C语言趋于低级，难度相对较高。
Java更喜欢服务器后端，Python更喜欢数据分析和人工智能。
对于非计算机科学本科专业，可以结合本科专业学习Python，做相关的数据分析之类的。 我个人认为你转用Python的概率是比较高的，Python是一门面向未来的语言。 在最近的新编程语言排名中，Python上升到了第一名。
Python语言在学术界非常流行。 很多非计算机专业的人都在学习Python。 因为这种语言的前景不可限量，而且它的语法非常简单易懂，这让很多编程时惊慌失措的人松了口气。 现在是一个人应该掌握一门编程语言的时代。 许多不是程序员的人使用他们编写的简单小程序来让他们的生活变得更加精彩。 无论是因为兴趣还是其他原因，生活似乎变得更好了，他们有了一些追求。
Python语言相比其他语言还具有以下优点：
便于使用。 这是Python最大的优点。 初学者不需要像C或Java那样了解数据类型和内存管理。 你只需要学习几句语法就可以完成一项任务。
代码很简洁。 其他语言可能需要数百行代码才能完成任务，Python只需要十行。
庞大而完整的代码库支持。 Python为我们提供了完整的基础代码库，有大量的函数在网络、文件、文本、GUI方面为我们提供帮助。 还有第三方库，是全世界程序员共享的代码库。 当我们要实现某个需求的时候，可能有人已经给你造好了轮子，你只需要调用它就可以了。
如果你选择学习Python，我有一些私人教程可以与你分享。
我的专栏里有更详细更全面的学习路径：
当然，如果你不喜欢看图文教程而喜欢看视频，那也没问题。 知乎上有相关视频教程。
这套教程涵盖了操作系统、Python环境搭建、Python的基本语法、类型与对象、流程控制、函数、函数式编程、面向对象、文件操作等。本教程由浅入深，紧密结合到真正的发展。 它完全是为Python新手量身定做的。 也适合退伍军人巩固补充基础知识，查漏补缺。
这里还有马冰冰老师精心准备的常见问题解答，总结了初学者在学习Python时遇到的大部分常见问题，并提供了解决Python学习路上复杂问题的答案。 相信可以节省你在学习路上寻找问题的大量时间。
本套教程主要介绍了数据科学领域中用Python语言实现的一些基础库，比如简单轻量的数据可视化展示工具Matplotlib、高效的计算工具Numpy、便捷的数据处理工具Pandas等，打下基础对于人工智能阶段。 课程特色 | 亮点是入门数据科学的最快方式，也是轻松掌握基础数据科学库的最简单方式。
本课程内容： 1.HTTP协议分析：HTTP格式。 包含知识点：HTTP GET请求格式、HTTP POST请求格式、HTTP响应格式。 2、HTTP协议的使用（Web静态服务器的实现）：使用HTTP协议实现Web静态服务器。 包含知识点：浏览器首先向服务器发送HTTP请求，服务器返回HTTP响应给浏览器，使用类。 3、服务器动态资源请求（Web动态服务器的实现）：使用WSGI实现Web动态服务器。 包含知识点：浏览器请求动态页面的流程介绍、WSGI介绍、WSGI接口定义。
最后，我想给大家一些建议：
1. 不是教程太多，而是坚持不懈地学习，不半途而废。
2、在学习的过程中，不要只看事实，要一行行敲代码示例，举一反三，这样才能打牢基础。
3、注重实践。 最好是有实际需求的项目。 需要注意的是，有实际需求的项目不一定是商业项目。
4.学会检查文件。 充分利用搜索引擎和开发者社区。 当然，如果你是零基础的话，一定要找人指导。 自学是很难的，如果遇到问题又不知道如何解决，时间一长你就无法继续学习。
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