1. 大部分语言，无外乎，语法，高级语法，环境管理，依赖管理，面向对象组织方式，
2. 然后，就是一堆又一堆的各种裤子。作为支撑一个项目的基本组件。比如，日志，io ，线程，工具包，等。

对于 1 ，不需要啥方向，全部简单看看就行了。基础的阅读的复杂度，o （ n ）。线性常数。没啥难度。一劳永逸。

对于 2 ，一般作为一个应用者，还是使用生态里面的轮子比较好。学习难度，也不是很高。找几个知名的组件，试一遍。

对于，一个想要造轮子的人。代码偏底层。前面，都不应该出现任何问题。至少是一个 80%水准的专家吧。对于这个问题，根本不是问题。

对于，喜欢感受语言本身设计哲学的人，有其他语言的基础，基本上，上手写几行代码，就能感觉出来。

python 语法考究，充分犯懒。语法细节的打磨，给人一种设计的很科学的感觉。写一段时间 python ，再去写其他语言，就感觉其他语言需要反思一下，为啥那么古板？？？

但是，也是因为，他设计上的极其自由，在维护上可能要坑一点了。弱类型特性，基本数据结构，使用起来和 json 差不多。这可能就需要开发者，自己充分的，给一个变量划分作用边界，不然导出渗透，就会超级难以维护。语言细节上面，很多实用考虑的都比较用心，不需要过分的关注语法本身。在维护的时候，就感觉，还是古板一点好。

然后，就是并发性能的问题。不会很好吧。

优势，生态挺全面。人生苦短，就用 python 。