本人親身經歷，有過這樣的疑惑。開始時也想學什么語言好，又想簡單又想就業好，可是現在回頭看看，當時的想法也僅是當時。現在明白網上大家說語言不是問題，關鍵是基本功，和怎么用。

這樣和你說吧，如果你是計算機出生，你要學c語言，這個不用避開，然后可以根據你的研究方向看看是否學Python。因為c是最基礎的語言，里面涉及很多原理，會讓你了解和嘗試怎么和內存打交道，怎么造各種輪子，非常有助于對計算機的理解和學習。如果你不是計算機專業，但是需要用計算機來處理工作，處理數據，這時候Python就很好。學Python很快，應用面廣，不用從頭造輪子，不用擔心要學更多計算機知識，而且適合各個專業。

上面從學習角度分析c和Python哪個好點。如果要面對就業的話，也要分是否是計算機背景的。如果計算機專業就業，光靠Python是不行的，除非你做大數據，算法之類的，但這個門檻高，一般人達不到，所以同樣建議學c加Python。如果是非計算機畢業的建議學Python，因為你學c比不上那些計算機專業的人，因為公司里面用c的都是寫很底層，需要大量計算機背景和經驗。Python的話需要計算機背景少，大部分公司都用來處理數據畫畫圖之類的。

上面只是自己的片面之談，大多數人一般都學幾門語言，看看最喜歡那個，工作最常用哪個，一兩個月后就會消除這種疑慮了。

每個程序員在他們的編程生涯中都應該學習C語言，因為它有太多難以忽視的好處了。除了它會給你提供更多的工作機會之外，C語言還會教給你更多的關于計算機的知識。它能給我們提供的裨益，,簡單列舉如下：

1.相比較其他的編程語言（像C++，JAVA），C語言是個低級語言。從總體上來說，低級的編程語言可以讓你更好的了解計算機。

2.設備驅動程序和操作系統只能用C語言來編寫。現在，你可能還從來沒有編寫過一個設備驅動程序或者一個操作系統，但是如果你需要去修改他們的時候，怎么辦？

3.如果你想要得到一份編寫微控制器程序的工作的時候，該怎么辦？他們都是用C語言編寫的。就因為不想學習一門新的語言，你就準備限制你能得到工作的機會嗎？

4.C的程序比其他用別的語言寫的程序，實現相同的功能，它用的代碼行數更少，而它帶來的運行效率卻更快。有時候，你的程序所需要的速度，只有C語言能做到。

5.如果你學習過C語言，你就能學習現在任何的高級編程語言。因為所有的高級語言都是以C語言為基礎的（像JAVA，C++，C#等等）。

6.因為C語言已經存在很多年了，它有廣泛的使用團體并且有大量的現成代碼可以利用。這就使你能在過去程序的基礎上，快速和高效的編寫新的算法和函數。

7.C語言是一個開源組織的語言。一個開源組織的產物--LINUX，就是用C語言寫的。如果你會C語言，你就能參加這個組織并且還能向眾多的開源組織投稿，比如參加Source Forge并且給他們投稿。

8.C語言是唯一一個向你闡述指針的本質的語言。而C#和Java干脆跳過了指針這個題目。可是指針確實使C語言變得更加強大。

9.找編程開發方面的工作時，C語言仍然是最普遍需要的語言。所以它值得你花時間去學會它。

10.任何里面有微處理器的設備都支持C語言。從微波爐到手機，都是由C語言技術來推動的。

c++學習難度比較大，世界上沒有幾個人精通，python相對來說語法簡單，更容易上手，python封裝了很多現成的庫，不懂底層實現，照樣可以開發。c++偏底層，對于初學者來說，建議學python,隨著工作經驗的不斷豐富，可以學學c++，這樣更易于理解底層原理的實現。現在人工智能的很多框架都是基于python的，其實底層還是c++，建議先從簡單的開始學，這樣有成就感，利于后面的學習。如果選擇難的學習，容易打擊積極性，不利于初學者！

編程語言說到底就是一種工具，所以不能脫離場景來學習編程語言，對于管理大類專業的同學來說，學習C語言很難有應用場景，所以建議學習Python。

從學習的角度來說，如果未來要考研到計算機專業，那么繼續學習C語言是不錯的選擇，但是如果沒有讀研計算機專業的打算，也沒有進入IT互聯網行業發展的規劃，那么并不建議學習C語言，因為C語言的應用場景主要集中在IT互聯網領域。

目前C、Java、Python這三門編程語言都有大量的用戶，也是流行程度相對比較高的編程語言，但是Python與Java和C不同，Python有很多用戶分布在傳統行業領域，在大數據、人工智能等技術的推動下，未來Python的應用場景會進一步得到拓展。

對于管理類專業的同學來說，在學習Python的過程中，一定要做好學習規劃，在制定學習規劃時，我給出以下三點建議。

其一是要重視數據分析相關知識的學習。

管理專業的同學未來要與大量的數據打交道，而Python做數據處理是比較適合的，有大量的庫可以使用。

在學習數據分析知識的過程中，還需要重視統計學和機器學習相關知識的學習，這雖然可以看成是兩條線，但是都應該接觸一下。

其二是重視積累場景知識。

編程語言的應用一定不能脫離場景，數據分析也是同樣的道理，所以要盡量爭取到一些實踐的機會，可以積極申請參加老師的課題組。

其三是重視新技術的發展趨勢。

編程語言本身的迭代速度并不算快，但是編程語言所依托的技術平臺往往會有較快的更新速度，目前很多編程任務都開始遷移到云端了，所以要重視云計算、大數據、人工智能這些技術的發展趨勢。

最后，如果有學習編程語言相關的問題，歡迎跟我交流。