首先，程式語言本身的難度並不高，程式語言作為一種操作計算資源的工具，簡單易用是一個大的發展趨勢，所以自學程式語言並掌握其基本語法是完全可行的，同時掌握多門程式語言也比較常見，但是如果想形成自身的編程思想，同時能夠使用程式語言來完成具體場景下的開發任務，這通常需要一個積累的過程。
對於研究生來說，尤其是計算機專業的研究生來說，並不應該把學習更多的程式語言作為主要的學習目標，而是應該選擇一個主攻方向，然後培養自己的科研方法，同時在主攻的細分領域形成突破，程式語言僅僅是輔助自己形成突破的工具。
以機器學習為例，在學習機器學習的過程中，重點在於算法的設計上，而編程的目的往往是為了完成算法的實現和應用，從技術難度上來說，程式語言並不是難點，也不是重點。對於研究生來說，衡量自身的科研能力，也不以掌握了幾門程式語言作為主要的衡量指標。
在學習編程的過程中，要想精通一門程式語言，至少要經歷三個階段，其一是基本語法的學習階段，其二是編程思想形成階段，這個階段要完成大量的實驗，同時還需要進行大量的交流和總結，其三是場景研發階段。不論是應用級程式設計師，還是研發級程式設計師，程式語言的學習都離不開這三個階段。
最後，程式語言本身與應用場景有非常緊密的聯繫，所以在選擇程式語言的過程中，一定要立足於自身的主攻方向，如果沒有明確的主攻方向，可以選擇一門全場景程式語言，比如Java和Python都是不錯的選擇。
我從事網際網路行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於網際網路技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
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