在2019年这个时候，总体而言，Python程序员是不是编程水平最差的程序员？
2019年，关于“Python程序员编程水平最差”的说法，在我看来，更多的是一种在特定语境下的调侃和误解，而非一个能被严谨数据支撑的论断。要深入聊这个话题，我们需要剥开表象，看看它可能源自何处，以及为什么这种说法站不住脚。
首先，我们得承认，Python的普及度和易学性是它能够吸引海量学习者和从业者的重要原因。相比于C++、Java这类需要深入理解内存管理、编译原理等底层知识的语言，Python的语法更简洁、更接近自然语言，上手门槛确实低得多。这意味着，大量初学者、跨领域转型者，甚至是只需要实现一些简单脚本工作的人，都会选择Python。
正是这种“低门槛”，在一些“老派”或者专注于底层、高性能开发的程序员眼中，可能会形成一种印象：Python社区里充斥着大量“脚本小子”，他们可能只掌握了Python的表面语法，缺乏对计算机科学原理的深刻理解，写出的代码效率不高，也谈不上什么“工程化”或“架构能力”。这种看法，就像一个精通乐器演奏的人，看到有人随便拿起一把尤克里里就能弹唱，可能会觉得“这算什么音乐？”
其次，“AI和数据科学的崛起”也是一个关键推手。2019年，正是人工智能、机器学习、大数据飞速发展的时期。Python凭借其强大的科学计算库（NumPy, Pandas, SciPy）和机器学习框架（TensorFlow, PyTorch, Scikitlearn），几乎成为了这些领域的“事实标准”。这意味着，大量在这些新兴领域工作的工程师，尽管他们可能在算法设计、模型优化、数据处理等方面有极高的造诣，但他们的日常代码编写，可能就局限在Python的生态内。
问题就出在这里：一个在AI模型训练、数据分析方面拥有深厚功底的Python程序员，他的“编程水平”的评价维度，与一个精通操作系统原理、底层优化、分布式系统设计的C++程序员，其评价标准是不同的。 如果只盯着“代码写得有多快”、“有多少手动内存管理”，那Python程序员自然显得“不够硬核”。但如果看他们解决复杂问题、构建智能化系统的能力，那Python程序员的价值就完全显现出来了。
再者，“Python的生态多样性”也值得一提。Python不仅用于Web开发（Django, Flask），数据科学，还用于自动化测试、网络爬虫、DevOps、游戏开发（Pygame），甚至一些桌面应用。在这些不同的领域，对程序员的要求和技能侧重点也各不相同。一个精通Django框架、擅长API设计和数据库优化的Python Web开发者，他的技能树和在嵌入式领域写C的程序员是完全不同的。
因此，“Python程序员编程水平最差”的说法，我更愿意理解为一种对“使用者群体广泛化”和“语言特性不同”的片面解读。
群体广泛化： 任何一门流行的语言，都会吸引大量不同水平的开发者。Python的用户基数如此庞大，自然也包含了各个层级的程序员。说“最差”，就把所有Python程序员都简单地归为一类，这是不公平的。
语言特性不同： Python的设计哲学本身就强调“易读性”和“生产力”。它鼓励开发者专注于“做什么”，而不是“如何做”，很多底层细节被封装起来。这恰恰是它的优势，而不是劣势。如果一个语言的主要目标就是让你快速实现想法，并且在很多领域（如数据处理、AI）已经形成了事实上的标准，那么用它来衡量“最底层”的编程能力，本身就有点错位。
总结一下，2019年，说“Python程序员编程水平最差”，这是一种站不住脚的论断，背后可能掺杂了：
1. 对Python易学性导致用户基数庞大的误解： 庞大基数里有各种水平的人，不能一概而论。
2. 对Python在不同领域要求的认知差异： AI、数据科学、Web开发等领域，对Python程序员的要求和评价维度，与传统底层开发是不同的。
3. 一种“老派”程序员对新语言特性的不适应或偏见： 认为“写得快”不如“控制力强”。
真正衡量一个程序员的水平，应该看他解决问题的能力、对业务的理解、代码的可维护性、架构设计能力，以及学习新技术的意愿和速度。Python作为一个优秀的工具，能够帮助不同水平的开发者在各自的领域里创造价值。如果一个Python程序员能用Python高效地解决复杂问题，构建出稳定、可扩展的系统，那么他的编程水平自然是毋庸置疑的。
所以，与其说Python程序员“最差”，不如说Python是“最普及、最容易入门、在特定热门领域（AI、数据）拥有统治力”的语言，自然吸引了最多的各层次开发者。而对“编程水平”的定义，也应该更加多元和包容。
首先，我们得承认，Python的普及度和易学性是它能够吸引海量学习者和从业者的重要原因。相比于C++、Java这类需要深入理解内存管理、编译原理等底层知识的语言，Python的语法更简洁、更接近自然语言，上手门槛确实低得多。这意味着，大量初学者、跨领域转型者，甚至是只需要实现一些简单脚本工作的人，都会选择Python。
正是这种“低门槛”，在一些“老派”或者专注于底层、高性能开发的程序员眼中，可能会形成一种印象：Python社区里充斥着大量“脚本小子”，他们可能只掌握了Python的表面语法，缺乏对计算机科学原理的深刻理解，写出的代码效率不高，也谈不上什么“工程化”或“架构能力”。这种看法，就像一个精通乐器演奏的人，看到有人随便拿起一把尤克里里就能弹唱，可能会觉得“这算什么音乐？”
其次，“AI和数据科学的崛起”也是一个关键推手。2019年，正是人工智能、机器学习、大数据飞速发展的时期。Python凭借其强大的科学计算库（NumPy, Pandas, SciPy）和机器学习框架（TensorFlow, PyTorch, Scikitlearn），几乎成为了这些领域的“事实标准”。这意味着，大量在这些新兴领域工作的工程师，尽管他们可能在算法设计、模型优化、数据处理等方面有极高的造诣，但他们的日常代码编写，可能就局限在Python的生态内。
问题就出在这里：一个在AI模型训练、数据分析方面拥有深厚功底的Python程序员，他的“编程水平”的评价维度，与一个精通操作系统原理、底层优化、分布式系统设计的C++程序员，其评价标准是不同的。 如果只盯着“代码写得有多快”、“有多少手动内存管理”，那Python程序员自然显得“不够硬核”。但如果看他们解决复杂问题、构建智能化系统的能力，那Python程序员的价值就完全显现出来了。
再者，“Python的生态多样性”也值得一提。Python不仅用于Web开发（Django, Flask），数据科学，还用于自动化测试、网络爬虫、DevOps、游戏开发（Pygame），甚至一些桌面应用。在这些不同的领域，对程序员的要求和技能侧重点也各不相同。一个精通Django框架、擅长API设计和数据库优化的Python Web开发者，他的技能树和在嵌入式领域写C的程序员是完全不同的。
因此，“Python程序员编程水平最差”的说法，我更愿意理解为一种对“使用者群体广泛化”和“语言特性不同”的片面解读。
群体广泛化： 任何一门流行的语言，都会吸引大量不同水平的开发者。Python的用户基数如此庞大，自然也包含了各个层级的程序员。说“最差”，就把所有Python程序员都简单地归为一类，这是不公平的。
语言特性不同： Python的设计哲学本身就强调“易读性”和“生产力”。它鼓励开发者专注于“做什么”，而不是“如何做”，很多底层细节被封装起来。这恰恰是它的优势，而不是劣势。如果一个语言的主要目标就是让你快速实现想法，并且在很多领域（如数据处理、AI）已经形成了事实上的标准，那么用它来衡量“最底层”的编程能力，本身就有点错位。
总结一下，2019年，说“Python程序员编程水平最差”，这是一种站不住脚的论断，背后可能掺杂了：
1. 对Python易学性导致用户基数庞大的误解： 庞大基数里有各种水平的人，不能一概而论。
2. 对Python在不同领域要求的认知差异： AI、数据科学、Web开发等领域，对Python程序员的要求和评价维度，与传统底层开发是不同的。
3. 一种“老派”程序员对新语言特性的不适应或偏见： 认为“写得快”不如“控制力强”。
真正衡量一个程序员的水平，应该看他解决问题的能力、对业务的理解、代码的可维护性、架构设计能力，以及学习新技术的意愿和速度。Python作为一个优秀的工具，能够帮助不同水平的开发者在各自的领域里创造价值。如果一个Python程序员能用Python高效地解决复杂问题，构建出稳定、可扩展的系统，那么他的编程水平自然是毋庸置疑的。
所以，与其说Python程序员“最差”，不如说Python是“最普及、最容易入门、在特定热门领域（AI、数据）拥有统治力”的语言，自然吸引了最多的各层次开发者。而对“编程水平”的定义，也应该更加多元和包容。
网友意见
NO。因为你还没见过Ruby程序员。
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主要是因为Ruby on Rails这个框架太牛逼了，导致很多用ROR的根本就不懂编程！
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