零基础入门学习什么编程语言比较好

如果你想学习编程，虽然选择第一门编程语言与你想用它来做什么最终达到什么目的有很大的关系，但是事实上某些编程语言的确比其他语言要好学。
选择一门合适的编程语言作为入门的语言对于培养自己编程的兴趣会有很大的帮助。
下面几种零基础小白入门的编程语言最佳候选名单。
1、Java
java是互联网历史最悠久、最坚挺和最具影响力的编程语言之一。你可以在线上线下、各种平台、 *** 作系统和设备应用的核心部分发现Java的身影。它是一门极具特色的基于类、面向对象的编程语言，被设计为能够在尽可能多的平台上移植和运行。
出于这个原因，它也是世界上最流行的编程语言之一， 坚持首选Java作为第一门编程语言的学习者必须注意Java迫使你以程序员的方式思维一逻辑和分析式思考， 并且真正把握计算机是如何处理信息的才行。
学习Java可转向JavaEE分布式开发、大数据+人工智能、软件测试等等。
2、Python
当我们讨论第一门编程语言以及哪一门语言更加容易快速上手时，很容易会提到 Python。它是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。
Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是PythonC/C++）很轻松地联结在一起。
Python在设计上坚持了清晰划一的风格， 这使得Python成为一门易读、 易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。
学习Python可转向Python全栈+人工智能、网络安全、软件测试、云计算+信息安全等等。
3、C/C++
C++是C的自然演化，这两种语言大约分别起源于19世纪70年代和80年代早期。C语言是大学里面教的第一门编程语言，是一门使用非常广泛，通用的编程语言，它深远地影响了其后的几乎每一种语言。
关于C和C++的一件重要的事情是：它们都是计算机科学与编程最基础的语言。如果你学习它们，它们会使你获益，即使你之后并不去使用这两种语言，但它们会使你洞察计算机科学和计算机编程的起源和基础。
如果你不旨在专业的编程，这对你来仍然可以学习一下。 因为学过它们的人都会说学会了C/C++后，在学习其他语言就会变得很轻松。
学习C语言可转向智能物联网+嵌入式开发等等。
4、JavaScript
JavaScript通常我们会把它和Java相混淆，但是两者根本没有一点关系。
它是一门脚本语言，是Web的基础技术之一，但它也存在于浏览器之外。 随着服务器的强壮，虽然程序员更喜欢运行于服务嘴的脚木以保证安全，但JavaScript仍然以其跨平台、容易上手等优势大行其道。
JavaScript比较容易学，使用浏览器即可运行，虽然它存在已经有一段时间了，但它正在迅速流行起来。学习JavaScript的成就感很高，因为你马上就可以做一些Web程序了，这是大部分人学习编程的原因。
学习JavaScript可转向Web开发、HTML5大前端等等。

两种编程语言。
区别
一、python虚拟机没有java强，java虚拟机是java的核心，python的核心是可以很方便地使用c语言函数或c++库。
二、python是全动态性的，可以在运行时自己修改自己的代码，java只能通过变通方法实现。python的变量是动态的，而java的变量是静态的，需要事先声明，所以java ide的代码提示功能优于python ide。
三，python的产生几十年了，几十年前面向过程是主流，所以用python有好多程序用的是面向过程设计方法，很多概念从c语言过来的，class在python中是后加入的，而java是为了实现没有指针的c++（当年com组件用的引用记数，java用的虚拟机），主要采用面向对象的设计方法，很多概念是oop的概念。面向过程，相对简洁直观，但容易设计出面条程序，面向对象，相对抽象优雅，但容易过度抽象。
四，在实际使用的python入门简单，但要学会用python干活，需要再学习python各种库，pyhton的强大在于库，为什么python的库强大，原因是python的库可以用python，c语言,c++等设计，再提供给python使用，所以无论gpu运行，神经网络，智能算法，数据分析，图像处理，科学计算，各式各样的库在等着你用。而java没有python那么多的开源库，很多库是商业公司内部使用，或发布出来只是一个jar包，看不到原始代码。python虚拟机因为编译性没有java的支持的好（或者说故意这么设计的），一般直接使用源码（linux），或源码简单打个包（如pyexe）。
五、python有很多虚拟机实现，如cython,Pyston,pypy,jython, IronPython等等，适合用于业务语言，或插件语言，或面向领域语言，而java因为虚拟机巨大，很少用于插件语言，发布也不方便。
六、java主要用于商业逻辑强的领域，如商城系统，erp，oa,金融，保险等传统数据库事务领域，通过类似ssh框架事务代码，对商业数据库，如oralce,db2,sql server等支持较好，软件工程理念较强，适合软件工程式的多人开发模式。python主要用于web数据分析，科学计算，金融分析，信号分析，图像算法，数学计算，统计分析，算法建模，服务器运维，自动化 *** 作，快速开发理念强，适合快速开发团队或个人敏捷模式。
七、java的商业化公司支持多，如sap,oracle,ibm等，有商业化的容器，中间件，企业框架ejb。python的开源组织支持多，如qt,linux,google,很多开源程序都支持python， 如pyqt,redis,spark等。
八、python用途最多的是脚本，java用途最多的是web，pyhotn是胶水，可以把各类不相关的东西粘在一起用，java是基佬，可以通过软件工程组成几百个人的团队和你pk，商业化气息重。不过我认为还是python强大，因为可以方便调用c或c++的库，但软件工程和商业化运作没有java好，适合快捷开发。

Python是一门脚本语言，它更适合去做人工智能这个领域，在人工智能上使用Python比其他编程语言有更大的优势。现在人工智能爆发，学习一门python语言的前景越来越好，如果想往这方面发展，

毕业后不打算做web前端 也有必要学JavaScript。因为首先JavaScript附带了大量的资源。JavaScript社区发展得非常好，新用户可以从经验丰富的程序员那里获得快速回答和支持。千锋教育有线上免费Java线上公开课。 其次，JavaScript的用途非常广泛最初是一种有限的基于浏览器的脚本语言，现在很快就成为最通用的语言之一。JavaScript可用于执行大量任务，从为网站元素制作动画到为无人机直升机绘制航向。最后，JavaScript是一种利润丰厚的语言。一旦你掌握了像JavaScript这样通用的语言，你就打开了一扇通往广泛职业机会的大门。如今，熟练使用JavaScript的员工需求量很大，工资范围非常值得学习。现在，JavaScript已经成为一种更通用的脚本语言，远远超出了它的基本用例，可以应用于无数不同的项目。千锋教育目前在18个城市拥有22个校区，年培养优质人才20000余人，与国内20000余家企业建立人才输送合作关系，院校合作超600所。

大数据专业需要学习哪些技术：

一、编程语言

想要学习大数据技术，首先要掌握一门基础编程语言。Java编程语言的使用率最广泛，因此就业机会会更多一些，而Python编程语言正在高速推广应用中，同时学习Python的就业方向会更多一些。

二、Linux

学习大数据一定要掌握一定的Linux技术知识，不要求技术水平达到就业的层次，但是一定要掌握Linux系统的基本 *** 作。能够处理在实际工作中遇到的相关问题。

三、SQL

大数据的特点就是数据量非常大，因此大数据的核心之一就是数据仓储相关工作。因此大数据工作对于数据库要求是非常的高。甚至很多公司单独设置数据库开发工程师。

四、Hadoop

Hadoop是分布式系统的基础框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性、低成本等优点，从事大数据相关工作Hadoop是必学的知识点。

五、Spark

Spark是专门为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。可以用它来完成各种各样的运算，包括SQL查询、文本处理、机器学习等等。

六、机器学习

机器学习是目前人工智能领域的核心技术，在大数据专业中也有非常广泛的引用。在算法和自动化的发展过程中，机器学习扮演着非常重要的角色。可以大大拓展自己的就业方向。

互联网行业里大数据和云智能是当下最重要板块，企业借助大数据技术不仅能避免企业发展时会面临的各种风险，更能解决发展过程中所遇到的种种难题。近些年来大数据的公司越来越多，但是大数据人才需求还存在着很大缺口，为了响应市场需求未来我国还会需要更多的大数据人才。百度、阿里、京东等互联网高企依仗自身的强大技术和数据优势，均已将大数据作为企业的重要战略部署。

大数据专业未来就业方向解析：

一、ETL研发

企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL

二、Hadoop开发

随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

三、可视化工具开发

可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过 *** 作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

六、OLAP开发

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。

八、数据预测分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

大数据的特点就是能够灵活、快速、高效的响应各种市场需求。大数据的受众领域非常广泛，不仅改善着人们的社会活动和生活方式，运用好大数据技术还能为企业带了更多的商机和商业价值。大数据不仅与IT行业关系密切，众多行业都已经开始了大数据运营的布局，例如金融、医疗、政府等。撼地大数据就是以大数据技术为基础研发出了属于自己的大数据数智招商系统，为产业招商打造了一个精准招商服务云平台，极大的改善了现阶段产业园招商难的窘境。

计算机专业：

1、信息安全专业——信息安全专业无疑是一个很棒的学科，想要学好这个专业建议数学基础比较好的学生报考。而且这个专业学好了确实是很吃香的，信息安全其实也就是大家觉得很神秘的黑客，不过这方向确实是国家比较重视的，而这个行业针对的客户几乎都是国有企业和政府事业单位以及大企业之类的，所以还是很有发展前途的。

2、计算机科学与技术——从就业难度出发的话，计算机科学与技术专业的就业难度是计算机专业中最低的，这个专业也是最容易找到工作的。虽然对口率不算很高，但这个专业的就业面很广也是出了名的，正因为如此，对计算机感兴趣的话是可以报考的，不管男生女生都是一样，这个专业出来当码农是最多的。

3、人工智能专业——计算机类专业中要说薪资和发展前景以及就业需求量来说，还是人工智能比较吃香。人工智能是近些年来非常热门的新工科专业，发展道路比较广，薪资待遇也很高。国内开设院校虽然多了起来，但大部分实力还是有的，但报考人工智能还是要了解一下报考院校才行。

4、软件工程——软件工程专业同样在计算机类专业中的位置很重，也是报考人数很多，就业质量很不错的学科。所以软件工程的关注度也不低，在计算机类专业中同样也是很热门，很值得报考的学科。不过软件工程专业有一定的难度，课业也比较重，但好好学，这个专业的回报率也是非常高的。

5、数据科学与大数据技术——大数据专业也是目前比较火热的新工科专业，毕业后前景很好。注重实践，对数学能力的要求非常高，所以数学不是很好的学生慎重报考。大数据专业的毕业生就业竞争力比较强，因为近些年的就业需求量比较大，所以对这类专业的就业率还是挺不错的。

这个问题是每一位学习编程的初学者都会遇到而且很迷茫的问题，在这里发表一下个人观点，仅供参考： 1每一种程序都有其发展的历程，没有任何一种程序是万能的，比如说我们都知道的C语言，开发C的初衷就是为了让程序员能脱离那种原始的汇编的环境，可以在高级语言环境中对内存地址进行控制，所以C语言在底层 *** 作上来讲要优越于其他高级语言；比如Pasical语言的初衷就是为了程序设计中的教学使用，所以Pasical语言的语法结构很严谨；比如Fortran语言，开发的初衷就是为了工程计算，所以他的数学逻辑工程逻辑功能模块就相当强大，等等………… 2现在的语言已经发展到面向对象的高级语言，像我们现在所熟知的Java、Net、Delphi 等语言，他们开发应用软件来说基本没有太大的区别，因为他们的库都已经很丰富，我们开发起来也相对较简单一些，他们的差距也就紧紧在于市场占有率和所在公司开发选择问题上了。还有另外一个就是一些数据库编程的语言比如SQL、PB等语言，他们的数据库功能相当强大，由于微软产品的市场占有，所以大家比较倾向于SQL语言，因为他的应用面要广一些，但是不乏有些朋友会基于一些其他的想法选择其他类型的数据库编程语言。解释类语言，作为B/S开发模式的语言，也是根据其市场占有规模来分，一般来讲市场占有率越高的语言程序，那么它的库要丰富一些，我们 *** 作起来要相对容易些。所以说，现在流行的应用软件开发的语言来讲，我们一般考虑的是市场占有率高的，就会有更多的工作机会来等待我们；但是一些市场占有率稍低的开发语言（有自己特色的），工作机会自然少一些，但是报酬相对要高一些，物以稀为贵嘛！ 3 各种语言的选择
如果编写对性能要求苛刻，或和 *** 作系统结合紧密的程序，必然选择C。
如果编写到处可用的程序，选Java。
如果编写大程序，可能的话尽量用脚本语言如Python、Ruby，不行了再用Java和C。因为脚本语言带来了生产力。
编写文本的处理程序用Perl或Ruby。
编写知识的处理程序用prolog。
编写最灵活，最模糊的程序用Lisp。
编写office程序用vba。
编写服务器端程序，PHP、（采用自己熟悉的语言来写，例如Perl、Python、Ruby）CGI、ASP、（熟悉Java就用）JSP都是选择。
编写数据库程序用vb或delphi。
如果要追求性能和程序的能力，要完全发挥 *** 作系统的能力，使用C/C++语言是合适的。在Windows环境下用VC，在Unix-like环境下用gcc。
如果不是追求和 *** 作系统完美结合，而只是性能，又要追求跨平台性，那么仍然选择C，但可以选择跨平台的库，如qt、gtk、fox、wxWindows。如果要编写游戏也有跨平台选择：SDL。
如果不满意C领域标准的不统一，不满意C的容易出错，不满意C的面向对象特征不彻底。如果不在乎跨平台，Windows平台可以选择C#，maC平台可以选择CoCo。如果需要跨平台，可以选择Java。
如果需要跨平台，又要广泛的支持的话，选择Java。
在Unix-like下，最方便的工具语言是Perl，它有强大的社区和代码库的支持。
如果只作为简单应用的工具语言，Python和Ruby是更好的选择，他们的跨平台移植性好，应用也比较广泛。其中Python更适合入门和交流，长期使用也不错。Ruby是对Python不满意的另一个选择，它提供了很多额外的功能。
如果要选择一个程序的嵌入语言，原来有Lisp、Basic和Java，现在还可以选择Python和Ruby。
如果在要求动态解释执行语言，而又不想学其他语言的话，C程序员的选择是pike，Java程序员的选择是beanshell。
在Java平台，又想用脚本语言的话，可以用Python。
最正统的基于文档的语言或叫动态页面语言是JavaScript。
最专门的服务器端语言是PHP，当然也有很多其他选择。
XML语言以XUL为最着名，dtml也算一个，你自己也可以用XML作为自己特殊用途的语言。比如jedit就用XML作为一种模式定制语言。XML语言是一种比较先进的趋势，比现有的语言在特殊领域更高效。
要找容易实现的语言，Lisp和Tcl是选择。
Lisp的数据和程序融为一体的能力和自由是其他语言都没有的。现在出现了一个Lisp的现代化的变种：REBOL。
如果有基于事实的编程的需要的话，prolog和Clips是必然。 4其实说到最后，也许大家都已经迷糊了，因为我自己也迷糊了（不要扔我！谁啊？怎么还有鸡蛋？！—%##），不过只需要一个简单的道理：选择什么方向（数据库、应用软件、底层开发等等），那要看我们对什么感兴趣，对什么有一种亲切感；选择好了方向，在选择需要那个具体的语言，那就要看市场占有，公司发展前景，我们需要得到的利润回报等因素（不过，作为同种类的语言，一个真正的程序员是可以很好的跨越这种平台的，也就是说你最好不要只学习一种语言）！ 5如果你为了挣钱，就学Java C# VB 之类的快速开发工具;
如果你是为了挣钱还想搞搞技术， 就学C++之类的语言;
如果你想搞系统开发, 你就要从硬件，汇编，一点一点学起了

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