大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于perl語言值得學嗎(會python有必要學perl嗎)的問題，于是小編就整理了3個相關介紹為您解答，讓我們一起看看吧。

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perl、shell、python三種腳本語言那種好學、易用？

學東西最好不要挑三揀四，在有時間的情況下這三個都學一下。

shell是操作linux的基本，是必須學的。學shell就是學linux命令。perl有強大的正則表達式支持，對于文本處理非常強悍，玩linux不得不學。

python作用一種面向對象的，能作為linux腳本的語言，學好之后能幫你很好地完成工作。

我建議的學習順序是shell-----perl------python。這是因為shell學好之后基本上已經(jīng)夠用了，其它兩個算是錦上添花。當你有時間再學一下。

做DBA，到底是學python好，還是學perl好？

同樣是懶散運維表示。

選python。兩種我都曾經(jīng)用過。

1?？梢钥隙ㄊ褂胮y的人越來越多，因為入門相當容易，這適合你的腳本被其他人理解，或者共同維護。

2。就功能性來說，其實腳本語言都差不多。但是py有更好的調(diào)試機制，perl語法可以說約束太寬，我是覺得語法太隨意，規(guī)范化的py看起來更簡單易懂，py在面向對象的寫法上更容易。

3。兩個官方文檔我都看過，perl內(nèi)容沒有py完整，perl有些地方很簡單的帶過。當然py2跟3有些差別，但是不大，perl6跟perl5的差別更大呢。

4。py作為很多開發(fā)項目的輔助語言現(xiàn)在來說會更流行一些，不管是github還是其他地方。所以，你能找到的幫助，解決問題的思路也比perl廣。

老話題對SA來說用perl還是python比較好？

從三個角度比較：

數(shù)據(jù)分析：指的是對數(shù)據(jù)過濾、格式轉換、關聯(lián)、統(tǒng)計的能力。處理不規(guī)則的數(shù)據(jù)，Perl 正則最強，Python也不若，R 很差；R 和 Python 對矩陣（dataframe）形數(shù)據(jù)支持很強，不過我還是覺得 dplyr 比 pandas 好用一些；R 和 Python 統(tǒng)計能力也都不錯。

可視化：Perl 繪圖弱爆了，R 有 ggplot，Python 有 matplotlib，如今也支持 ggplot。

生信支持：對生信的支持指的是生物信息特有的一些分析，比如計算GC含量、取反向互補序列、富集、生存分析、WGCNA等。BioPerl 處理計算GC含量、取反向互補序列 這種比較擅長；BioPython 較弱，平時我用的只有讀取各種格式序列這個功能；而 Bioconductor 太強大了。

所以，R 無疑是必學的，Python 完全可以取代 Perl，但是看在很多年老的軟件使用 Perl 寫的份上，建議

學會 Python，看懂 Perl

。

到此，以上就是小編對于perl語言難學嗎的問題就介紹到這了，希望這3點解答對大家有用。

名稱欄目：perl語言難學嗎(做DBA，到底是學python好，還是學perl好？)
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