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语言设计思想的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python语言设计思想的解答，让我们一起看看吧。
如果想走编程路线，大学四年应该如何学习？
个人推荐学一门后端编程语言，java语言，因为Java作为一门成熟的编程语言，该有的编程思想都有，该有的特性都有，生态系统也非常完善。可以这么说，学会了J***a，再去学习其它语言就是水到渠成的事。
首先，对于计算机大类专业的同学来说，编程能力是非常重要的，不论未来走开发路线，还是算法路线，亦或是运维路线，都要重视编程能力的提升。编程语言作为打开计算机技术大门的钥匙，不仅是学习后续专业课的基础，也是参加比赛和科研、项目实践的基础。
如果未来要从事开发岗，要选择一个主攻方向，不同的方向需要构建不同的知识结构。从当前的技术发展趋势和人才需求趋势来看，大数据领域会持续释放出大量的开发岗位，尤其在当前大数据技术尚处在落地应用的初期，开发岗位的需求量还是比较大的，这一点从近两年的人才需求情况来看，就有比较明显的体现。
大数据开发方向需要按照三个阶段来制定学习***，第一个阶段是编程语言的学习，目前J***a、Python、Scala和Go这几门编程语言在大数据开发领域的应用比较广泛，其中J***a岗位的数量相对比较多，而且作为全场景编程语言，J***a的学习资料和参考案例也比较多。
第二个阶段是大数据平台的学习，初学者可以从Hadoop、Spark开始学起，由于这部分内容比较多，所以要重视边做实验边学习理论。在整个大数据技术体系结构下，大数据平台是一个重要的基石，不论是大数据开发，还是大数据运维，都需要依赖于大数据平台。
第三个阶段是结合具体的行业场景做实践，这不仅对于提升自己的编程能力有较大的帮助，对于后续的就业和读研也都有比较直接的影响。对于本科生来说，要想为自己构建一个较好的实践场景，可以积极参加老师的课题组和项目组。
最后，如果有计算机大类专业的学习和实践相关问题，可以向我发起咨询。
谁有自学Python的经历？
年龄大了改做运维了，由于需要写一些自动化脚本嫌shell太弱，我在网上看一篇10分钟Python入门文章然后就开始用python写代码了。
不过我的基础比较好，C语言，VB, C#，数据库，web开发都有经验。
不过后来又深入学习了一年多，现在可以说算精通了，标准库大部分使用或练习过，连Python的C源码都阅读过不少。python第三方库非常多，这个和自己发展方向有关，要投入精力其实是最大的，比如Numpy这种工业级的库本身就要一本书，另web框架也要学一两个，还有就是爬虫的库之类的。
Python入门相对来说还是比较容易的，当然了这也是py的设计目标。但是深入到python的高级特性和概念时学习曲线变得很徒。比如协程，元类，装饰器，生成器之类的，难度一点不比j***a小。
学，主要看你自己心态了，任何编程语言都不难学，少则几天，多则半月就可以掌握大部分，但是要想熟练的运用实践到工作，不是一两天，一两个月可以达到的！再者，编程是一门逻辑性很强的事，所以好人说要数学好，其实他们意思是指逻辑要强，作为一个过来人，我只能说，这行业不是很好的工作，大都是吃青春饭的，因为国内的工作环境是没有大龄的[_a***_]猿的！除非你是哪个学霸君！
到此，以上就是小编对于Python语言设计思想的问题就介绍到这了，希望介绍关于Python语言设计思想的2点解答对大家有用。
