，无论从应用领域还是从入门的方便性来讲都极其相似。
如果从发展的态势看J***A占了先天优势，所以目前从数量上讲处于绝对优势，目前渗透到各个领域，而且在语言快速更迭的时代下，并没有显得落伍而且有点老而弥坚的感觉，无数优秀的开源框架层出不穷的出现也助推了J***A语言的强势地位。
J***A诞生之初其实为了发扬面相对象语言编程，面向对象的老祖宗是c++但是由于语法细节太多，导致很多初学者望而却步，J***A就是在这种历史背景下诞生的，最初都称为J***A脚本，一般而言脚本语言都言简意赅，学习起来相对比较方便，现在在编程语言大爆发的时期如果还称为脚本显得有点矫情了。
和J***A同级别诞生的还有微软的c#从生命力上比较，现在答案已经非常清晰了，这本身说明了开源的力量，再加上近年安卓系统的加入，又助推了J***A一把。在这个时期学习J***A也不能说是过时，工作岗位多的是。
Python是近年来发展势头非常猛烈的编程语言，赶上大数据以及人工智能概念的大普及，把这门语言推向了***点，Python算是现在意义上的脚本语言，所以入门上来说比J***A简单一些，很多大量现成的类库可以直接调用，而且实战一些看似非常复杂的功能利用Python能够轻松的搞定。
Python主要在人工智能，运维，网络爬虫，图形绘制，数据处理等等方面都有渗透所以新时代的编程语言必然有Python语言，而且入门通俗易懂，欧美国家孩子学习编程的首选语言基本上是Python，在国内中学开设的编程语言也准备选用这门语言了，有前景，又好学，不错的选择。
回到正题在两者拿不定主意的情况下，这个状态下就要考虑自身的状态了，如果觉得基础还可以选择J***A，而后切换到Python，基础很差直接开始Python。
如果您未来没有把程序员当做全职工作的打算，选择python就好。
如果您未来打算做职业程序员，入门阶段学什么编程语言都可以，不过有条件的还是学好标准C从打基础角度来看更实际些。而且，只是编程入门的话无所谓语言，反正你将来工作后多半免不了还要再学别的语言，比如js、C#、objC、swift、kotlin甚至可能是现在根本没什么人气的新语言。
如果您已经脱离了养家糊口的低级趣味，学习编程序纯粹是个人爱好，那就建议在scala、haskell和lisp方言里选一个顺眼的吧，毕竟码农为了工程实践而不得不做出的妥协对你是没有意义的……
这个主要看你的研方向，要从事什么行业，不能说哪个好，都好，都是一个工具，[_a***_]编程语言，J***a可以后台开发，更可以做app，但是python可以做人工智能，计算机视觉，NLP自然语言处理等，每个编程语言都有自己独特之处，或者你若有时间，可以2者都学习一下
谢邀！
随着大数据、人工智能和机器学习的火热，Python更佳热门。因为大数据、人工智能和机器学习需要大量数据的支持，而真正拥有大量数据的公司并不多，所以需要爬虫去爬取，同时Python可以很好的完成其它任务，所以导致Python更佳热门！
J***a相对来说没python那么火热，但是作为服务端开发的重要语言，前景短时期也不会变差，依旧可以找到服务端开发和安卓开发的职位。
请问学生如何利用python，Django技能赚钱？
首先我没做过python的商业开发，所以不好说，但是web端还是做过的，所以说一下经验吧。
我大二开始正式做web的全栈开发，基本上只要学html/css/js/php/SQL以及几个重要的框架less、jq、vue、thinkphp等，感觉相对来说知识变现能力比较强，不需要太多时间成本，面向中小企业开发周期不会太长。现在就是搞类似工作室制，带一些学弟和同学，提供一些实习机会，技术一般的会给他们补习，承担一些售后、运维工作。技术好一点的按能力分配任务，最后根据完成度分红。
接活方式其实比较简单，像web开发因为需求不小，所以首先从周围人下手，我认识一些自营业的个体户，有一定网络宣传等的需求，需求很简单，因此会给一个很优惠的价格，但网站会明确注明开发团队（powered by的形式），同时尽量给做好一点，钱可能不多，但是可以积累案例。之后很多都是熟人介绍、以及学校的研究室网站开发等。作为学生的话我觉得这种程度就够了，没必要进一步去做多大，毕竟本质还是学习，更多的还是提供实习机会。
学社科的大学生应不应该学数学和编程？你怎么看？
这个取决于你未来想走的方向，社会科学的研究方法主要分成两大块：定性研究和定量研究。
如果你选择定量研究的话，学好数学和编程还是非常重要的。因为定量研究就是利用数学工具和数学模型来研究社会问题。
比如最典型的就是经济学，早期的经济学研究都是定性的，比如亚当斯密的《国富论》。但是发展到今天，越是深层次的研究就越依赖于定量。这一点在经济学课程里面体现得非常明显，比如依次会学到《初级微观经济学》，《中级微观经济学》，《高级微观经济学》，区分这三门课程最明显的特征就是数学公式所占的比例，级别越高，数学公式的比例越大。到了高级微观经济学时，除了讨论的还是经济学问题以外，其方法几乎就跟纯粹数学没有区别了。
经济学以外的其他社会科学，这个趋势也越来越明显。各种各样的组织，管理，选择，行为，都可以用数学模型来刻画。
拿我的专业教育学举例子：家长追求教育质量造成“学区房”现象，加剧了社会阶层的分化；不同层级的学校毕业生人数比例影响到了技术进步，进而影响社会经济发展；城乡人口流动与子女入学选择造成的阶级固化现象等等，都是需要建立数学模型进行推理和计算的。
如果你数学学得好的话，那么在这类问题的研究中便会如鱼得水，甚至大杀四方。
社会科学中很大的一块研究就是所谓的相关性分析，即一件事情是否与另外一件事情相关。比如家庭富裕程度与考上名校的几率，***对教育投入的比例与教育质量的高低，教育水平的高低与经济发展水平的高低等等。
而做相关性分析最主要的数学工具便是回归分析，回归分析理论上是概率论与数理统计的内容，里面涉及到各种各样的随机变量，均值方差，分布函数，相关系数等等内容，需要具有扎实的数学功底。
此外，如果做更深入的问题研究，还会使用到随机过程，时间序列分析等高级的数学工具。
计算机知识也非常重要。因为在做回归分析时，需要对大量的数据进行计算，而这些靠人来做是几乎不可能的，所以就需要使用专门的计算机软件。因此掌握几门计算机软件也是非常重要的，最常用的几种有SPSS, Stata, R语言等等，写论文时这些软件是必须要用的。
甚至于，只掌握这几种软件还是不够的，还必须要掌握编程知识。因为社会科学研究的是这个变化万千的人类社会，你永远无法预测会遇到什么样的问题，需要使用什么样的数学工具，建立什么样的数学模型。很多情况下，你所需要的计算功能，现有的软件都不具备。这时候就只好你自己来编写程序来实现这个功能了，这就是为什么要学好编程的原因。常用的编程语言有c语言，另外，MATLAB软件是一款兼具了边惩与工具功能的非常棒的软件，如果也能学会的话就再好不过了。
当然另外还有一个很功利的原因，其实也是当下学科发展的一个大趋势。就是学术期刊越来越偏爱于有数学公式的论文。社会科学落脚点还是科学，而一涉及到科学，就必须要有非常严密的逻辑分析。有时你用一大段文字天花乱坠地讲了半天，倒不如直接把一个公式摆在上面来的实在。
同时社会科学研究既包括理论研究，也包括实证研究，就是说你要得到一个结论的话，不仅要讲出道理来，而且还要有事实作为依据。而做实证研究就必须要使用数学工具了。甚至于如果你的论文里面没有实证研究的话，某些杂志会拒绝接受。
说了这么多，学好数学和编程的重要性就不言而喻了，当然如果你不想走这一块，只想走定性研究也是可以的，一切要按照自身的实际情况来。
到此，以上就是小编对于python编程室的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程室的3点解答对大家有用。
