本篇文章给大家谈谈为什么入门不建议学python，以及为什么不建议普通人学python对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

本文目录

1. Python真的没有用吗
2. 37岁学python靠谱吗
3. python编程到底好不好学
4. 为什么入门不建议学python

Python真的没有用吗

谢谢邀请！很高兴回答这个问题，正好最近在做这方面的研究。

python有用没用，关键看你用在哪里。不可否认，随着学习python的人越来越多，python领域的就业竞争也越来越激烈。但我们应该知道，还有很多领域正是适合python发挥作用的地方，但往往被很多人忽略，其中最有价值的一个地方就是金融领域的量化投资。

量化投资是指通过数量化、模型化的方式及计算机程序进行投资并获取收益的交易方式。量化投资在海外已有30多年的历史，已占据市场70%的交易量。相比而言，国内量化投资仍处于刚刚起步的阶段，有着非常巨大的发展空间。目前市场对于量化人才处于奇缺状态，既懂金融交易，又懂计算机编程的人员凤毛麟角，是市场争抢的对象。

量化投资一直有各类基金在研究，但一直不瘟不火，也没多少产品推出来，直到2014年后突然火起来，目前面临前所未有的发展良机。量化投资大致经历了下面几个阶段：

1、2010年推出股指期货之前，量化投资体现不出优势，研究的人很少。

2、2010年--2013年，大盘处于熊市阶段，也没出现多少套利机会，而且这个时候关注资本市场的人也不多，但因为有了对冲手段，一小部分先知先觉的机构开始研究量化投资，在期现套利、股票阿尔法套利等方面应该也赚到些钱。

3、2014年--2015年9月，大盘经历暴涨暴跌，中间出现过分级基金套利、可转债套利、ETF套利、期现套利等一大波的套利机会，然后在大盘暴跌的时候有一部分量化对冲基金经受住了回撤的考验。量化投资在这一阶段得到快速的发展。

4、2015年9月--现在，由于市场需求不断扩大，量化投资面临前所未有的发展良机。

为什么用Python做量化

目前Python已经在量化投资领域占据了主流位置，从数据获取到策略回测再到交易，覆盖了整个业务链。Python是一门全面与平衡的语言，既能满足系统应用的开发，又能满足数据统计分析等计算需求，尤其在数据分析方面，没有其他语言能像Python这样既精于计算又能保持极佳的性能。

在重视开发功率和科技不断开展的背景下，Python逐步得到越来越多的亲睐。相比其他语言，python有很大的优势：

（一）Python的通用性

Python的通用性，使它符合各种开发需求，为开发人员提供了许多选择：Python可用于体系操作，Web开发，服务器管理东西，部署脚本，科学建模等数之不尽的地方。即便是不相关的其他行业人士，也能很容易用Python完结项目。

（二）教育的推进

教育部考试中心于2017年10月11日发布了“关于全国核算机等级（NCRE）体）系调整”的告诉，决定自2018年3月起，在核算机二级考试加入了“Python语言程序设计”科目。目前部分省信息技术课程改革方案已经出台，Python断定进入省级信息技术高考，从2018年起诸多省级信息技术教材编程言语将会从vb更换为Python。

（三）大企业的赞助

2006年Python得到了Google的鼎力相助，并且从那以后Google的许多渠道和应用都使用了Python。Google他们为使用Python创建了大量的指南和教程。在开发者的范畴，Google持续贡献了大量的文档和支持东西，并一直在为Python免费做广告

（四）大数据的兴起和发展

大数据的兴起和发展有力的助推Python的发展，而且Python被成功的运用到人工智能、机器学习等各种高科技中。同时Python在分析和处理数据的过程中非常便捷容易，间接的也解决了大数据的一些问题。

展望未来，在金融科技的落地方向上，量化投资、大数据的Quantamental、精准画像、自然语言处理等依然会是焦点，势必吸引越来越多的关注及资源。量化投资和Python这两个词是当下的焦点。

在金融领域的量化投资、智能投顾、信用评级、新闻监控、舆情分析等多个方向上，目前已经大量使用了相关技术和算法，并且融合的程度在不断加深。与其他领域相比，金融领域的算法应用有其自身的特点：一是信息的来源多、部分数据非结构化；二是在不同的应用场景甚至策略之间，所适用算法的差异较大，例如投资交易的量化策略、智能投顾中的用户画像、新闻处理中的自然语言处理和大数据，都涉及了不同大类的算法；三是投资中各个影响因素之间的逻辑关系复杂化和模糊化；此外，很多金融问题不是单目标优化的，也不是封闭的信息集。在这种场合，python都是最适合和最优秀的语言。

选择要学习的技术和选择要上的大学一样重要，如果选错了，你将来不仅得不到自己喜欢的高薪工作，反而会弄得一堆麻烦。目前我们专栏课程正推出python量化投资应用开发培训。特聘业界知名专家“量化大橙子”老师主讲大橙子老师本硕毕业于北京大学，具有多年量化投资从业和培训经验，专注于python应用开发、金融衍生品交易、投资策略开发等领域，从事多项量化投资和金融大数据研究项目，精通python、Java、SAS等编程语言和统计分析工具。通过专栏课程的学习，助您切换人生跑道，早日走上巅峰。

37岁学python靠谱吗

37岁学Python不靠谱。虽然Python语言比较简单容易学习，而且使用范围也很广，但是需要看基础还有年龄。37岁非计算机专业的人一点基础也没有的话，不建议学习Python，因为不仅稿费时间，学习效果也有限。实在要更改工作或者为了其他目的，可以学习，但是不建议。

python编程到底好不好学

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。

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为什么入门不建议学python

其实并没有说不能入门学习Python，但是学习任何一门编程语言，都需要了解它的特性和适用场景。对于初学者来说，建议先掌握一些编程基础知识，比如流程控制、数据类型、函数等，然后再选择学习适合自己需求和兴趣的编程语言。

虽然Python是一门易学易懂的编程语言，但是对于完全没有编程经验的人来说，有时可能会因为一些看似简单的细节问题而困扰。此外，Python语言在某些方面可以灵活运用，但在某些方面又比其他语言要求更高的代码规范和书写格式等等。这些都会对初学者造成一定的困扰。

因此，仅仅因为Python易学易用并不意味着入门学习就毫无难度。对于初学者来说建议从更基础的编程语言开始，例如C或Java。至少掌握了如何编写基础的代码后，在学习Python时，你能更好地理解Python语言中的概念和技术细节，并能够快速掌握Python编程技能。

关于为什么入门不建议学python的内容到此结束，希望对大家有所帮助。