作為一名IT行業的從業者，同時也在使用Python從事機器學習方面的開發，所以我來回答一下這個問題。

首先，從Python開始學習是不錯的選擇。

C++語言是C語言的面向物件版本，在繼承了C語言執行效率較高的基礎上增加了對於面向物件程式設計的支援，由於C++語言具備多重繼承等特點，所以在學習上還是具有一定難度的。目前C++語言通常會用於容器的開發以及多媒體領域的開發，也是目前IT行業內比較流行的程式語言之一。

Python語言隨著大資料和人工智慧的發展而受到了廣泛的關注，近些年來Python語言的上升趨勢非常明顯，語言生態逐漸健全，另外Python語言在Web開發、嵌入式開發領域也有廣泛的使用。由於Python語言語法簡單且實驗環境比較容易搭建，所以對於基礎比較薄弱的初學者來說，學習Python是比較理想的選擇。

學習Python語言需要注意以下三方面內容：

第一：選擇一個主攻方向。Python語言用於不同的開發方向需要學習不同的內容，所以在學習Python之前最好先選擇一個主攻方向，當前正處在大資料時代，所以選擇資料分析方向是不錯的選擇。

第二：注重實驗環節。Python語言的實驗環境還是比較容易搭建的，這對於初學者來說是比較重要的。學習Python一定要多做實驗，透過實驗逐漸建立自己的程式設計思想。另外不同的方向需要了解不同的庫，比如大資料方向就需要了解Numpy、Scipy、Matplotlib等庫的使用。

第三：注重知識結構。在學習Python的過程中要逐漸豐富自身的知識結構，不斷補學相關的知識。以大資料方向為例，透過Python完成資料分析的過程通常要補學一部分數學（線性代數、機率論等）和統計學的相關內容。

之前學過C++的要慶幸

大學軟體工程大一就會上C語言、C++，而且都是從基礎開始學習，例如：變數、迴圈、輸入輸出等等，其實這些在其他語言上也有運用。而最難的我覺得就是指標了，我還記得指標是在第八章內容裡，而且指標還涉及到了一些搜尋，排序問題。（氣泡排序啊，雙迴圈挺能繞的！）所以我學的不是很好，後面也學了C#，這個比C++還稍微好一點。現在再學Python，之所以學這個，就是覺得簡單，幾行程式碼解決很多問題。比如說，Python爬蟲，你第一次爬的是百度，你下一次要爬知乎啥的，那你直接可以換個地址，那程式碼都不需要怎麼改，只需要研究下網頁結構。

我學習Python的時候，老覺得爬蟲好厲害，就先學習了爬蟲，認識了一些解析庫和爬蟲方法。但哎，沒做幾次實戰，就像去學資料分析了，資料分析哎，認識了幾個科學計算庫，資料處理庫哎，就覺得很厲害了，Python好簡單。又想學人工智慧，機器學習。但我發現，我是在撿一個丟一個。並且我學院一個東西是興趣出發，我現在做的職業並不是很牛逼的程式設計師，而是一位科學程式設計教師。只是熱衷Python，沒事自己可以爬一些電影、影片、小說啥的。所以以我的經驗，總結幾點：

第一：由點到全

先把python爬蟲學好，學好是什麼概念哎，做到能完全熟悉不同的網頁結構該用什麼樣的爬蟲方法，對於程式碼最佳化，知道該用什麼樣的解析庫更好。比如說：對於js網頁，要不用json解析，要不使用selenium來實現。再就是對於scrapy框架要能熟練運用，我目前還不能很熟悉運用，不會自己寫裡面的一些原始碼。只能拿來做一些爬蟲任務。

第二：本職工作

現在是大資料時代和人工智慧時代

我建議要往資料分析這一塊來靠，因為做資料分析的不一定懂爬蟲程式碼，瞭解爬蟲框架，但一定會對建模、資料計算、處理很理解。這樣的話，你可以在工作得心應手後，直接上一個臺階，去研究科學演算法，去往資料建模上走。而且資料分析也是將來的一個趨勢，像現在淘寶上就會推一些你經常瀏覽的東西給你看，像直播平臺（抖音）也是如此。這就是資料分析的魅力體現。

更多精彩，敬請期待！

覺得c++難？其實沒那麼難，而且c++這種有難度的東西學好了，學其他的東西你就會覺得簡單了，這叫先苦後甜，學習c++可以直接看我的專欄“c語言入門”，你會覺得學起來很輕鬆；

但，你面臨的問題似乎並不是選擇c++還是python的問題，你的問題似乎應該是未來擇業方向是什麼，你想從事哪方面的工作的問題，這個還是希望你瞭解清楚，比如python對於從事人工智慧方面的工作，是最熱的語言，c++對於效能要求很高的網路通訊、伺服器開發等場合更適合等等；

主要看你以後的發展方向

C++的指標太難是因為國內某些課程某些考試故意把它整得不實用了

實際上實用的指標技術，根本不需要那麼負責

你只需要知道指標就是訪問記憶體，管它幾級指標，都是記憶體地址，只是記憶體地址裡可能又存了記憶體地址

學python肯定沒錯的，python語言是開源語言，語法簡練，庫強大，入門容易

關鍵是，現在還有大資料 AI加持

精通Python，過幾年肯定會被搶

你說的好像python很容易學似的！不要聽別人YY！任何語言要學的東西都是一樣的！指標相關的知識是記憶體管理，python中所謂的不可變資料型別，可變資料型別，在理解上和指標差不多，你難道就不用掌握？所以，語言只是工具，理解原理才是正道！

你可以這樣理解，如果開發那麼容易學（包括python），還輪得到你拿高薪？！

語言的對比已經成了老生常談了，明確一點：語言沒有高下之分，只有應用場景之分。作為一個程式設計師，我們就是決策者。拿到一個專案的話，我們所需要考慮的不是怎麼做，而是用什麼來做。下面聊聊C++和Python的應用場景，明確自己未來的職業發展之後選擇合適的語言。

C++是一款面向物件程式設計(簡稱為OOP）語言，被廣泛視為最出色的大規模構建語言。C++語言同時屬於C語言的一個超集。

C++用途：軟體開發、搜尋引擎、作業系統、影片遊戲；

C++就業方向：

遊戲服務開發：桌面遊戲開發工程師，Linux伺服器開發工程師、Linux服務、企業技術CTO

網路攻防方向：滲透測試工程師、網路安全研發工程師、攻防安全專家

Windows就業方向：web伺服器開發工程師、微服務分散式開發工程師、web架構安全工程師、大資料/雲計算工程師

Python是一項伺服器解釋型開源非編譯指令碼語言。可單獨使用，也可以做為django等框架的組成部分。

Python的主要用途：web開發、影片遊戲開發、桌面GUI（圖形使用者介面）、軟體開發

Python的就業方向：

首先是核心就業方向：web開發階段就是從web開發工程師初級做產品總監，另外就是人工智慧方向的，主要研究資料探勘和機器學習方向。

Python其他的就業方向：爬蟲工程師、初級資料分析、自動化於屋內工程師、自動化測試工程師等；

在初步瞭解了這兩門語言之後，來聊聊哪個語言入門更好。關於打基礎這個事情，不建議選語言，就跟開頭我們說的一樣，選擇入門程式設計之前，先了解應用領域。那麼選擇入門語言之前，先選擇專案。基礎最好是有的，沒有基礎的話。建議選擇自己感興趣的東西。如果C++很難，學不下去。那麼就先從Python入門也是很好的選擇。

我們帶過很多學員，都是C語言自己入門的，最後差點就要棄學了。語法很難，並且每天對著黑視窗很難做出視覺化的東西來提高自己的成就感。

其次不管是Python入門還是Java入門的話，找到自己很感興趣的專案開始分解知識點，你會覺得程式設計很有意思。當產生興趣之後，做做專案你也有了一定的程式設計基礎。剩下的東西都是互通的，轉回來再去學習C++也是很好的。

看到這裡的同學應該對於自己選擇什麼語言入門有了一個大概，下面說一下該如何入門。最重要的在於學號資料結構和演算法，如果可能的話，高等數學、機率論和統計學都要好好學紮實。這才是未來最重要的東西。尤其是Python，開始入門是很簡單，但凡以後要涉及到資料和機器學習相關的工作。

首先，許多其他回答都有提到，比函式、指標難得概念多的是，python相比比較容易入門而已。不信你看看《python cookbook》、《fluent python》這些大部頭書籍的厚度就可以有所瞭解。

c是屬於較低層的語言，也是第一個高階語言，很多概念比較底層，尤其是指標。指標涉及的概念很多：指標型別、函式指標、記憶體管理，往作業系統走就是記憶體模型、物理記憶體、虛擬記憶體、記憶體對映、頁管理等。

學習這些概念可以讓你更理解機器，打好基礎。只要計算機還是馮諾依曼架構，隨著學習的深入，對記憶體的理解將是繞不過去的檻。

像python這些近代的語言，離機器層面的東西越來越遠，主要是向著問題越來越貼近，也就是將程式人員從語言細枝末節解放出來，將主要精力放到問題上去。從提高軟體開發效率這方面來看，這種發展趨勢是必然的，但是並不表明就不用去關心機器層面的東西了。

就像《計算機程式設計藝術》這套書一樣，作者依然選擇了組合語言為書中問題編寫解決方案，其中對此種選擇所闡述的理由，我覺得很有道理：計算機世界紛繁蕪雜，有很多變與不變的東西，而不變的東西，我認為可以分為兩部分：一是機器原理，另一個就是演算法。

回到指標的問題。一，這個概念不應該成為你放棄學習C語言的理由，比這困難的概念比比皆是;二，拋棄彙編這種使用面極窄的語言，C語言是目前最貼合計算機機器的語言了。所以，不要猶豫，繼續學習吧！