初学者如何选择编程语言和开发方向指南

前言

全世界的编程语言有 600 多种，TIOBE 统计的有 100 种，参与排名的有 50 种。前 20 种是常用的，它们目前正在流行，或者曾经非常流行。TIOBE 是全球最著名的编程语言排行榜，它根据互联网上有经验的程序员、课程和第三方厂商的数量，并使用搜索引擎、Wikipedia、Amazon、YouTube 等统计出排名数据。

TIOBE 只是反映某个编程语言的热门程度，并不能说明一门编程语言好不好，或者一门语言所编写的代码数量多少。TIOBE 排行榜每月更新一次，你可以转到 https://www.tiobe.com/tiobe-index/ 查看编程语言的最新排名。

要想选择编程语言，首先得确定开发方向，比如网站开发、APP 开发、机器学习、大数据、嵌入式、GUI 软件、算法设计等。编程语言不是万能的，一门编程语言只能胜任一个或者几个开发方向，一个开发方向往往也有多种编程语言可以选择。

我们首先谈一下开发方向的选择，然后再说编程语言的选择。

1. 选择开发方向

选择大于努力，只有切入一个适合自己的开发方向，才能持续进步。关于开发方向，我有以下两个选择标准。

1) 兴趣

学习编程是一个非常枯燥的过程，内容多，时间长，成本高，就算参加全职培训班，至少也得学习半年才能入门，做出一点小玩意来。要想成为别人眼中的大神，或者编程专家，没有三五年的功夫肯定是不行的。

学习编程的过程是比较艰苦的，没有兴趣很难硬扛下来，即使报名了培训班也学不会，所以，我们首先要选择自己感兴趣的一个开发方向，这样不但能快速学习，以后还能持续进步。

比如我就对网站感兴趣，高中阶段我就想开发一个属于自己的网站，感觉非常炫酷，所以大学我毫不犹豫地选择了网站开发这个方向。我在选择开发方向的时候没有任何纠结，我知道自己必须选择网站开发。

我的大学专业是电子信息工程，跟软件开发几乎没有关系，所以网站开发完全是我自学的，我也是凭借兴趣坚持下来的，一直到现在我还在运营技术社区，把兴趣变成了职业。

兴趣是最好的老师，没有之一。遗憾的是，对某个事物有强烈兴趣的人很少，大部分人都是被动选择。

此处我说的兴趣，是指别人无法撼动的热爱，是工作之余让你放松的事情。如果你只是有过某种想法，别人告诉你这个想法不靠谱，你就放弃了，这顶多是一时的鸡血。

2) 未来发展

如果你学习编程不是因为兴趣，只是想选择一份职业，那我希望你切入一个有发展潜力的开发方向。

每个产业的发展规律都是类似的，都要经历以下几个周期：

拓荒期 -> 发展期 -> 成熟期 -> 衰落期

我希望你在发展期切入一个产业，然后持续努力和积累，让产业的发展带着你起飞。站在风口上，猪都能飞起来。

你应该听说过很多没啥背景的人，突然之间一夜暴富了，惹得别人羡慕嫉妒恨吧，这些人，大都是在一个爆发式增长的行业里面翻了身，比如十年前的包工头、持续火热的程序员。

注意，最好不要在拓荒期切入一个产业，你很有可能坚持不到曙光到来之时就已经转行或者年老色衰了，成为了别人谈笑中的烈士。

对于软件开发产业来说，GUI 桌面软件已经是过去式了，APP 和网站也已经进入成熟期，我推荐机器学习（人工智能）和大数据两个方向，它们都是国家重点扶植的细分产业，而且写入了十四五规划，未来至少还有十年的发展时间。

机器学习需要大数据提供原料，反过来，大数据分析也依赖机器学习模型，它们是相辅相成的，很难隔离开。

以上是我基于 10 年的编程经验和 7 年的创业过程给出的建议，如果你觉得不对，就当做耳旁风吧，毕竟我也才三十出头，阅历还不是很丰富，难免有偏颇。

另外，选择产业方向也是有风险的，也是一次命运赌博，谁也不能确定这个产业能不能发展起来，就算发展起来，又需要多少年呢？又有多大的产值呢？

比如人们一直谈论的人工智能已经发展了几十年了，到现在还是人工智障，底层理论并没有本质的突破。虽然国家把人工智能选为重点产业，注入了海量资金和人才，各家大公司也跟风进入，但是底层理论如果不突破，十年以后没准还是智障，只不过应用场景多了。谁也不能穿越到未来，谁也不能告诉你确定的答案。

就算一个国家，也会点错科技树，比如：

美国认为自己无人能敌，发展了朱姆沃尔特级驱逐舰，打算近岸攻击，想不到中国突然崛起，海军开始下饺子，美国不得不转为远洋作战，废掉朱姆沃尔特级。
日本押宝混动汽车和氢能汽车，积累了大量专利，但是中国却切换了赛道，倾力发展纯电动汽车，并且积累了一定的优势，日本想逆袭非常困难，汽车产业岌岌可危。

在产业发展过程中，会有很多不确定因素，我们只能尽力选择一个有前景的产业。

其实吧，很多暴发户也不懂得什么产业发展规律，他们只是阴差阳错地进入了某个产业，恰好赶上产业崛起而已。我自己当初也不懂互联网，只是对网站感兴趣，就进入了互联网产业，抓住了 PC 互联网的尾巴，所以才比其他行业的同学混得好点。

也就是说，我混得好点，不是因为我足够优秀，而是因为我进入了互联网产业，搭上了产业的便车，我只是比我的同学更加幸运而已。

2. 选择编程语言

确定了开发方向，接下来就可以选择编程语言了。有的开发方向比较纯粹，只有一两种编程语言，有的开发方向鱼龙混杂，有五六种编程语言，选择编程语言也是一个让人纠结的过程。

以下是部分开发方向可以选择的编程语言及详细分析：

1) GUI 桌面软件

能开发 GUI 软件的编程语言众多，既有传统的 C++、C#、VB、Delphi、Java，也有新晋选手 Python、Node.js（JavaScript），还有小众的易语言（中文编程语言）。

如果你只是想玩玩，那么你随意，适合自己的就行，其中 Python 上手比较简单。

如果你想找一份工作，建议学习 C++ 或者 C#。C# 虽然比 C++ 简单一点，但是它只适用于 Windows 平台；而 C++ 是一种通用语言，它可以应用于 Windows、Linux 以及嵌入式平台，就业选择较多。

代码示例 (C++ GUI):

#include <QApplication>
#include <QPushButton>

int main(int argc, char *argv[])
{
    QApplication app(argc, argv);
    QPushButton button("Hello World");
    button.show();
    return app.exec();
}

2) 网站开发

网站开发分为前端和后台，前端就是用户在浏览器中看到的界面，后台就是放在服务器上的程序。

前端开发需要学习 HTML、CSS 和 JavaScript，没得选，而且必须都学习。

后台发开语言则多如牛毛，有走进坟墓的 ASP、Ruby on Rails，也有常用的 PHP、Java（JSP）、C#（ASP.NET），还有新晋选手 Python、Node.js（JavaScript）、Go 语言。

如果你想自己玩玩或者创业，建议选择 PHP，上手非常简单。我使用的也是 PHP，因为当时学不会 ASP.NET 和 JSP，所以选择了简单的 PHP。

如果你想找一份工作，那么已经走进坟墓的 ASP、Ruby on Rails 就不要选了，没人用了。C# 也不要选了，只适用于 Windows 平台，而大量的服务器都是 Linux。

剩下的 PHP、Java、Node.js 你自己看着办吧，没法说哪种语言一定有优势，它们只是适用于不同的场景。

值得一提的是，这里我们将 Node.js 和 JavaScript 看做是等价的，如果你选择了 JavaScript，那么你既能开发网站前端，也能开发网站后台，就不用学习多种编程语言了。

代码示例 (Node.js Web Server):

const http = require('http');
const hostname = '127.0.0.1';
const port = 3000;

const server = http.createServer((req, res) => {
  res.statusCode = 200;
  res.setHeader('Content-Type', 'text/plain');
  res.end('Hello World\n');
});

server.listen(port, hostname, () => {
  console.log(`Server running at http://${hostname}:${port}/`);
});

3) APP 开发

这个开发方向比较简单，Android APP 开发使用 Java 或者 Kotlin，iOS APP 开发使用 Objective-C 或者 Swift。

每种操作系统都有两种编程语言，一种是传统的，一种是新晋的，选择好了操作系统，把两种语言都学了吧。

跨平台方案如 React Native 或 Flutter 也逐渐流行，但原生开发依然是性能保障的首选。

代码示例 (Java Android Activity):

public class MainActivity extends AppCompatActivity {
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        TextView textView = findViewById(R.id.text_view);
        textView.setText("Hello Android");
    }
}

4) 嵌入式开发

一般使用汇编、C语言和 C++，近年来也有开发板支持 JavaScript 和 Python。

自己玩的话，可以选择 Python，上手简单。

想找工作的话，还是走传统路线吧，把汇编、C语言和 C++ 都学了吧。

只有那些有 Web 开发基础的程序员才会选择 JavaScript。

嵌入式开发对内存管理、硬件寄存器操作要求较高，C 语言是绝对的主流。

代码示例 (C 语言 GPIO 控制):

#include <stdio.h>

int main() {
    printf("Embedded System Start\n");
    // 模拟设置 GPIO 引脚
    int gpio_pin = 1;
    if(gpio_pin == 1) {
        printf("LED ON\n");
    } else {
        printf("LED OFF\n");
    }
    return 0;
}

5) 机器学习

这是一个比较综合的开发方向，初学者一般从 Python、MATLAB 开始搭建模型，实际工程应用中可能需要使用 C++、Java 等其它语言去实现。

Python 是必学的，MATLAB 最好也要掌握，C++ 和 Java 视情况而定。

机器学习涉及线性代数、概率论、微积分等数学知识，框架如 PyTorch、TensorFlow 是核心工具。

代码示例 (Python 简单回归):

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

X = np.array([[1], [2], [3]])
y = np.array([2, 4, 6])
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
print(model.predict([[5]]))

6) 大数据

这也是一个比较综合的开发方向，相关语言有 Python、R 语言、Java、Scala。

把 Python 和 R 语言学习一下，剩下的看情况吧。

大数据处理通常涉及 Hadoop、Spark 生态，Java 和 Scala 在分布式计算中占据重要地位。

以上说的仅仅是编程语言，除了编程语言，大家还需要学习某些框架或者库，比如：

Java 网站开发需要掌握 Servlet、JSP 技术，以及 Spring、Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud、Mybatis、Hibernate 框架；
Python 机器学习需要掌握 PyTorch、TensorFlow、Caffe 等框架，以及 sklearn、NumPy 等模块。

除了编程语言和框架/库，你当然还要掌握一两种数据库，常用的有 MySQL、Oracle、MongoDB、Redis、Sqlite 等，这里不再展开讨论。

总结

软件开发是一个大产业，其中有很多细分方向，每个方向使用的技术栈都不一样，而且要经过长期学习才能掌握，所以大部分程序员都只擅长某个开发方向，那些多面手，要么是学艺不精，要么是技术大咖。

人们之所以迷茫，就是不知道如何选择，这篇文章虽然不一定能让你做出最终的决定，但是可以给你一种不同的视角和标准，帮助你打开思路。

最后，给大家整理一份通用的学习建议：

基础先行：无论选什么语言，数据结构与算法是根基。
项目驱动：不要只看视频，要动手写代码，做项目。
持续学习：技术更新快，保持阅读文档和源码的习惯。
英语能力：官方文档多为英文，提升英语阅读能力有助于获取一手资料。

但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。

一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。

初学者如何选择编程语言和开发方向指南

前言

1. 选择开发方向

1) 兴趣

2) 未来发展

2. 选择编程语言

1) GUI 桌面软件

2) 网站开发

3) APP 开发

4) 嵌入式开发

5) 机器学习

6) 大数据

总结

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前言

1. 选择开发方向

1) 兴趣

2) 未来发展

2. 选择编程语言

1) GUI 桌面软件

2) 网站开发

3) APP 开发

4) 嵌入式开发

5) 机器学习

6) 大数据

总结

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