学java还是python好，有什么区别？

如果你是编程新手，那么学习Python会好些。如果你是编程老手，那么你学java会好些。

Java和Python的区别：

如果从语言本身来说，Python语法简洁更容易上手。很多时候一两行代码就能搞定的事情，Java却需要多达10行，甚至20行。Python省去了像Java一样死记硬背语法和结构的时间，只需要基本的学习，你就可以读懂很多代码了。而Java语言在Web时代（Servlet、JSP等）、移动互联网时代（Android）和大数据时代（Hadoop）都有广泛的应用，可以说是生命力非常顽强的语言，这主要得益于Java语言稳定的性能和较强的扩展能力。

Java是一种严格的类型语言，这意味着必须显示声明变量名。相比之下,动态类型的Python则不需要声明变量。在编程语言上有许多关于动态和静态类型的争论，但有一点应该注意：Python是一种语法简单的功能强大的语言，能够通过编写脚本就提供优秀的解决方案，并能够快捷地部署在各个领域。

Java可以创建跨平台的应用程序，而Python几乎兼容当前所有 *** 作系统。对新手来讲， Python比Java更容易上手，而且代码易读性强，但是如果你想你的代码可以在任何地方都能执行的话，那么还是选择Java吧。不过Java的可移植性也是有代价的，使用Java你需要购买更大的机器，消耗更多的内存，并且程序更加难以开发。

Python作为最近越来越火的语言，是大数据和人工智能的主力军，同时也在网页开发中广泛运用。而Java以独特的架构和较快的速度著称，垄断了企业级应用的开发。且两者工程师的薪资也都十分可观。

Java比Python更复杂，没有技术背景的人学起来并非易事。

为何人工智能(AI)首选Python？

读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python，其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的部分，用C++，如果讲开发效率，用Python，谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢？

Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。

Python有非常多优秀的深度学习库可用，现在大部分深度学习框架都支持Python，不用Python用谁？人生苦短，就用Python。

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二、Python现状与发展趋势

python现在的确已经很火了，这已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java
和 还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python
作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。

Python 已经是数据分析和 AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，正在成为编程入门教学的第一语言，云计算系统管理第一语言。

Python 也早就成为Web 开发、游戏脚本、计算机视觉、物联网管理和机器人开发的主流语言之一，随着 Python 用户可以预期的增长，它还有机会在多个领域里登顶。

三、Python与人工智能

如果要从科技领域找出最大的变化和革新，那么我们很难不说到“人工智能”这个关键词。人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态，为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点，上到谷歌、苹果、百度等巨头，下到各类创业公司，人工智能已成为一个现象级的风口。短短几年时间，自动归类、人脸识别已经成为非常通用的功能，自然语言作为一种交互方式正在被各种语音助理广泛运用，无人车驾驶突飞猛进，AlphaGo战胜围棋冠军，仿生机器人的技术迭代，未来几十年的城市交通和人类的生活方式都将会被人工智能所改变。

Python作为人工智能首选编程语言，随着人工智能时代的到来，Python开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子，还有python的是可移植性、可扩展性、可嵌入性、少量代码可以做很多事，这就是为何人工智能(AI)首选Python。

您好，这主要是因为Python在处理人工智能方面有优势，所以很多人都会这么选择。
以后您如果再遇到类似的问题，可以按照下面的思路去解决：
1、发现问题:往往生活在世界中，时时刻刻都处在这各种各样的矛盾中，当某些矛盾放映到意识中时,个体才发现他是个问题，并要求设法去解决它。这就是发现问题的阶段。从问题的解决的阶段性看，这是第一阶段，是解决问题的前提。
2、分析问题:要解决所发现的问题，必须明确问题的性质，也就是弄清楚有哪些矛盾、哪些矛盾方面，他们之间有什么关系,以明确所要解决的问题要达到什么结果，所必须具备的条件、其间的关系和已具有哪些条件,从而找出重要的矛盾、关键矛盾之所在。
3、提出假设:在分析问题的基础上，提出解决问题的假设,即可采用的解决方案,其中包括采取什么原则和具体的途径和方法，但所有这些往往不是简单现成的，而且有多种多样的可能。但提出假设是问题解决的关键阶段，正确的假设引导问题顺利得到解决,不正确不恰当的假设则使问题的解决走弯路或导向歧途。
4、校验假设:假设只是提出n种可能解决方案,还不能保证问题必定能获得解决，所以问题解决的最后一步是对假设进行检验。不论哪种检验如果未能获得预期结果，必须重新另提出假设再进行检验，直至获得正确结果，问题才算解决。

自动化测试的问题我们在前几期的文章中已经给大家分析过很多了，而且就不同的运行环境下的自动化测试方法也做了归类，下面IT培训就一起来了解一下，目前比较常见的几种自动化测试形式都有哪些。

物联网测试

物联网(InternetofThings，IoT)正对测试领域产生显著的影响。像Selenium这样的传统自动化方法在嵌入式环境中变得毫无用处。我们已经看到越来越多的基于Python和C/C++的测试框架执行单元测试、集成测试和系统测试。大多数测试框架都是测试由这些嵌入式库导出的API，其中相当多的框架调用嵌入式代码来执行单元测试。这需要具有重要软件开发经验的专业测试工程师，但我们看到更多的软件开发人员将被部署到自动化测试的角色。Python可能是物联网测试框架开发的选语言，因为它能够直接使用ctypes包来调用C代码。

另一个新趋势就是物联网的DevOps环境开始标准化。到目前为止，我们看到的大多是CI环境的Ad-hoc实现。我们已经预先构建了解决方案，用于构建管理、测试管理、镜像加载、物联网镜像在不同设备上的部署、不同构建物联网设备的A/B测试等。

持续测试

持续测试是从去年至今仍在继续的另一个趋势。我们在过去已经看到了DevOps和CI/CD框架的爆炸式增长，而今年这种趋势，将随着新的框架(如Nevercode和Codefresh)的出现而继续。

持续测试的另一个趋势是对每个版本进行基于人工智能的风险评估。以前，这种 *** 作是手工执行的，以确定能为应用程序部署哪些版本。我们已经实现了几个CI/CD平台，它们执行应用程序基于人工智能的自动A/B部署。

基于人工智能的测试

基于人工智能的测试方法已不仅仅是时髦语，现在已经进入了主流测试实践。人工智能和自动化是测试的两个并行方面：自动化用于功能测试，而人工智能则用于视觉测试。基于人工智能的视觉测试，包括视觉测试和感觉测试，并快速浏览每个构建版本的视觉变更，是一个非常有用的发布验证方法。我们已经在Denver的不同客户中实施了基于Applitools的视觉测试解决方案。

1、第一：设备。嵌入式开发要接触到大量的设备，所以掌握设备的相关知识是学习嵌入式开发的第一步。掌握设备的相关知识需要从设备的组成部分开始，比如设备的体系结构、传感器、 *** 作指令、 *** 作系统以及开发环境等。对于初学嵌入式开发的人来说，选择一个适合的实验设备是比较重要的，比较常见的选择包括Arduino、树莓派（Raspberry Pi）、BBB、Edison等，这些微控制器主板都有比较完善的功能，会为初学者提供一个较好的实验环境。
2、第二：编程语言。在嵌入式开发领域，比较普遍的选择是C语言，当然Python和JavaScript也有一定的应用，另外就是实验主板往往也有针对性的开发语言，比如Arduino就采用了类似C++的Arduino语言。通常情况下在PC上开发微控制器程序，接着把程序写入微控制器，最后看一下执行的效果。总的来说，嵌入式开发的编程过程并不难，但是需要做大量的验证性实验，这个过程还是比较麻烦的。
3、第三：平台。嵌入式开发作为物联网开发领域的重要环节需要跟物联网平台进行频繁的沟通，这个过程中涉及到设备、架构、网络、安全、应用维护等几个重要的内容，掌握这些内容对于嵌入式开发还是比较重要的。

以下仅代表个人观点~分析了一波

Java作为长期的编程语言霸主之一，其应用涵盖后台服务端、大数据、桌面应用等多个领域，主要领域当然是后台服务端，大部分企业对后台语言的首选还是Java，尤其是大型项目，Java相较于PHP，Python等语言的优势还是很明显的。所以，你只要掌握得好，别说现在Java依然如日中天，就算哪天Java真的辉煌不在了，也顶多不会那么火爆，是不至于让你不好找工作的。

首先当前国内行业高工资的前几位金融、互联网。而java就是互联网的其中一个方向领域。回归到大背景前提，互联网还会一直火下去，相应的招聘岗位会持续下去，互联网+、物联网等都是大量需要java人才的方向。其次，我们每天都可以看到各种智能AI的出现、导致各种行业的需求量大减，比如银行柜员，电话客服，工厂工人等，以后的时代是逐渐机器替代人类的过程。而java的学习一定是大量需要的，可以通过java再进阶到大数据、AI等其他更深层次的领域。但是同时人才的竞争，大量的人往互联网行业迈入，那竞争的压力一定会很大，供大于求，所以假如你要进入该行业，你要清晰定位自己是否有这方面的硬实力，是否做好准备。

java可以做太多东西了。目前所有的互联网服务端都是采用互联网的架构级应用，在互联网的架构级应用中，基本都是用java做解决方案；服务端不仅服务的是传统的互联网应用，移动互联网和物联网市场的智能设备也都离不开服务端，都需要通过服务器进行数据的传输，且服务端绝大多数都是由java进行开发；移动互联网增长，物联网增长及传统互联网增长，都带来大量的java服务器的增长。所以java的招聘需求在持续攀升；能够实战最重要。

综上，从Java的招聘量、平均薪资、发展空间、就业方向四个方面来看，目前Java还是比较有前途的行业。

如果你未来要立志成为一个专业的程序员，建议先学习Java（或者C#也行，两者有很多原理上很像，实在不行，C/C++也可以），Java是程序员公认的专属语言。

话都说到这里了，那就简单给大家推荐一波Java快速自学找工作的资料吧（包括路线、教程、项目以及书籍资料）：Java入门学习路线：Java基础教程：Java300集零基础适合初学者视频教程_Java初学入门视频基础巩固教程Java实战项目+源码：史上最全java项目实战课程(含项目实战+源码)书籍资料推荐：学习java用什么入门书？

希望这个回答对你有帮助！需要资料的话可以留言~

icode是指微软亚洲研究院的“创新工程实验室”（Innovation Experiment Lab）下的一个项目，旨在通过在线编程比赛的方式，促进年轻人的编程技能和创新能力的提高。目前icode项目包括以下几个方面：
1icode竞赛：在线编程比赛，旨在帮助参赛者提高编程技能和创新能力。
2icode学院：提供在线编程课程和实验，帮助学生掌握编程技能。
3icode开放平台：提供在线编程工具和资源，帮助开发者快速构建应用程序。
4icode创新项目：通过支持创新项目的方式，培养年轻人的创新和创业能力。
以上是icode目前的几个项目，这些项目的设计和实施都是为了促进年轻人的编程技能和创新能力的提高。随着信息技术的快速发展和应用的广泛普及，编程已经成为了一种必备的技能。而icode项目的推出，为广大年轻人提供了一个学习和实践的平台，有助于他们更好地掌握编程技能，提高创新能力，从而更好地适应未来的工作和生活需求。

先学C吧，毕竟在编程语言祖先位列。

C语言

C语言是一种通用的命令式编程语言，它起源于19世纪70年代，是大学里面计算机专业学的第一门编程语言，使用相当广泛，并且深远地影响了其后的几乎每一种语言。

C++最初是作为C语言的增强版出现，C++是一种静态数据类型检查的、支持多重编程范式的通用程序设计 语言。C++被用在一些知名软件中，比如Firefox、 Winamp以及Adobe programs。

Python

Python 的应用领域分为系统编程，用户图形接口，Internet 脚本，组件集成，数据库编程，快速原型，数值计算和科学计算编程，游戏、图像、人工智能、XML 、机器人编程等等。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。Python是做服务器开发与物联网开发。

信息安全，大数据处理，数据可视化机器学习，物联网开发，各大软件的api，桌面应用，都需要python。

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