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negative: 这个问题,确实很有价值。<br>毕竟,掌握一门技能,是需要花成本的。决策之前,做个前景判断,衡量投入产出比,是应该的。<br>然而,一旦深入思考,你可能自己就会对学 Python 的价值,颇为疑虑。<br>因为大部分人看待这个问题,是在判断 Python 学过后,能否提升自己的竞争力。<br>国人常说的俗谚,有一句“一招鲜,吃遍天”。也就是掌握了某种供不应求的技能,于是可以坐享这种技能带来的益处与红利。<br>你可以暂停阅读20秒钟,在头脑里,自行匹配满足上述条件的相应技能,或是代表该技能的证书。<br>想好后,咱们继续。<br>这样的技能,确实是存在。但是,要达到“吃遍天”的效果,需要你衡量市场上的供求关系。<br>我们都知道,近几年市场对 Python 的需求确实很高。许多岗位招聘条件里面,都有 Python 这一项。<br>然而,供求关系的另一方,也就是供给,情况如何呢?<br>很不容乐观。<br>我不是说供给太少,而是太多了些。<br>别忘了, Python 最大的特点,就是简单易学。<br>因此,没有门槛,没有护城河,连上小学的孩子,课本上都要教Python 了。<br>需求再大,如果供给是这样的,价格也很难上去。<br>所以,如果你的打算,是学好 Python 以后,直接用它变现,那你一定要三思而后行。<br>这是不是说,你不该学 Python 呢?<br>恰恰相反,你真的应该学 Python 。<br>你可能会疑惑:老师,你这不是前后矛盾吗?<br>不是。<br>Python 要学,但这项技能,真的不是这么应用的。<br>连接<br>Python 无门槛,这么简单,学会了也毫不稀奇,那学它还有什么用?<br>用处大了。<br>因为它可以让你和一张巨大的协作网络连接起来。这张网络的溢出效应,对你来说益处可谓巨大。<br>举个例子。<br>机器学习听说过吧?最近很火的。<br>从前人们做机器学习,用的工具叫做 Matlab 。<br>直到6、7年前,当Andrew Ng 制作后来成为经典的《机器学习》课程时,用的工具还是 Matlab 。<br>当然,因为当时 Matlab 很贵,所以 Andrew Ng 鼓励大家用 Octave (一种 Matlab 的开源实现版本)替代。<br>我学这门课程的时候,很痛苦。其中最重要的原因,就是 Matlab / Oc