Python是机器学习和AI的首要开发言语。作为被用于机器学习和人工智能系统以及各种现代技术的一门言语，Python能够十分容易地使用于剖析和组成可用的数据，这也使它成为数据科学中比较流行的言语之一。而丰富的本机拓展也使Python的优势得以强化，更适用于机器学习、数据核算。

把握前端常识，和 python三大后端结构，能够具备独立开发网站的能力，成为一名合格的web全栈开发将不在话下。全栈工程师是指能驾御各种开发工具的工程师，而Python本身就有着很强的全栈式综合言语的特色，能够完成后端、前端、GUI、科学运算、网络编程、大数据开发等等，把握了Python，会使你更快成为一名全栈程序员。

Python简略的言语结构使用十分广泛，我们不用学习无比困难的JAVA，Python是最好的选择，不管上述选择哪个方向，都是不会错的。学好Python，工作前途仍是很可观的，可是一切的条件都是需要自己真的有两把刷子。

在任何主要工作网站搜索“Python开发人员”，会返回数千个就业机会。 2018年3月，美国Python开发者在美国的平均工资(根据实际数据)为115,835美元。这么高的平均工资表明，许多公司正在竞相雇佣知识渊博的Python开发人员。这进一步说明Python确实是一种广受欢迎的技能。

比较分析：
可以站在公司层面，总监角度去思考，那么就要从自动化和性能给企业带来的价值，解决的问题去分析了。
1：自动化测试技能解决企业的难题是回归测试用例，做的好的可以提升一定测试效率，就是回归能够快速。 有哪个公司自动化是为了发现缺陷的吗？自动化本身就是为了回归！所以他解决了测试部门内部的事情，能够快速回归。
2：性能测试技术主要是解决公司整个系统架构优化问题，包括应用，数据库，中间件等优化，同时还可以评估生产压力，节点配置，未来系统支撑等。解决的是公司架构层面的问题。
3：自动化测试在工作中是写一些自动化脚本，交流的对象可能是功能测试或开发，比如这业务怎么操作，接口逻辑等。而性能测试工作中交流的对象是总监，架构师，开发经理等公司高层核心人员。
4：也可以在工作中实际去发现表现的机会，公司领导有交待任务去测某接口性能，但是否有遇到说让你做某个自动化任务尼？是不是你都是自己偷偷的做自动化？但公司层面是否有认可？当然不排除真正推行者。