python 多态例子
Java跟大数据哪个容易学？
Java跟大数据哪个容易学？
大数据是我的主要研究方向之一，同时也出版过Java编程书籍，所以我来回答一下这个问题。
首先，Java是一门编程语言，目前在Web开发、大数据、Android开发等领域都有广泛的应用，Java语言的特点是性能稳定且扩展性强，不少大型互联网平台往往更愿意采用Java开发方案，因为能够在一定程度上降低开发风险。
大数据则代表了一个技术体系，是一系列技术的组合，大数据技术涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，因此大数据涉及到的技术内容非常多，相关岗位也比较丰富。当前正处在大数据时代，所以学习大数据技术是个不错的选择。对于初学者来说，如果计算机基础知识比较薄弱，那么从Java编程开始学起是比较现实的选择，在掌握Java编程之后可以继续向大数据方向发展。因为Java语言也是从事大数据开发的重要工具之一，在大数据平台开发和大数据应用开发领域都有广泛的应用。另外，Java语言经过了多年的发展，整个IT行业内有大量的开发岗位，所以从就业的角度出发，学习Java语言也是一个不错的选择。
学习Java可以规划三个学习阶段，分别是基础语法阶段、Web开发阶段和分布式开发阶段，其中基础语法阶段是学习的难点。Java语言是纯粹的面向对象编程语言，所以在学习的初期需要接触大量的抽象概念，当掌握这些抽象概念之后，随后的学习会相对容易一些。
学习Java要注重三点，其一是多做实验和总结，逐渐建立编程思想；其二是多做技术交流，交流的过程也是学习的过程；其三是紧跟技术发展趋势，当前选择大数据方向就是不错的选择。
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！
怎样学python？
以我个人来说，我觉得学习 Python 的话要掌握好三步
第一步是熟练掌握 Python 本身的语法，这是进一步学习和使用 Python 的基础。可以找一本完整而且全面的讲解 Python 基础语法的书，比如说 Mark Lutz 的《Python 学习手册》，认认真真地学习至少两遍，特别是要熟练掌握 Python 中最常用的几种数据结构：列表、字典、元祖和集合，掌握 Python 的函数语法及用法，特别应该理解 Python 函数的各种类型的参数匹配和传递，如位置参数，*args 参数，**kargs 参数等，熟练理解并能灵活运用 Python 的面向对象编程思想和方法，包括其抽象、封装、继承和多态的概念以及多继承中常用的 Mixin 技术，掌握 Python 的异常处理机制，另外对一些比较常用的高级特性，如果属性和装饰器等，也要有所了解，至少在别人的代码中看到时要知道是什么。
第二步便是 Python 的标准库了。可以结合 Python 的标准库文档和一本中文翻译的《Python 标准库》，将其中所有看着顺眼、觉得有用或觉得可能会有用的模块都过一篇。
第三步是针对一个或几个特定的方向和领域学习和掌握一些 Python 的模块和软件包。比如说，如果主要用 Python 做科学计算，则可以深入学习和掌握 numpy、scipy、sympy、matplotlib 等；如果主要用 Python 做统计学、经济学数据分析，可以深入学习 Pandas、statsmodels 等；主要进行机器学习、人工智能方向，可以深入学习 scikit-learn、tensorflow、pytorch 等；如果主要进行大数据方向，可以深入学习 pyspark 等；如果主要用 Python 做 web 编程，则可以学习使用 Django、flask、web2py 等框架。
最后的话 ，需要多多实践