学CS的坛友，Python的好处在哪些方面？

感觉坛里到处都是大厂CS专家，想问问是不是你们平时工作都是用Python的？本人商科PhD，本着就业目的，最近准备着手再深刻学习 Python ，但是找不到动力。平时做研究都是用 R或者Stata ，因为我们处理数据，估计模型之类的这两个很方便，paper上面基本都是这两个软件为主，也有很多现成的stat package。 在tutorial中，还是讲处理数据，感觉Python没有优势啊。。所以Python的主要作用是什么？我之前用过它做Web Scrapping，这个是我目前唯一觉得R和Stata不能处理的地方。我不知道是我找的资料不对还是啥的。请教这样的背景下应该以怎么样的心态去学Python？

学术界用R，工业界用Python。你需要和大家一起工作，仅此而已。Python不用深刻学习，玩具一样的语言，本来就不讲究。看个Tutorial写写代码顺其自然就行了。 我花在琢磨Python语言本身上的时间可能不及C++的1%

python费资源，多线程也不行，本来就是个解释语言，写点简单玩意还行，上大的系统就不行了 主流还是Java Kotlin Scala 微软系的C#

Python因为学的容易所以用的人多，尤其是其他非CS专业，不管是物理还是生物；所以适合跨学科合作。以及搞AI一般用Python多，虽然也只是个前端语言，操作各种库来生成背后的高性能实现。

说的很有道理。但是我感觉语言这方面逻辑很重要，一直用R 感觉像一直吃粤菜的广东人去下四川馆子，有点抵触。你学着么多语言怎么在他们之间转换呢。

lasttrip: 简单玩意 比如什么作用，一般你在工作中什么类型的工作要用Python lasttrip: Kotlin Scala 这两个就真没听说过了

上学的时候先学的R再学的Python，喜欢Python更多，工作以后就只用Python了。

这些都是垃圾，易语言才是王道。 易语言牛逼牛逼到写个hello world 都会被杀毒软件识别成木马

轮到我时，就再没人为我说话了: Python因为学的容易 我感觉如果零基础学Python很好入手，别的programming用习惯了需要调整的过程。为什么AI喜欢用Python？只是因为现成的库多？

23rj-as: 喜欢Python更多 Why？工作中什么是Python有强项的地方？能不能举几个例子

每个东家都不一样，你要问用python做主要service得公司问问他们能干嘛了 python在我干过的几家都是本地跑自己的script处理点小数据，或者做什么testing用的 Kotlin和Scala都是run在JVM上的，本质上就是Java的变形，适应的玩意不一样，Scala的对异步处理比较强大，大数据处理的应用比较多，你会Java，学Kotlin和Scala就很快，就是语法不一样，本质都是一样的，Scala和Kotlin都是直接调用Java的Library，所以他们三个一回事情

Chewy: Why？工作中什么是Python有强项的地方？能不能举几个例子 我是做analytics的，用Python本地做automation, pull data, cleanse data, 跑ML model都很方便。 我个人感觉R相对比较强的是stats tests和画图，当然相应的包在Python里也有。 Python用的人多，各种包满天飞，总有一款适合你。

其实除非你做很底层的开发，其他情况下编程语言一点都不重要，基本你去的公司和团队用啥，你跟着用啥就是了。 而python本身也没多少内容吧，除非这是你入门的第一门语言，不然过一遍教程，用到的时候查一查，花不了多少精力。

Chewy: 有点抵触。你学着么多语言怎么在他们之间转换呢 我很不喜欢Python，但是它就是个粘合剂。从shell script到C库，什么都可以粘在一起 它既不优雅也不快，就像你们家的扳手，制作粗糙你也不爱但是时不时拿来用用。不要take it too seriously.

如果目标是进大厂，其实工作上用啥语言完全看需求，大多数都默认你边工作边学习，而且一有的项目完全可以用多个语言。按照进大厂的目标，你现在需要的是一个面向刷题，面向面试的语言，Python 就是一个很好的选择。其他解释性语言比如 javascript 都可以。标准就是在写题的时候如臂指使，语言本身不会给你带来任何心智负担，影响你想算法就可以。 如果你的目标是从一个语言开始进入 CS 的世界，想打基础学习各种基础知识，那么 C 或者 Python 也挺好。 总之，你的目标是啥。如果不打算转行码农，那就看你日常工作用的到啥就学啥呗，用不到不要强求。

看工作内容啊，quant 相关的基本要求都是R/Py/SQL外加spss 什么的。 感兴趣的话可以搜搜data 相关的job posting

说个偏门思路，代码维护性。 Python拿来自己写点小东西或者当个胶水还是很舒适的。语法好理解，出成果快。但是写出一个可靠的、对各种异常处理到位的、可读性可维护性很高的Python大项目却不容易。这当然可以做到，但是如果你在写Python的时候规定好了输入输出的数据类型，各种面向对象封装，都做到这一步了我为什么不用java

23rj-as: analytics 我感觉也想往data scientist，analytics或者risk方面找工作。想学Python主要是担心面试如果要考Python coding现场学就来不及。多少会指定语言呢？

我遇到过有coding test的都是可以自己选择语言的，除非Job Description就是要求你会某一种语言。

d4b: 如果不打算转行码农，那就看你日常工作用的到啥就学啥呗 应该不转码了吧，学了这么久商科有点难。。。主要是面试导向型吧，挺前辈们说面试前刷leetcode，python啥的。

suizz: 输入输出的数据类型，各种面向对象封装 哈哈，这些在大学本科一年级学Java的时候听过，后面本专业完全没有这种东西。

Python的最大好处就是它是一门Interview Oriented Programming 的语言

轮到我时，就再没人为我说话了: 以及搞AI一般用Python多 我了解的AI职位都是C++

Ruby也有同样的问题，动态语言一时爽，项目膨胀火葬场。 为了解决Ruby的type问题，Stripe整了一套Sorbet强制让程序员声明类型，可以说十分爆笑了。

JS TypeScript不一样，把前端的东西往后端用，发现没有type真难受，然后换乘type script，直接用Java不就完了，折腾啊

我之前到工作也是Scala，组长给了本Scala的书叫我不会就看书或者Google，跟java很像，以前学校里统计系用r或者python，但是教授上课不会教的，他们嫌太简单，最多 TA在discussion里搞搞q&a

对就是这个意思，看似轻巧的语言都是有代价的

说实话我感觉你R也没用熟。R做爬虫的包不要太多。

四五年前的proj了，R也没用多久那时，顺便想学学Python，有些动态的网页R操作起来确实没Python方便。

lasttrip: 主流还是Java Kotlin Scala C++, Go: ??? Meta还在用PHP呢

恩，全美国就那么几家马工点 meta占全美马工一半 对对对

主流不主流不是你说了算也不是我说了算，你认识的码农占美国一半了？ https://www.tiobe.com/tiobe-index/ C++, Go, PHP都比Kotlin和Scala主流 我又不是Meta员工，何必呢？

为什么把Java排在外面？你想表达什么？ 我说kotlin和scala和java是一个系，没说kotlin和scala主流 不知道你抬这杠啥意思？ PHP主流？几家backend用这玩意？ 要抬杠booking还用perl呢，大家都去学perl？

本人代码菜逼 但感觉python的一大好处是用的人多，package多，常见的函数或功能基本都有人实现过，直接安装使用就可以。 C++或Java好像就没这么方便？

个人愚蠢的见识就是，python 搭上了深度学习的大船（易于使用的）这比R强太多了，然后R效率低，虽然好多都是cpp搞的，但是R 的多核无解，最多并行。当然R的优势就是包多，比python还好学，画图方便

看你做啥，前段后端，还是光数据分析 platform还要用shell呢 data science用Python对 backend也不主流用这个 撇开具体工种谈用哪个主流都是耍流氓，接下去就和楼上那位一样，光抬杠了 我还说干后端多多少少还会js呢，搞amex offer都会js呢，岂不是js全球第一？

lasttrip: 主流还是Java Kotlin Scala Kotlin Scala主流不是你说的？这句话怎么看出“是一个系”，“没说是主流”？ 为什么把C++和Go排在外面？你想表达什么？ 你要黑PHP就去黑吧跟我没关系 if you have nothing nice to say, don’t reply.

主流是Java，后面两个是带上是靠近Java一个系列，会Java和会kotlin和scala立马贯通，放在一个group里面 好比c和c++一个系列 c#又不同，主要微软系用 Js又是一个体系 Python也是自己体系 分就是这么分的，写过大家都知道， 你跳过Java故意把kotlin和scala拿出来说不是抬杠是什么钱？ 自己不懂瞎bb啥

可读性强 + 好写？ 门槛低 -》 用的人多 -》 包多 -》 好用 -》用的人更多了 …

以上这些意思你表达清楚了吗？ 我说Java不主流了吗？ 你以为我是开飞机的还是卖机票的？我从高中到现在写了十几年代码了，写过的Java应该不比你少

那你应该知道我说啥啊 我分了两行，意思就是那三个是jvm里面一套的 第二行是微软c# 你非要把我的意思拆开，没写过java小白也就算了，你写过还不知道这三是啥？ 明显就是要和我抬杠

面试好用

班多啊

Pyhon 容易上手，在很多领域 (比如AI) 可以用的框架或者library比较多，但是效率差，不适合做大型backend； C++ 效率高，但是学起来比较难，很多人学了一两年很多概念还是不太懂，大公司FG的infra里基本都是C++

https://www.uscardforum.com/t/topic/136007

简单门槛低呗，但真的除了偏research岗的感觉并没有什么Python的余地

Little: 深度学习 感觉现在太多职位都都要求这个技能，但是实际工作中又很少听到在用… 果然是面试专用

illusionwing: 班 wym？上班用的人多？

Chewy: 实际工作中又很少听到在用 实际工作指的是什么

就比如quant的工作，我听学长学姐说大部分情况下他们就是regression一下，没有听说专门做AI和ML。

每次讨论一种编程语言的优缺点结局都是吵架

上手容易，data science中用的很多

Python是胶水语言，能用来干什么取决于你用了什么库，你用numpy scipy性能并不会比matlab R什么的差很多。HPC领域都能用python，因为很多库都非常强大。 Python的问题在于代码库过大的时候维护难度会急剧上升，非常依赖文档和代码分析工具，所以往往在工业界中只能用来做data science或者作为小的运维脚本存在。 我个人还是很喜欢python的，毕竟开发速度是真的非常快，同一个应用python可以更少的代码更简洁的实现。

优点是学得快，缺点是会人变懒…

好处在于第三方库太全了，几乎什么破事都有人做过可以现成使用

简单好用库多hhh

字数字数

这么看来perl一无是处了

很久很久以前，学校用 SAS and matlab . （还用过 AMPL）后来就被R 和 python +SQL 取代了 Python 的优点就是简单

没有好处，python就是在实验室里打杂用的

最近搞了几个gov项目，SAS依旧十分魔性。感觉这未来是个稀缺工种。

perl太难学了

Emacs vs VIM Linux 各分发版本哪个好用 …… 一步到位进吵架版

怎么用最少的资源最烂的服务器配置处理最大的数据？SAS欢迎你

vczh: 实验室 什么类型实验室呢？商科没有实验室这个东西，只有四面是墙，15个人共用的办公室。。。

很好奇，能大概讲讲么

各种学校的实验室，算是个机构，不是个建筑，几张桌子围起来放几台电脑。写python就像洗试管和烧杯，这么想就好了

很多人觉得只有做“实验”的才叫实验室

用来写一些需要automation task 挺方便的

讲个我的例子吧，工作不是专业开发公司，是数据公司所以同事大多数是数据库方面的运维人员，还有在用vb的老古董的程序员，我做一些内部系统，我之前是java + vue + js + css 写全套的，适逢python起来的那两年，完了领导喜欢python，因为他工作大量需要运维性质的跑数计算，写个小脚本而不太在意性能快不快什么的，python做这种很方便快速。后来我要写一个前后的分离一个平台，领导让我单独写前端因为觉得springboot那一套开发速度太慢而且他觉得后续没招java的人员没人看得懂维护代码，找了一个vb程序员让他转python，用fastapi写后端，我是一直抱着怀疑态度的，默默的看着他后端的代码数据库操作一个DB.py文件撑到了好几万行了（因为之前vb也没啥分层思想，不像java啥都讲架构分层）。但是周围开始都是python的人员，没有人用java了，我也没啥可说的了。，所以我就很期待这个平台运行到后面是不是也就是个玩儿。所以python的优势大概是太容易所以谁都认为自己可以，慢慢的没别的语言什么话语权了。

python是想写个小脚本的时候最方便的语言

no no no no no，shell script才是最方便的，当然PHP才是世界上最好的语言

放屁 python那么好用 既可以写ML 又可以写网页前后端 又可以各种胶水粘合 为什么还有人说它不好？ 偏要把事情搞得那么复杂， 能拿python解决的为啥要用c++ 什么scalable 什么efficiency 什么的问题 有几个普通人平时能接触到的 最好用的语言，就是用的人最多的语言

效率，大数据处理用不了python

pyspark不挺好的么

没用过，连我们组做的玩意，用scala遍历大数据都会超时，还要用优化后的cfor，要不然付死AWS的费用了 如果解决小问题，内部那种简单的pipeline啥的，用啥都无所谓了，developer哪个熟悉用哪个就行了

也要看大数据具体是多大的数据。如果是100+GB能够加载进memory的，Pandas 一般就能对付。再大点的就要上别的了，比如Dask，Pyspark，又比如新出来的Polars

有一个优点好像帖子里很少人提到：因为写的人多，语料库更大，所以AI更懂。同样的算法题/需求你让ChatGPT给你用python写，写得又快又好？换成让它写Haskell就未必了

也不是吧。我们这边就很缺真正会写cpp的人，求贤若渴

Chewy: 在tutorial中，还是讲处理数据 前半老财半茶树菇，一年查数姑工作经验。 那是你看的tutorial 不对，还是老财tutorial吧。 我的建议，先跳过语言特性相关的书籍，等你打算写解释器打算开始学compiler之后再说。 1.数据处理，项目组/同行用啥你用啥 商科的话处理数据我也偏向r，可能我之前菜某次写的python得三四分钟 r基本上就10s。 但是我 感觉python 联动其他脚本更方便 ，我后来也没去尝试终端里怎么跑r的项目。 后来好像是在rstudio里接了python凑活用了。 这里学一下pandas和numpy基本就可以了，看四五篇入门博客那种学，20min就可以了。 2.建网站 django逻辑很清晰，建个最顶层带许多tab的， 里面都很简单的html 那种网站，超，级 ，快！ 所以你可以先试着用python写个自己的个人主页。 顺便在自己的网站里调一下openai的api。 3.机器学习相关的 从调包到改pytorch里的nn。 可以浅浅学习一下调库。 以Jupyternotebook，直接在google colab跑的项目为主。 比如随便写个kmeans聚类。 比如随便跑个分词的包，主题模型可视化。 随便跑个cv的好玩的小项目，变动下图形这种。 然后记得学一下anaconda的包管理，要不然本地新手跑容易晕晕，现成的demo都跑不起来。 再写个爬虫吧！ 撸羊毛也很有用！ selenium随便写个～ 5.刷力扣 娱乐/转码随手找下只面lc的厂sde 如果你不打算走学术路线的话，100个小时写几十道lc 随手试一下只面lc厂的sde也不亏。 反正我就是觉得刷lc python比cpp舒服太多啦 你可以试试r刷lc… 过几天把这个回答迁移到小戏精的时候搞点项目链接和详细教程。（虽然楼主已经是一个成熟的phd了不需要我贴项目链接）

Lunasol: selenium 是啥啊？ Lunasol: 只面lc的厂 请问怎么找？

xxxyyy: 维护难度会急剧上升，非常依赖文档和代码分析工具 别的不说，不加type过两天自己都看不懂了

什么行业

为什么不问问神奇的谷歌呢？ lc厂给lc氪金就知道了，或者多看看一亩三分地和小红书

pytorch/tensorflwo 2 现在可以用R和stata跑了嘛?

巨难用

meta的network infra

我也是做cpp的。只是因为身份不得不困在现在的公司

polars如何啊

感觉polars让我想起了上学期学的database management system

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