Python和Go语言目前来看都是比较受大众喜欢的编程语言，它们各自有各自不同的优点和适用的场景。而选择学习哪一种编程语言主要还是取决于你的需求以及所要实现的目标是什么，下面我们就来对比一下两种编程语言，这样可以帮助大家更好的选择合适的编程语言。

Python

优点

• Python语言的优点基于它的简单易学，Python语言的语法相对来说比较简单，所以很适合初学者入门学习。
• Python语言应用场景比较多，在数据科学、机器学习、人工智能、Web开发、自动化脚本等领域都有着广泛应用场景。
• 在Python中为开发者提供了很多强大的基础框架以及基础库，例如NumPy、Pandas、TensorFlow、Django、Flask等，通过这些基础框架以及基础库，可以大大的提高了开发的效率。
• Python有着很活跃的开发者社区支持，开发者可以很容易找到支持和资源。

缺点

• 由于Python是解释型语言，所以在运行速度方便要比编译型的语言要慢，例如C/C++或者是Go语言。
• 由于全局解释器锁（GIL）的存在，所以其在多线程场景下执行效果不是太好。

Go

优点

• 由于Go是一种编译型的编程语言，需要通过编译之后才能运行，所以运行度上面基本上可以媲美C/C++的程序。
• Go的的语言语法，也是比较简单的，并且其代码结构也很简单，非常容易上手，而且学习效果也比较明显。
• 在Go语言中内置很强大的并发机制（goroutines），所以在构建高并发应用场景中非常合适。
• 同时Go也是是强类型和静态类型语言，这种操作有助于在编译的过程中捕捉错误信息，来提高代码的可靠性。

缺点

• 虽然Go的生态系统在不断成长，但相对于Python来说，库和框架的数量和成熟度还有差距。
• 与Python相比，Go的开发者社区相对较小，不过这一点也在逐步改善。

到底应该如何选择？

1. 了解目标

对于一些短期的开发目标来讲，例如，一些快速开发的场景下，Python是一个理想的选择，因为它的语法简单、库丰富，能让你快速上手和实现功能。并且在Python中支持了大量的数据科学领域的类库，可以非常方便的去构建相关领域的应用。

作为长期的开发来讲，现在的很多的系统都是在向着高性能，高并发等场景去发展，这样依赖Go语言在相关领域的表现要比Python语言要好，所以在Go语言特别适合需要高并发处理能力的系统，比如Web服务器、微服务和分布式系统。

当然在系统编程、底层开发领域，Go语言的性能也是比较突出的。

2. 考虑你的背景和经验

Python被广泛认为是最适合初学者的编程语言，语法简洁，容易理解。它有大量的学习资源和社区支持。拥有丰富的文档、教程和活跃的社区，这对初学者非常友好。

如果你已经有一定的编程经验，学习Go可以让你接触到不同的编程范式（如并发编程）和系统编程的知识。

当然了如果你有精力的话可以学习多种编程语言，掌握Python和Go两种语言能使你在不同类型的项目中都能游刃有余，应对不同的编程挑战。

3. 考察市场需求和就业前景

在就业机会方便，Python在数据科学、人工智能、Web开发等领域的需求非常高，市场上有很多相关的职位。而Go语言在构建高性能服务器、云计算、微服务等方面越来越受欢迎，并且相关的职位需求也在增加。

在薪资水平方面，根据目前的市场调查以及招聘网站的数据，Python和Go的开发者的薪资水平都是处于一个比较高的水平的，所以学习何种语言气势完全就是取决于你想在那个行业深耕。

4. 实际尝试

可以尝试去体验一些小项目的开发，尝试用Python和Go分别完成一些小项目或练习，看看哪种语言更符合你的编程习惯和兴趣。

同样，也可以在网上找一些开源项目，并且参与到Python或Go的开源项目中，通过实际的开发经验来深入了解每种语言的优缺点和应用场景。

5. 长期发展

一定要选择一个你更感兴趣的领域和语言，毕竟有句话说的好兴趣是最好的老师，兴趣能让你在学习过程中更加投入和坚持。

在考虑兴趣的同时，也要考虑你自己的职业规划以及发展，一定要选择一个能够帮助你实现自己的职业理想的语言，例如，如果你想成为一名数据科学家，Python无疑是最佳选择；如果你希望在高性能系统开发方面有所建树，Go则是一个明智的选择。

总结

当然如果你是一个编程领域的初学者，或者是你对对数据科学、机器学习、Web开发等感兴趣，可能Python语言编程会是一个很好的选择方案。因为Python语言简单易学，并且应用场景也非常广泛，初学者学完之后可以快速的开发项目比较有成就感。

相反，如果你对系统编程、高并发网络服务、微服务架构等感兴趣，或者需要高性能的后端服务，你就可以学习Go语言开发，Go语言一起独特的特性和它的高效性和强大的并发能力，在高并发编程领域也是佼佼者。

实际上，掌握多种编程语言也是一个不错的选择，可以让你在不同场景下更灵活地应对各种挑战。所以有兴趣或者是有能力的话还是要注重技术的广度和深度的多方面发展路线。