python和java哪个更有前景,java和python哪个好知乎-程序员宅基地

大家好，给大家分享一下python和java哪个更有前景，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！

其实这是一篇容易引起撕逼的文章，java是一种覆盖范围广，可跨平台的编程语言，python也是近几年火遍全世界的语言。先说结论，java是基础，另外一个是加分项，我仅代表我个人观点，为了祖国和谐，人民安康，请各位看官尽量理性讨论学c+还是学python。

java和python哪个好?

很多朋友碰到了一个很共性的问题，那就是编程语言的选择。虽然Python这两年确实很火，但如果你的学历不是硕士以上，数学能力也一般，就无脑选java，不要选择Python作为就业方向。单单只会Python这门语言的是找不到工作的!

Python真的是一门非常优秀也非常优雅的语言，我个人也是非常喜欢它。你不要觉得它比较慢，它再怎么慢都比你快，你就别操心它的速度问题了。Python有很多优秀的库，可以做很多事情，坊间有一句话很好地概括了它的厉害之处：除了生孩子，Python啥都能做!

但是，为啥我不推荐大家去学Python然后找工作呢?我们先来看看具体Python能做啥。除了不能生孩子，Python主流的几个方向是：爬虫、人工智能、数据分析、Web后端开发、自动化运维、嵌入式开发。

在Python流行之前，大家都是用Java写爬虫。但Python流行之后，大家都改用Python了，因为Python语法简单，而且有很多高手写的很好用的库，开发起来非常简单方便。但是，现在各种网站的反爬机制做得非常好，爬虫与反爬虫之间的博弈越来越激烈，所以爬虫工程师现在也非常不好过。而且，对于爬取网站数据这种行为，本来就是一种灰色地带，就是在违法的边缘试探。这两年也有非常多程序员因为写爬虫而被抓进监狱的新闻，所以如果做爬虫的话一定要注意在法律允许的范围内进行。

而且大部分的后端还是用Java写的，也有一部分是用C++写的，只有极少部分是用Python写的。印象中经常吹的也就是那么几个公司：豆瓣、知乎、饿了么、头条之类的公司之外，其他很少。而且更加悲催的是，现在除了知乎，其它几家现在也慢慢开始用golang重写了后台，我觉得知乎重写也应该是个时间的问题吧。所以如果你想做后端开发，还是乖乖用Java吧，机会会多很多，想用Python写后端几乎可以肯定找不到工作。

学java和学python哪个更有前途?

说到底，Python只是一门工具而已，纯Python的工作几乎没有，上面提到的那几个领域，每个领域需要掌握的知识点，绝对是Python的几倍以上，只会Python的话还是洗洗回去睡觉吧。其实这也很好理解，这就好比，你学会用铅笔很简单，但你仅仅会用铅笔是绝对找不到素描的工作，因为你要画好一幅素描的话就需要懂一些素描相关的技法，而铅笔的使用只是非常非常基础的能力而已。

所以，最后我还是建议读者朋友，别先学Python了，赶紧投入Java的怀抱吧，机会会远大于Python的。当然了，如果你后面又考研了，又去深入学习了数学，那么果断去做人工智能/机器学习/数据分析等等新兴的工作，竞争比较小，工资又高，何乐而不为?而对于其他人来讲的话，Python只要作为一个辅助性的语言即可，平常用来写写脚本，跑跑测试就可以了。

给大家分享一份高质量 Java 程序员面试题。这份资料不论是从整个 Java 知识体系，还是从面试的角度来看，都是一份含技术量很高的资料。我大概撸了一遍，真的是整理很详细的。

完整版可到文末免费下载，或直接扫码免费领取

基础篇
JVM 篇
多线程 &并发篇
Spring 篇
MyBatis 篇
Spring Boot 篇
MySQL 篇
Redis 篇
Spring Cloud 篇
Nginx 篇
MQ 篇
数据结构与算法篇
Linux 篇
简历篇

第一篇：基础篇

第二篇：JVM 篇

第三篇：多线程 &并发篇

第四篇：Spring 篇

第五篇：MyBatis 篇

第六篇：Spring Boot 篇

第七篇：MySQL 篇

第八篇：Redis 篇

第九篇：Spring Cloud 篇

第十篇：Nginx 篇

第十一篇：MQ 篇

第十二篇：数据结构与算法篇

第十三篇：Linux 篇

第十四篇：简历篇

最后

整份文档一共有将近 200 页，全部为大家展示出来肯定是不太现实的，为了不影响大家的阅读体验就只展示了部分内容，还望大家海涵，希望能帮助到您面试前的复习且找到一个好的工作，也节省大家在网上搜索资料的时间来学习！需要的小伙伴点击文末名片，扫码免费领取。

本文链接：https://blog.csdn.net/YYmmsss/article/details/136550655

原作者删帖不实内容删帖广告或垃圾文章投诉

智能推荐

稀疏编码的数学基础与理论分析-程序员宅基地

文章浏览阅读290次，点赞8次，收藏10次。1.背景介绍稀疏编码是一种用于处理稀疏数据的编码技术，其主要应用于信息传输、存储和处理等领域。稀疏数据是指数据中大部分元素为零或近似于零的数据，例如文本、图像、音频、视频等。稀疏编码的核心思想是将稀疏数据表示为非零元素和它们对应的位置信息，从而减少存储空间和计算复杂度。稀疏编码的研究起源于1990年代，随着大数据时代的到来，稀疏编码技术的应用范围和影响力不断扩大。目前，稀疏编码已经成为计算...

EasyGBS国标流媒体服务器GB28181国标方案安装使用文档-程序员宅基地

文章浏览阅读217次。EasyGBS - GB28181 国标方案安装使用文档下载安装包下载，正式使用需商业授权, 功能一致在线演示在线API架构图EasySIPCMSSIP 中心信令服务, 单节点, 自带一个 Redis Server, 随 EasySIPCMS 自启动, 不需要手动运行EasySIPSMSSIP 流媒体服务, 根..._easygbs-windows-2.6.0-23042316使用文档

【Web】记录巅峰极客2023 BabyURL题目复现——Jackson原生链_原生jackson 反序列化链子-程序员宅基地

文章浏览阅读1.2k次，点赞27次，收藏7次。2023巅峰极客 BabyURL之前AliyunCTF Bypassit I这题考查了这样一条链子：其实就是Jackson的原生反序列化利用今天复现的这题也是大同小异，一起来整一下。_原生jackson 反序列化链子

一文搞懂SpringCloud，详解干货，做好笔记_spring cloud-程序员宅基地

文章浏览阅读734次，点赞9次，收藏7次。微服务架构简单的说就是将单体应用进一步拆分，拆分成更小的服务，每个服务都是一个可以独立运行的项目。这么多小服务，如何管理他们？(服务治理注册中心[服务注册发现剔除])这么多小服务，他们之间如何通讯？这么多小服务，客户端怎么访问他们？(网关)这么多小服务，一旦出现问题了，应该如何自处理？(容错)这么多小服务，一旦出现问题了，应该如何排错?(链路追踪)对于上面的问题，是任何一个微服务设计者都不能绕过去的，因此大部分的微服务产品都针对每一个问题提供了相应的组件来解决它们。_spring cloud

Js实现图片点击切换与轮播-程序员宅基地

文章浏览阅读5.9k次，点赞6次，收藏20次。Js实现图片点击切换与轮播图片点击切换<!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script type="text/ja..._点击图片进行轮播图切换

tensorflow-gpu版本安装教程（过程详细）_tensorflow gpu版本安装-程序员宅基地

文章浏览阅读10w+次，点赞245次，收藏1.5k次。在开始安装前，如果你的电脑装过tensorflow，请先把他们卸载干净，包括依赖的包（tensorflow-estimator、tensorboard、tensorflow、keras-applications、keras-preprocessing），不然后续安装了tensorflow-gpu可能会出现找不到cuda的问题。cuda、cudnn。..._tensorflow gpu版本安装

随便推点

物联网时代权限滥用漏洞的攻击及防御-程序员宅基地

文章浏览阅读243次。0x00 简介权限滥用漏洞一般归类于逻辑问题，是指服务端功能开放过多或权限限制不严格，导致攻击者可以通过直接或间接调用的方式达到攻击效果。随着物联网时代的到来，这种漏洞已经屡见不鲜，各种漏洞组合利用也是千奇百怪、五花八门，这里总结漏洞是为了更好地应对和预防，如有不妥之处还请业内人士多多指教。0x01 背景2014年4月，在比特币飞涨的时代某网站曾经..._使用物联网漏洞的使用者

Visual Odometry and Depth Calculation--Epipolar Geometry--Direct Method--PnP_normalized plane coordinates-程序员宅基地

文章浏览阅读786次。A. Epipolar geometry and triangulationThe epipolar geometry mainly adopts the feature point method, such as SIFT, SURF and ORB, etc. to obtain the feature points corresponding to two frames of images. As shown in Figure 1, let the first image be and th_normalized plane coordinates

开放信息抽取(OIE)系统（三）-- 第二代开放信息抽取系统(人工规则, rule-based, 先抽取关系)_语义角色增强的关系抽取-程序员宅基地

文章浏览阅读708次，点赞2次，收藏3次。开放信息抽取(OIE)系统（三）-- 第二代开放信息抽取系统(人工规则, rule-based, 先关系再实体)一.第二代开放信息抽取系统背景第一代开放信息抽取系统(Open Information Extraction， OIE， learning-based, 自学习, 先抽取实体)通常抽取大量冗余信息，为了消除这些冗余信息，诞生了第二代开放信息抽取系统。二.第二代开放信息抽取系统历史第二代开放信息抽取系统着眼于解决第一代系统的三大问题: 大量非信息性提取（即省略关键信息的提取）、_语义角色增强的关系抽取