由于互联网发展的速度突飞猛进，使IT行业越来越热。越来越多的人想从事这个热门行业，甚至通过自学或者报班学习编程语言，想要在软件开发上有进展有突破。现在你可能已经意识到有很多编程语言，那具体学习哪种语言更好？

       首先选择一门语言需要知识。最近最流行的语言可能会在一段时间以后就会不再大火。同样的道理，世界上最难懂的语言可能完全适合你开始你的职业生涯，因为它符合你的专业技能和你的生活目标。也就是说，在我们选择编程语言时需要考虑哪些因素？
一、语言的灵活性很重要。
       语言的“灵活”是指可以轻松地将新特性添加到现有程序中。灵活可以是添加一组新函数，或者使用现有库添加新特性。在做决定之前，你应该知道程序是如何设计的，以及哪些特性被保留下来作为将来的改进。尽管比较一些语言在技术上是不正确的，比如说Perl 和 Python。Perl内建了正则表达式支持作为一个随时可用的特性。对于Python，您必须从标准库导入。根据经验，“随需应变”很重要，就像软件每隔几个月就会有多个版本的改进。总是会有一个“补丁”之类的东西被导入来添加一些新的东西，更新现有的功能等等。
二、选择一种可以解决问题的语言
       除了明显的性能要求外，该语言还必须具有良好的技术质量来满足你的需求。你需要选择一种语言来解决你的问题，让你的工作更高效。比如X语言可以轻松帮你应对超过500万访问量的处理，但是Y语言可以使你用更低的成本和更快的速度处理500万以内的访问量的处理，你怎么知道你是否会达到五百万的访问量呢?也许一开始使用X语言成本太高，在接触到那么多用户之前，你的公司说不一定已经失败。因此，您确实需要选择一种适合你的用例的语言，一种考虑了所有情况的语言。不需要选择最适合的一个，这是因为不可能总是对不同的需求进行全面考虑，因为即使是这样，你也可能不知道哪个需求对你最重要。将技术需求考虑为过滤器，你选择的语言必须通过他们来过滤，但它不需要是最好的语言。
三、选择表现最好的语言
       “表现最好”实际上是用词不当。你永远不可能拥有一种在所有情况下都表现最好的语言。比如考虑一个用 Java 代码和 Python 编写的 web 应用程序。性能数据将使你得出这样的结论:在相似的环境下，用Java语言编写的应用程序应该比用Python编写的应用程序运行得更快。但是运行环境呢？如果是在相同的环境下那还好。如果 web 应用程序在云中，运行在谷歌应用程序引擎上，情况会怎样?你现在可以得到几乎无限的处理能力，而且这两个程序几乎同时返回结果。
       选择因素现在围绕着代码行和可维护性。另一方面，我们有领域特定的科学语言/框架，比如 Matlab，它专门处理各种任务，它使用特殊的线性代数和其他数学库来优化性能，它支持矢量化等等。Matlab 适合于原型设计或简单的研究任务，但它的商业化和庞大的软件包限制了它的跨平台性和高可用性。也就是说，当目标环境没有提供足够的扩展空间时，语言的性能应该很重要。良好的社区契合度有很多优势：开发人员以你希望的方式思考，而且他们通常具有你需要的非编程技能或知识。这意味着你可以花更少的时间来学习语言，并且遇到错误的信息风险更小。

       现在你是否有清晰的思路，了解多少。其实想要成为一个优秀的程序员需要一个清晰的逻辑思维和学习能力。通过自己的学习开发出适合用户的软件产品，软件开发定制需要更多的创意和思路，软件开发未来会越来越精彩。