python编程到底好不好学？
经验一旦遇到问题，请过滤掉专家的意见，只采纳跟你有类似经历的人的意见。做好最坏的打算，以最积极的心态去面对，而不是逃避
经验
- 一旦遇到问题，请过滤掉专家的意见，只采纳跟你有类似经历的人的意见。
- 做好最坏的打算，以最积极的心态去面对，而不是逃避。
- 学不学编程，完全取决于是否想学，其他的别多想。
- 种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。
经历
I am not a designer nor a coder. I'm just a guy with a point-of-view and a computer.
翻译：俺不是码畜，俺只是一条对着电脑有点想法的土木狗。
笔者土木工程渣硕，以下为编程经历，仅供参考：
2001-2005年，本科阶段C艹，60几分飘过。
2005-2008年，研究生阶段用Flac3D（编程建模）做数值分析。
2008-2014年，毕业后利用业余时间捣腾过一段时间网赚（卢松松博客，现在竟然还能访问），使用易语言（大漠插件等）做过一些辅助工具；也交过学费，套用商业建站模板，做过一个自己的博客网站（已报废）。
2014年，在我乎知道Python，这个时候还是python 2.7的时代；跟着廖雪峰、挖煤哥、虫师的博客开启爬虫取数之旅。
2016年，通过注册岩土专业考试之后，便萌生了一个new idea，越发觉得少个程序员，或越发觉得自己的编程能力欠缺。
2017年，参照狗书用Flask+mongoDB完成网站http://intumu.com，和你现在访问的不太一样，早期版本采用原始的Bootstrap框架，参照阮一峰的博客调整UI布局；现在采用AdminLTE框架，JS单页H5应用已不在话下，正谋求向转型Web 3.0。
2018年，上线了微信小程序：注册土木；期间也开发了几个其他类目的小程序，因为需求及定位问题几近荒废。
2019年，出版一本关于Bokeh数据可视化的书籍。
2020年，继续提升数据分析到数据挖掘Skearn。
2021年，年底整理了一本Skearn在土木工程中应用的书籍，还在走出版流程；回头望，编程领域还是回到Web数据动态可视化，这块是我的强项。
2022年，重构狗书，整了一本Flask+MongoDB的书，其中包含了web3.0的实例；后续可能会在Flask+MongoDB+Bokeh的基础上做一些可以落地的小项目（PS：大项目，整不动）。
以上写在2023-1-19，且都是基于Python库，作为一条资深土木卷狗，40多岁的我，会在Python这条路上一直探索，至于土木领域，反倒一切随缘，TMD！
civilpy：Python数据分析及可视化实例目录
首先，答案是肯定的，Python语言还是比较好学的。
语法简单易学是Python语言一个重要的特点，学习Python语言也几乎不需要任何基础，所以Python也是少儿编程的常见编程语言之一。
Python语言是典型的函数式语言与面向对象语言的结合体，所以编写Python代码会非常灵活，也非常直接，想用什么功能直接写就可以了，这与Java这样的纯面向对象语言还是有较大区别的，也许这也是Python语言比较受程序员欢迎的原因，因为没有人愿意复杂。Python语言比较简单还体现在丰富的“库”上，Python为各个常见的开发领域都准备了丰富的库，只要把这些库导进来就可以方便的使用。
虽然Python语言简单易学，但是Python语言的应用领域却比较广泛，语言生态也相对比较健全。目前Python语言在Web开发、大数据开发（数据分析）、人工智能开发（机器学习、计算机视觉、自然语言处理）、嵌入式开发等领域均有广泛的应用，相信随着大数据和人工智能的不断发展，未来Python语言的发展空间还是非常广阔的。
当然，采用Python语言也可以写出非常复杂的程序，尤其在人工智能领域，采用Python来完成算法实现的过程还是相对比较复杂的。不少开发团队把算法设计和算法实现进行了分离，从事算法实现的工程师往往需要通过Python等语言来实现算法设计师的设计方案，这个过程往往还是具有一定难度的，而且要求算法实现工程师也要具备扎实的算法基础。当然，目前不少团队的算法工程师既要完成算法设计，也需要完成算法实现，而且这似乎是目前一个发展趋势。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
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