与Python的可读性哪个更高

与Python的可读性哪个更高？

感谢邀请，可读性来说，当然是Python！！！

1. Python易于学习

相较于其它许多你可以拿来用的编程语言而言，它更容易一些。Python的语言没有多少仪式化的东西，所以就算不是一个Python专家，你也能读懂它的代码。小编的经验是通过实例来学习Python要比采取同样的方式去接触Ruby或者Perl更加容易，因为Python的语法里面条条框框以及特殊的处理场景要少得多。它所专注的并非语言表现的丰富程度，而是你想要用你的代码完成什么。

2. Python让你能用少量的代码构建出更多的功能

Python能带给所有开发者一种快速的学习体验。通过实践，你可以在zui多两天之内轻松实现一个具备基础功能的游戏，而这还是在对编程完全不了解的情况下。另外一些让Python成为一门引人注目的编程语言的因素就是它的可读性和高效性。

3. Python是一门多才多艺的语言，更是一个平台

Python今年二十八岁了，但是仍然受到高度的关注，因为它可以被应用于如今你所能想得到的相当多的软件开发和操作场景。要管理本地或者云基础设施吗?Python可以。要开发网站?python可以。需要处理一个SQL数据库?python可以。需要为Hive或者Pig定制一个功能?python可以。只是想为自己构建一个小工具?Python可以。需要一门支持面向对象设计的语言?Python可以。简而言之，将Python了解得更加深入一点点，就能让你具备可以适应范围更宽泛的工作角色的技能。

4. Python拥有zui成熟的程序包资源库之一

一旦你了解了该语言，就可以利用上这个平台。Python以PyPI为其后盾,这是一个拥有chao过85,000个Python模块和脚本的资源库，你拿过来就立马可以使用。这些模块向你的本地Python环境分发已经预先打包好的功能，可以用来解决各种诸如数据库处理、计算机视觉实现、维度分析这样的高级数据分析的执行或者是构建REST风格的web服务这些问题。

5. Python在数据科学领域被广泛使用

不管你从事的是什么工作，数据都会是其中的一部分。IT、软件开发、市场等等，它们都深度地关乎数据且对于智慧求之若渴。很快数据分析技能就会像编码技能一样的重要，而Python在两个领域都占有重要的地位。Python紧挨着R语言，都是现代数据科学中zui常被使用的语言。事实上，在数据科学领域，Python的职位职位需求chao过了R语言。你在学习Python时发展出来的技能将会直接转换并被用来构建起自己的这些分析技能。

6. Python是跨平台且开源的

Python可以跨平台运行，并且已经开放源代码chao过二十年的时间了，如果你需要代码能同时在Linux、Windows以及macOS上跑起来，Python就能满足要求。此外，有数十年的修修补补以及不断完善做后盾，可以确保你能够随心所欲地运行自己的代码。

7. Python是灵活的

有一些Python同其它编程语言集成在一起的稳定实现。

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