自学java还是python,python与java哪个好学

　　目前大数据平台开发最常见的两种编程语言是Java和Python，当然也包括Scala和R。这里简单分析一下Java和Python在大数据开发中的优缺点，具体选择可以根据实际情况来判断。

　　1.Java大数据

　　首先，我们来说说Java语言。Java语言应用广泛，可以应用在很多领域。它有完整的生态系统，性能也很好。Java与大数据有着非常密切的关系。一方面，很多开发大数据的程序员都是从Java程序员转行过来的；另一方面，Hadoop平台本身是基于Java开发的，所以目前大数据开发中Java的使用还是很普遍的。

　　但是，Java语言本身的复杂性让很多程序员觉得它有点‘重’，格式化的东西也多一点。所以在Spark平台下，很多程序员更倾向于使用Scala语言，而Scala是基于Java语言构建的，所以有了Java基础之后学习Scala更容易。

　　学了Java，就业方向单一，薪资是Java程序员的基本水平；而且Java大数据工程师以后可以从事Java或者大数据方面的工作。因为他们涉及大数据技术，薪资的资本会更高：

　　由于大数据行业的火爆，相关岗位的待遇也在上涨。可见大数据相关岗位的平均工资已经超过了月薪20K。

　　2.Python大数据

　　再来说说Python。Python在大数据、人工智能等领域应用广泛。原因是Python简单、直接、方便。Python是一种脚本语言，所以很容易学。脚本语言的天然属性是直接，所以Python在语法结构上比Java轻很多。

　　另外，因为Python有丰富的库支持，所以Python做软件开发也很‘直接’。程序员的角色有点像‘融入’的感觉。目前Python广泛应用于Hadoop和Spark平台，越来越多的Java程序员转向Python，因为没人想变得复杂。

　　但是Python有明显的缺点，就是性能远不如Java，与大数据平台的耦合性不如Java。但如果用Python做算法实现、数据分析、数据呈现等应用，完全没有问题，效率也比较高。

　　总之，如果做大数据开发，前锋广州边肖建议最好是既学Java又学Python(主要是Java)。语言本身就是一种工具，学起来也不是很难。

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