svn请求的名称有效但是找不到数据 现在学java有没有前途？
现在学java有没有前途？
作为一名从业多年的程序员，我来回答一下这个问题。
虽然Java语言已经有了多年的应用历史，但是目前Java语言的生命力依旧比较旺盛，而且凭借其稳定的性能表现和较强的扩展性，Java语言在当今的大数据时代依然有一席之地，所以现在学习Java语言依然是一个不错的选择。
Java语言早期最为著名的应用是Applet，国内第一批Java程序员几乎都有过开发Applet的历史，当时不少网络聊天室都在采用Applet技术。后来Java根据Web发展的趋势及时推出了JSP技术和Servlet技术，正是这两个技术让Java语言在Web开发领域取得了巨大的成功，甚至被称为“网络普通话”，随后一系列标准都围绕JSP和Servlet展开，直到EJB相关技术的出现让Java正式进入了企业级开发领域。随后开源项目大量采用Java语言，一系列优秀的开发框架给予了Java新的发展空间，Struts、Hibernate、Spring等框架都在Java开发领域取得了较大的成功，直到今天Spring相关框架，包括SpringMVC、SpringBoot等依然被广泛使用。
在移动互联网时代由于Android系统采用了Java作为开发App应用的编程语言，所以Java语言在移动互联网时代进一步拓展了应用领域，从Web端拓展到了移动端，真正提供了从前端（移动端）到后端的全栈解决方案。
目前正处在大数据时代，Java语言依然是大数据开发的主要编程语言，由于著名的Hadoop平台就是采用Java语言编写的，所以Java语言在Hadoop平台有广泛的应用。所以伴随着大数据技术的逐渐落地应用，Java语言在大数据时代依然有大量的发展机会。
Java语言目前不仅有广泛的应用领域（Web开发、移动互联开发、大数据开发、后端服务开发等），而且Java语言有大量的开发人员，采用Java语言进行项目开发会在很大程度上降低开发风险。从就业的角度来说，学习Java语言是个比较现实的选择。
学习Java语言应该首先选择一个学习方向，目前大数据方向就是个不错的选择。可以按照基础语法、Java数据库编程、Java Web编程、Hadoop平台结构、Hadoop应用开发的学习路线来学习Java。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
自学Python，掌握到什么程度就可以找工作了？
Python语言目前主要应用在web、大数据以及机器学习等领域的开发上，掌握Python语言是第一步，接着要针对这些领域做一些具体的案例开发，这些案例开发练习对求职是有很大帮助的。下面我从两个大方面来描述Python，一方面描述Python语言的基本语法内容，另一方面描述一下在不同的开发领域需要掌握哪些开发内容。
学习Python语言Python语言比较简单，即使没有计算机语言基础也能在较短的时间内掌握Python的使用。Python语言基本内容包括以下几个大的方面：
Python语言简介、搭建Python开发环境。
Python语言的数据类型、表达式、运算符等基础语法内容
字符串、列表、元组以及字典
流程控制
面向对象开发
异常处理
IO、多线程
网络编程
数据库编程
经过以上内容的学习基本上就掌握了Python的基本开发过程，再做几个综合性的实验就可以了。
使用Python做Web开发使用Python做Web开发是比较常见的，作为Web开发比较流行的解决方案（还有PHP和Java），Python语言的突出特点是开发速度快。不论使用什么语言进行Web开发基本上都遵循一个统一的开发流程，因为Web本身的请求处理流程是统一的。在整体结构上也基本上都遵循MVC（模型-视图-控制器）模式来搭建，大部分的功能组件是统一的。
Web开发通常也都采用框架来完成，比如Java会采用SpringMVC或者Struts等，Python也不例外。比较流行的Python开发框架有Django、TurboGears、Zope以及Pylons等。
几乎所有使用Python做Web开发的程序员都使用过Django框架，它功能强大、模版强大、社区强大、扩展能力强，几乎能做你想做的所有事情，甚至可以不编写代码就能完成一个网站的创建。所以如果要使用Python做Web开发一定要学习一下Django，当然学习其他几个框架也可以，都是大同小异。
使用Python做大数据和机器学习开发通常大数据和机器学习并不分家，虽然我们通常把大数据和机器学习分开搞。比较常见的一个应用是使用Python做个网络爬虫，几乎所有学习过Python的程序员都有过做爬虫的经历。
当然，做爬虫只是第一步，接着要对数据进行分析处理，这个时候Python的优势就体现出来了。其实在数据分析这个领域，Python和R一直是程序员比较常见的选择，因为够简单。
同样，做大数据和机器学习也需要使用强大的Python库，有5个比较常见的库：
Numpy库。这个库是做大数据和机器学习领域一定要掌握的，因为这个库太重要了。我从使用java转向使用Python做机器学习的时候，第一个接触的库就是Numpy库，这个库能让你深刻理解一句流行在Python开发圈的名言：Life is short you need Python（人生苦短，我用Python）。Numpy库的主要作用是做各种计算，需要一些线性代数和概率论的数学基础，但是并不复杂。
Scipy库。这个库本身依赖于Numpy库，提供了更为灵活的操作N维向量数组的。同时Scipy也提供了模块来为线性代数、积分以及其他科学计算任务提供服务。
Pandas库。这个库是使用Python做大数据分析最常见的库，它让Python做大数据分析变得快速且简单。
Matplotlib库。这个库的主要作用是绘制各种图表，可以绘制出各种专业的图形，是Python不可或缺的可视化模块。我第一次使用Matplotlib是在做决策树实验时，使用它来绘制树形结构。
Scikit-learn库。专门用于机器学习的模块，构建在Scipy库之上。它提供了一套常见的机器学习算法的实现，程序员可以通过接口来完成调用，非常方便。
以上就是学习Python的两阶段任务描述，大家可以根据自己的实际情况做相应的学习规划。我在头条上会陆续写关于Python学习的系列文章，大家可以关注我一起交流学习。
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