SQL和Python不是一个物种，Python肯定更难学习。如果你从事数据工作，我建议先学SQL、有余力再学Python。因为SQL不光容易学，而且前期的投入产出比更大。
SQL是数据查询语言，场景限于数据查询和数据库的管理，对大部分数据工作都有用。学习SQL还要接触各种数据库，比如MySQL、Oracle、PostgreSQL等，各种数据库虽然统一支持SQL基础语法，但会有用法上的差异和独特的高阶功能，在学习的时候需要注意。
我见过很多做数据分析、数据开发岗的同事，都是一招SQL吃遍天，能应付各种数据场景。当然SQL只是作为他们的技能之一，想要干好工作还得有业务能力、沟通能力、展示能力等等。
Python是面向对象的高级编程语言，和Java一样是全栈式语言，Python的复杂度、广度、应用深度远远要比SQL高。如果用来处理数据，除了python语法，你可能还要学习Pandas、Numpy、Sklearn...等第三方库，其中很多库的学习文档都要比Python文档内容多。
Pandas的语法和SQL有些像，同样是用来做数据ETL，比如groupby分组聚合、join连接等，基本上学会SQL可以较轻松地入门Pandas。
所以对于从事数据工作的编程菜鸟来说，SQL是除Excel外需第二精通的工具，因为你可能会接触到各种数据库，还有各种云平台、大数据平台，都需要你通过SQL进行数据提取、规整、清洗等处理。
SQL学习路径也很简单，主要是各种数据处理的方法和函数，在日常练习中多使用就可以。
学好SQL后再来学习Python，如果你有其他编程语言的学习经验，其实对于Python语法也不会陌生，主要是数据类型、逻辑语句、函数、类等。等Python语法学好，再去学习各种各种第三方库、机器学习、深度学习、大数据。
总的来说，SQL和Python对一般学习者来说都不算太难，只要用心学、多练习、多思考，会很快入手。
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