與Python的可讀性哪個更高？

感謝邀請，可讀性來說，當然是Python！！！

1. Python易于學習

相較于其它許多你可以拿來用的編程語言而言，它更容易一些。Python的語言沒有多少儀式化的東西，所以就算不是一個Python專家，你也能讀懂它的代碼。小編的經驗是通過實例來學習Python要比采取同樣的方式去接觸Ruby或者Perl更加容易，因為Python的語法里面條條框框以及特殊的處理場景要少得多。它所專注的并非語言表現的豐富程度，而是你想要用你的代碼完成什么。

2. Python讓你能用少量的代碼構建出更多的功能

Python能帶給所有開發者一種快速的學習體驗。通過實踐，你可以在zui多兩天之內輕松實現一個具備基礎功能的游戲，而這還是在對編程完全不了解的情況下。另外一些讓Python成為一門引人注目的編程語言的因素就是它的可讀性和高效性。

3. Python是一門多才多藝的語言，更是一個平臺

Python今年二十八歲了，但是仍然受到高度的關注，因為它可以被應用于如今你所能想得到的相當多的軟件開發和操作場景。要管理本地或者云基礎設施嗎?Python可以。要開發網站?python可以。需要處理一個SQL數據庫?python可以。需要為Hive或者Pig定制一個功能?python可以。只是想為自己構建一個小工具?Python可以。需要一門支持面向對象設計的語言?Python可以。簡而言之，將Python了解得更加深入一點點，就能讓你具備可以適應范圍更寬泛的工作角色的技能。

4. Python擁有zui成熟的程序包資源庫之一

一旦你了解了該語言，就可以利用上這個平臺。Python以PyPI為其后盾,這是一個擁有chao過85,000個Python模塊和腳本的資源庫，你拿過來就立馬可以使用。這些模塊向你的本地Python環境分發已經預先打包好的功能，可以用來解決各種諸如數據庫處理、計算機視覺實現、維度分析這樣的高級數據分析的執行或者是構建REST風格的web服務這些問題。

5. Python在數據科學領域被廣泛使用

不管你從事的是什么工作，數據都會是其中的一部分。IT、軟件開發、市場等等，它們都深度地關乎數據且對于智慧求之若渴。很快數據分析技能就會像編碼技能一樣的重要，而Python在兩個領域都占有重要的地位。Python緊挨著R語言，都是現代數據科學中zui常被使用的語言。事實上，在數據科學領域，Python的職位職位需求chao過了R語言。你在學習Python時發展出來的技能將會直接轉換并被用來構建起自己的這些分析技能。

6. Python是跨平臺且開源的

Python可以跨平臺運行，并且已經開放源代碼chao過二十年的時間了，如果你需要代碼能同時在Linux、Windows以及macOS上跑起來，Python就能滿足要求。此外，有數十年的修修補補以及不斷完善做后盾，可以確保你能夠隨心所欲地運行自己的代碼。

7. Python是靈活的

有一些Python同其它編程語言集成在一起的穩定實現。