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这选择显然是因人而异的。。至于怎么选，要看你是初学者，还是老手？。。对性能有要求，还是没要求？
目前成都创新互联已为近1000家的企业提供了网站建设、域名、网站空间、网站托管、服务器托管、企业网站设计、通河网站维护等服务，公司将坚持客户导向、应用为本的策略，正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化，与客户和合作伙伴齐心协力一起成长，共同发展。
如果是完全没有基础，我建议哪个都不选，如果非要选一个，那就选PYTHON。。如果你是初学者，把网上的教程看个遍，再买上几本书。。。你所学会的也仅仅是语法，而根本不会编程。。。因为这些教程，也仅仅是教你语法，而没有教你编程。。你甚至把网上的教程看个精光，却连个最基本的OA系统都做不出来。。。只能在一个黑乎乎的控制台上，打印一堆破字符。。
-------网上的所有教程都会教你的：
怎么定义一个变量？怎么在控制台打印变量？
怎么写一个循环？怎么在控制台打印一堆变量？
怎么写一个函数？怎么在控制台打印返回值？
怎么创建一个对象？怎么在控制台打印对象属性？
------高级一点的教程，会教你的:
怎么用PYTHON的模块，写一个爬虫？
怎么用RUBY的ROR框架，获取一个表单？
怎么用GO的beego，写一个博客？
-------而这些的教程，从来不教你的：
面向对象有什么用？ 委托是什么？事件是什么？ 工厂模式，单例模式，观察者模式，这些都是啥？套接字是啥？UDP是啥？TCP/IP是啥？二叉树是什么玩意？状态机又是什么玩意？啥叫逆变？啥叫协变？啥叫异步？啥叫反射？
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如果一套教程，要把这些都讲明白。。。可能需要上千集。。。所以这些教程，都跳过了这些内容。。但如果你不明白这些，就根本学不会编程。。。如果你打算学一门语言，而手上只有几十集教程，外加三五本书。。。那你只能学会玩控制台。。。
所以初学者选择一门语言，首先要保证这门语言作为主要开发语言，常年被公司使用，这样才能真正学会编程。然而这三门语言都不具备这样的特点。它们通常都是被当成第二语言，做一些辅助开发的工作。其中Python只在极少数情况下，才被用来作为主要开发语言。至于Go与Ruby，我目前还没听说过它们有被当作主要开发语言的例子。我所推荐的是从C#和JAVA两者之间，二选一。。。学精其中一门之后，再来考虑PYTHON或GO作为第二语言。。。不然无论你选哪个，都几乎不可能靠一门语言找到工作。
Go语言是谷歌2009发布的第二款开源编程语言。
Go语言专门针对多处理器系统应用程序的编程进行了优化，使用Go编译的程序可以媲美C或C++代码的速度，而且更加安全、支持并行进程。
现在很多知名公司都在使用Go语言，比如说：Google、Facebook、腾讯、百度、阿里、京东、小米、360等。
看完Python的7个就业方向，你就知道Python好不好就业了。
1、Web开发（Python后端）
Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以帮助你快速搭建一个网站。当需要一个新功能时，用Python只需添加几行代码即可，这受到了很多初创型公司的一致欢迎。
像知乎、豆瓣、小米这样的大厂，最早的网站都是用Python搭建的，国外则更多，如YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix等代表地球顶级流量的大站，都构建在Python之上。
平均薪资：15~20K
技能要求：前端基础、Python基础、主流Python Web框架（Flask、Django等）、数据库等
2、Python爬虫工程师
顾名思义，就是用Python收集和爬取互联网的信息，也是小伙伴们入坑Python的第一驱动力。靠人力一星期才能完成的工作，你泡着咖啡、跑10分钟爬虫即可，又装X又实用，学会Python爬虫后，即使不做程序员的工作也能加分不少。
平均薪资：15~25K
技能要求：前端基础、Python爬虫库、数据库、JS反爬等
友情提示：注意法律风险
3、Python数据分析师
这个时代，数据和黄金一样宝贵，现在最火的公司如：今日头条、抖音、快手等，产品都建立在对用户的分析之上，更不用说淘宝、京东、拼多多这些 “定制化推荐” 的老手。
可以说，所有的商业公司都需要这样一个角色，Python数据分析师也成了目前最火的职业之一。
Python是目前数据分析业务中，最常用的语言。学会Python后，基本可以满足数据分析经理的招聘需求。
平均薪资：10~25K
技能要求：统计学基础、Python的数据分析库（Pandas、NumPy、matplolib）、数据库、机器学习框架（高端职位需要）
4、AI工程师
人工智能是目前最火的方向之一，薪资待遇非常高（土豪的代名词）。从招聘网站上可以看到，80K、100K 的职位也有很多，流下了没有技术的泪水，当然这些职位的要求也相对较高。
Python是人工智能时代的头牌语言，不管是机器学习（Machine Learning）还是深度学习（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用Python调用，如Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow等，因此Python是人工智能工程师的必备技能之一。
薪资：20~40K
技能要求：统计学基础、Python、数据分析库、机器学习、深度学习框架
5、自动化运维工程师
运维工程师经常要监控上百台机器的运行，或同时部署的情况。使用Python可以自动化批量管理服务器，起到1个人顶10个人的效果。
自动化运维也是Python的主要应用方向之一，它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。
平均薪资：15~25K
技能要求：Python、shell、Linux、数据库、openpyxl库等
6、自动化测试工程师
测试的工作是枯燥和重复的，在过去，每次产品更新，都要重复测试一遍，效率低而且容易出错。
Python提供了很多自动化测试的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重复工作，Python自动化测试也变得越来越流行。
平均薪资：10~20K
技能要求：Python、自动化测试框架、Linux等
7、Python游戏开发
Python游戏开发的招聘集中在游戏服务器领域，主要负责网络游戏的服务器功能开发、性能优化等工作。
平均薪资：15~25K
技能要求：Python、Python Web框架、Linux、数据库、Nginx等
通过以上一系列的讲解，相信各位刚入门Python编程语言的人，对于Python主要用来做什么这个问题有了一定的了解。Python编程语言应用广泛，就业方向也是十分广阔，当下正是学习Python的好时机。
想要排名靠前的话，首先就是要被收录，这里有多方面的原因的呢，建议可以从一下几个方面综合考量，另外，想要把网站做好，最重要的是要坚持，不能两天打鱼三天晒网的。
1、网页使用框架
如果文章网页使用了框架，那么搜索引擎蜘蛛是不会对框架里面的文章内容进行抓取，会直接跳过这个地方去抓取其他文章，所以网站优化人员一定要记住，网站文章页千万不要去弄框架，要不然很有可能直接文章都白写了。
2、文本少图片多
适当图片插入可以让人浏览更加舒服，但是图片多对于客户来说是一件好事，但是对搜索引擎来说他们可不买账，搜索引擎蜘蛛无法对图片进行抓取，一篇网站如果都是图片文本内容很少，那么搜索引擎不会进行抓取，直接跳入到其他网页。
3、提交比较频繁
网站里面的同一票文章最好不要频繁提交上去，要隔几个月在次提交，一个月对同一篇文章提交两次或者两次以上，会让搜索引擎觉得这个网站在提交垃圾信息，会对这个网站打上垃圾信息网站。
4、网站关键词密度比较大
通过对网站关键词的观察，大家肯定是可以发现一些规律，那就是关键词最好是在100个字符里面出现，3到4个关键词比较合适，关键词太多不好，太少也不好，3到4个关键词是最合适的。
5、背景颜色和文本颜色一样
如果说把网页背景颜色和文本颜色都能成一样的颜色，那么这个时候网络搜索引擎就会觉得，这个网站在堆砌关键词来欺骗它，这个时候搜索引擎就不会对网站的文章进行收录，自然的网站优化效果肯定是不好。
网站优化的好坏不当当是从收录文章好坏看出来，还可以从其他地方看出来，比如网站排名状况。
在互联网时代，什么是第一生产力呢？毫无疑问，一定是研发人员。没有研发人员码代码，即使有产品经理提很多好的idea、设计出很好的设计稿、运维人员把机房网络服务器全搞定，那也没用。没有代码就等于没有操作系统，没有手机电脑平板等硬件设备，没有数据库消息队列等中间件，没有淘宝抖音支付宝美团滴滴等软件。
所以在互联网时代中，研发人员是最重要的人员，他是可以实现从0到1的创造一个产品，如果研发人员不给力，那么就会出现经常性加班、频繁出现事故、重复低效工作等情况。因此提高研发人员的生产效率，建设研发效能对于大型互联网公司来说非常重要，统计数据显示，亚马逊、阿里每年在研发的投入成本占整个公司成本预算15%。那么研发效能是什么呢？又如何建设？如何考量呢？
软件从开发到上线的流程大概是需求评审》开发〉提测》测试〉预发》发布〉运维，在整个过程中，研发人员从需求评审阶段就参与了整个过程，直到上线，重度参与的阶段包含开发代码、写单元测试用例、写自动化测试用例、打包、部署测试环境、测试、部署生产环境、上线，在这个过程中要使用到的工具包含需求管理工具、代码仓库工具、打包工具、部署工具、测试工具、上线工具，如果每个工具都是分散在不同的地方，由不同的团队开发实现，对于研发人员来说，需要去不同的平台找到这些工具，需要把这些工具都学会使用，需要在开发的过程中把这些工具都串联起来，精力很分散，导致于研发人员不能聚焦于业务开发。所以建设研发效能就是建设持续交付能力。
对于持续交付能力的建设，就是持续集成、持续交付、持续部署的思想。对于持续集成，就是当研发在本地开发了代码之后，不断的集成了主干分支中，让团队的人员都知道最新的修改内容；对于持续交付，就是代码合并到了主干分支后，不断的部署在测试环境，交付给测试或产品或内测用户进行验收测试；对于持续部署，就是不断的将修改内容部署到生产环境，让用户来不断的使用，验证产品可行性。
除了本身研发持续交付能力的建设之外，还要充分利用好云计算资源。在云计算中的服务化模式、自动化模式、弹性伸缩模式，这些全是基本功，程序要运行起来必须要靠服务器、数据库、操作系统、中间件，因此在使用云厂商提供的IAAS、PAAS、SAAS产品时，需要把开发细节抽象的更加细致，让云厂商负责更多底层能力建设，在使用云资源时，通过API调用自动化实现，避免人力投入，在线上运维时通过弹性伸缩能力来动态扩缩容。
对于研发效能的考量，我们可以从需求交付周期、持续发布能力、交付过程质量、交付质量。对于需求交付周期，则是看从产品提出需求后，多久上线，开发时长。对于持续发布能力，则是看单位时间了发布次数、从代码提交到上线花费的时间。对于交付过程质量，则是在代码提交后，有多个自动化测试、单元测试跑失败，有多少bug。对于交付质量，则是在产品上线后，单位时间内有多少问题，线上问题多少时间响应，多少时间解决。通过这四个方向的考量，我们可以来衡量研发人员的生产力，从而根据实际情况做调整。
在阿里甚至有2-1-1的说法，不是985、211的211噢，所谓211指的是在2周的交付周期内，有85%的需求可以完成，需要1周的开发周期，提交完代码之后1小时内完成发布。
现在已经进入到了互联网的下半场，市面上能有的想法都差不多被实现了，然而用户就这么多，流量就这么多，开源不行就只能节流了，通过研发效能能力的建设，将研发团队生产效率提高，降低整个企业的成本，这也是新的思路啊。现在你明白了为什么滴滴头条、阿里美团都在纷纷投入做研发效能了吧。
研发效能的建设宜早不宜迟，从早期开始尽可能的打好技术底子，培养好的研发团队合作规范，避免后期用户规模扩大时，再来弥补早期的技术债。现在赶紧行动起来吧～
1、服务器编程：以前你如果使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统等。
2、分布式系统、数据库代理器、中间件：例如Etcd。
3、网络编程：这一块目前应用最广，包括Web应用、API应用、下载应用，而且Go内置的net/http包基本上把我们平常用到的网络功能都实现了。
4、开发云平台：目前国外很多云平台在采用Go开发，我们所熟知的七牛云、华为云等等都有使用Go进行开发并且开源的成型的产品。
5、区块链：目前有一种说法，技术从业人员把Go语言称作为区块链行业的开发语言。如果大家学习区块链技术的话，就会发现现在有很多很多的区块链的系统和应用都是采用Go进行开发的，比如ehtereum是目前知名度最大的公链，再比如fabric是目前最知名的联盟链，两者都有go语言的版本，且go-ehtereum还是以太坊官方推荐的版本。
自1.0版发布以来，go语言引起了众多开发者的关注，并得到了广泛的应用。go语言简单、高效、并发的特点吸引了许多传统的语言开发人员，其数量也在不断增加。
使用 Go 语言开发的开源项目非常多。早期的 Go 语言开源项目只是通过 Go 语言与传统项目进行C语言库绑定实现，例如 Qt、Sqlite 等。
后期的很多项目都使用 Go 语言进行重新原生实现，这个过程相对于其他语言要简单一些，这也促成了大量使用 Go 语言原生开发项目的出现。
