程式設計師掌握多門程式語言是非常正常的事情，因為程式設計師往往要應對不同的開發場景，而不同的開發場景往往需要使用不同的程式語言，所以程式設計師往往就需要根據開發場景來選擇語言，熟悉多門程式語言就變得比較正常了。

Python的應用場景主要集中在Web開發、大資料和人工智慧領域（機器學習、自動推理、自然語言處理等）。如果要做Web開發，因為已經掌握了PHP，就沒有必要再學習Python了，因為PHP在Web開發領域的解決方案是非常成熟的。如果做大資料開發，如果已經掌握了Java，也沒有學習Python的必要，因為使用Java完全可以應對大資料開發場景。

但是，如果要做人工智慧方面的開發，比如自然語言處理、自動推理、機器學習、計算機視覺等方面的開發，就需要學習Python了，因為在這些開發場景下，Python有比較明顯的優勢。Python的優勢集中在三點，分別是開發方便、調整方便、整合方便。

由於Python有大量的庫可以使用，所以在做人工智慧方面開發的時候會比較方便，比如在機器學習領域比較常見的Numpy、Matplotlib、Scipy，這些庫使得使用Python做機器學習開發非常方便。

由於Python語法上的簡單性，以及語言自身的靈活性，使得程式碼的調整也很方便，而使用Java做功能調整則是一件比較麻煩的事情。另外，Python語言自身的資源整合能力也非常強，所以也把Python稱作為“膠水語言”。

隨著大資料和人工智慧的發展，目前學習Python的人越來越多，很多Java程式設計師都開始學習Python，因為目前使用機器學習的方式來做資料分析是一個流行趨勢，這時候掌握Python語言就變得有必要了。

對於有程式設計基礎的程式設計師來說，學習Python是一個比較輕鬆的過程，我在學了大概3天之後就開始嘗試使用Python做機器學習開發了，然後就一邊用一邊學。

熟悉有個屁用，必須要精通一門語言，學的再多不於精通一門。

精通就是達到你瞭解這門語言的每一個細節，理解他的編譯原理，擴充套件隨便寫，框架隨意設計，可以根據自己需要對這門語言進行再次開發。

達到這程度了，你的實力已經完全具備開發一套新的語言了，你可以快速學習任何一門新語言，短時間內精通他。

這時候應該屬於科學家級別了吧。