这两个相比，我喜欢python，因为我不会Perl。。。
Perl没有用过，只是听以前的老江湖们谈起过，据说很多年没更新，但是Unix系统（不是Linux）的维护管理用这货很方便。
python，写了差不多2年。刚开始写的时候，身边找不到几个小伙伴写python的，但是现在，2016年底，很多人开始讨论要不要学python，手快的已经写了自己的代码玩了。所以我重点说说我为啥喜欢python好了。
好入门，写起来爽。人都懒（懒推动了科技的进步），省下的时间用来干更有意义的事情，我想没有几个人会拒绝。
开源，跨平台。开源和跨平台是技术发展趋势，可以参照.net和swift，微软和苹果这么固执的大公司都遵循这个趋势，码农的技术嗅觉是要有的。
庞大的第三方库，这点仅次于大java，也是最近python火起来的最大原因。大数据，深度学习，各种开源大牛的技术积累。以前大家谈python，就是写个系统维护脚本，爬虫，搞个web，但是现在谈到python，基本就是大数据和深度学习里各种牛逼闪闪的框架，大数据有spark，深度学习TF，caffe，theano还有大百度的paddlepaddle,手册上一定都写的支持python，大家可以看看身边的小伙伴，有谁用Perl去搞这几个框架的（也不支持）。
“人生苦短，我用python”
说了这么多，也吐槽一下python吧
强制缩进，不支持大括号，用冒号（我写了2年，还是觉得大括号好，很多有强迫症的朋友也是因为这个放弃的，还好我没有强迫症。。。）
GIL，不过这个问题倒不是很重要，毕竟本来性能就不是python的强项
最后，给想入门python的小伙伴提供一下个人经验
版本问题不要纠结，2,3都很好（我之前用2.7，现在用3.5），重要的是动手去写
编辑器我一开始用vim，但是很明显我的vim水平很渣，所以用了ST，感觉不错，后来又用过VSCode，目前用Atom。这几个都很好，我后来用Atom的原因是因为插件，尤其是regex-railroad-diagram，因为平时工作需要写些正则，我已经离不开它了。还有platformio-ide-terminal，atom-material-ui ，platformio-ide-terminal（好像有点跑题了，如果有用Atom的小伙伴欢迎告知你觉得好用的插件啊，好东西要大家分享）
入门的话，可以从处理个文本开始，然后写个爬虫，找找成就感，感觉找到了，然后就有动力开始在python的世界里狂奔了
hell,python和perl我三种都学了，而且前两种自认为用的还比较熟练，觉得自己还是应该有点发言权的，对SA来说，平时管理系统用SHELL脚本肯定是最简单的，如果是纯粹的系统管理，很少有问题是shell解决不了的，如果认为写一些系统管理脚本shell解决不了，说明你对shell还不够熟练，那么python和perl呢？我对python和perl没有什么偏好，最终选择了python主要还是python比perl简单，看完python的入门书后，过一段时间还能记得怎么写程序，但看完perl的入门书后，过一两个月就忘记的差不多了，要重新开始看。
我用python主要解决用shell解决起来比较麻烦或者通用性不好的问题，比如处理文本，要用到awk或者sed的高级功能才能实现时，我宁愿用python实现。至于效率嘛，用到需要高效率的程序，我直接用C语言写。perl的粘滞性比较好，如果要在程序中大量用到系统命令，那么perl肯定比python方便多了。
一：Python 与 Perl对比
（1）设计一个语言的初始目的决定了该语言将会内建什么功能：
perl初始是Larry为了格式化处理文本而创建的，所以内建了正则 ；python内建一个复数型别，猜测Guido最初一定是为了数值计算而创建了python。因此perl擅长文字处理，python擅长数值处理。
（2）应用领域和需求不一样：
Perl 设 计之初就是为了方便编写复杂高效的系统脚本，它也是应该最为广泛的脚本编程语言。它在编程方面相当于瑞士军刀，对字符、文本文件处理能力很强，以前要求 shell+sed+awk+C才能完成的任务，只需perl脚本就可以完成了。而且应用领域一直在拓宽，支持面向对象程序设计。
Python 面向对象的动态公共语言，适于脚本编程和快速开发，它最显著的特点是作为编译语言（如C）和脚本语言（如perl）之间的桥接语言，它具有的强大功能，可扩充性及面向对象的特征使其成为大规模应用程序开发工具。
（3） 关于强类型
Perl语言中，数据的类型，取决于数据所处的上下文。
Python语言中，数据类型，是数据自身确定的。Python因此一般被认为是强类型语言，而Perl则不是。
（4）关于 内置基础类型
Perl的基础类型叫做scalar，这是为了和后面的array和hash做区别。scalar可以是数字，也可以是字符串。基本上说，scalar非此即彼；换句话说，scalar既是数字，又是字符串。scalar到底是字符串，还是数字，完全取决于使用scalar的上下文，如果是一个处理字符串的函数，那么它是字符串；如果是一个处理数字的函数，那么它是数字。Perl会尽一切努力完成它们之间的转化，无论在你看来有多么荒诞。 Perl中，所有scalar都以$开头，所有以$开头的都scalar。
Python的基础类型，同样，不是数字，就是字符串。但是，不可能既是数字，又是字符串。Python会判断变量到底是数字，还是字符串，以此来选择怎么解释函数；如果它找不到一个合适的解释，那么Python会抛出异常。一般来说，这种策略能够取悦一部分程序员，同时让另外一部分人感觉很不爽。
（5）关于复合类型
Perl有两种复合类型：array和hash。Python有三种复合类型：tuple, list, dict。 Python中的tuple+list，完全对应于Perl中的array；因此不存在谁提供的类型更丰富这样的问题。
（6）关于做为整体的list
Perl中，用@开头的名字表示整个array，据说是因为@是array的字头。但是，又根据Perl的原则，@foo这样的array也可以被使用到一个需要scalar的环境中去，Perl会尽力把@foo转换成一个scalar，一般来说，这个scalar就是@foo的长度。 Python中，直接使用变量名，就能获得整个list(或者tuple)。
