极客教程Python的学习是否值得？为什么？
在本文中，我们将学习Python的学习是否值得，为什么值得或者不值得。
答案是肯定的。毫无疑问地学习Python是值得的。支持学习Python的关键原因如下。
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Python是一门易学的语言
事实上，Python发展的一个关键原因之一，就是开发了一种简单易读且快速易学的编程语言。
就算从未接触过编程，你也能够轻松理解代码的含义。Python语言的句法简单易懂，就像英语一样。
如果你是一个软件开发人员，那么使用易读的编程语言会给你带来好处。这是因为你不需要花费大量的时间来解决句法问题，而可以集中精力解决实际问题。
代码库-许多有用的预写代码
使用Python中的许多免费代码库，您可以节省时间。
如果您之前从未编写过代码，代码库就像是您的代码的附加品。在库中有许多有用的预写代码模块可供使用。
无需从头开始编写代码即可节省时间。
例如，您可以使用广受欢迎的Python工具Matplotlib轻松制作图表和可视化。
有许多这样的免费库可以简化您的开发过程。
此外，安装这些库只需要一个简单的shell命令。
Python软件包索引(PyPI)包含了Python的广泛生态系统。Python的用户可以为PyPi库创建模块，而这个库的内容在不断增长。这个大型的软件包存储库包含了第三方技术，可以帮助用户解决从人工智能到Web开发的各种问题。
Python非常灵活，用途广泛
Python具有广泛的应用，但它最常用于数据挖掘、数据科学、人工智能(AI)、机器学习、Web开发、Web框架、嵌入式系统、图形设计应用、游戏、网络开发、产品开发、快速应用程序开发、测试、自动化脚本等方面。
Python在执行类似任务时，比其他语言如C、R和Java更容易上手，因此，越来越多的应用程序使用Python作为其主要编程语言。
Python的工作机会需求很高
Python编程的工作机会需求很高，其增长速度也很快。 根据领英.com上的职位列表数量统计数据，Python是2020年使用最多的编程语言之二。
虽然这些数据表明Python在全球范围内都非常受欢迎，但是Python仅在11%的编码加速器中教授。
根据Simplilearn的数据，入门级Python开发人员的 typ 在111,605之间。
与其他行业相比，Python工作可以获得非常高的薪水。
如果你在寻找一个富有的行业，那么编程无疑是其中之一。此外，如今，软件开发的就业机会经常是远程的。所以，如果你喜欢坐在沙发上从家里工作并获得高薪，学习Python(或其他语言)是一个很好的选择。
Python有很好的社区支持
社区的支持是程序员拥有的最有价值的资源之一，尽管有一个误解，认为编程是一个单人活动。开源社区与其他资源（如在线论坛和本地聚会）一起，让程序员能够在同行构建的基础上建立更多的内容。
当开发人员遇到困难或希望向社区传授知识时，Stack Overflow是编程问题和答案的关键平台。此外，Stack Overflow上有100万个关于“Python”的查询，表明实践和有抱负的Python开发人员拥有一个非常庞大和活跃的社区。
在GitHub上，程序员可以分享和存储他们的代码，并在各种项目上合作。Python在GitHub上有超过150万个项目和9万名贡献者，是第二大社区。
Python用户组是开发人员可以与其他Python程序员交互，交换资源、解决方案和有趣的Python笑话的地方。
Python在数据科学和机器学习中的应用是很多的
对于数据科学家来说，R已经是首选语言很长一段时间了。特别是在没有统计或数学背景的专业人士中，Python作为数据科学工具的吸引力正在上升。Python代码通常被认为比R代码更可扩展和更易于维护。
近年来，已经开发了许多专门用于机器学习和数据分析的Python包。NumPy和pandas让用户了解和转换数据，而tensorflow用于创建机器学习算法。pyspark提供了一个API，用于接口到Spark，一个有效处理大规模数据集的框架。
因此，得益于这些工具，为了分析大数据趋势，一个Web开发人员不再需要精通更复杂的R语言。
Python在自动化中的作用
Python比其他编程语言具有多种优点，包括创建自动化脚本的能力。
Python不仅仅是创建复杂应用程序的工具。
它还可以用于自动化重复的计算机操作。
例如，Python可以用来创建将视频转换为GIF的脚本。或者可能使用Python清理一个无用/垃圾文件夹。
在你的计算机上，有无数的手动操作可以由Python脚本执行。
这些小的Python脚本可以帮助你完成更多的工作，节省你大量的时间。
因此，学习Python可以帮助你加速耗时的手动操作。
结论
Python培训仍然很重要。
Python是最简单的编程语言之一，灵活且需求量大。
Python可以在软件开发的几乎所有领域中使用，包括机器学习、数据科学、人工智能（AI）、网络开发等等。