不建议会计人学习Python可能基于以下几点原因：
性能：
Python是一种解释型语言，其运行速度通常低于编译型语言，如C++或Java。在会计和财务处理中，快速的计算和数据处理能力是非常重要的。
多处理器支持：
Python的全局解释器锁（GIL）限制了多线程的并发性能，这对于需要同时处理多个任务或进行大规模数据处理的会计软件来说是一个问题。
语法混乱：
Python 2与Python 3之间存在不兼容性问题，这可能导致学习曲线陡峭，增加学习成本。
市场混乱：
Python市场可能存在一些混乱，如库和框架的质量参差不齐，这可能会给会计人员学习Python带来额外的挑战。
就业前景：
虽然Python在数据科学、人工智能和机器学习领域非常受欢迎，但在传统的会计和财务领域，Python的需求可能不如其他专业会计软件或编程语言（如Excel VBA）那么高。
然而，值得注意的是，Python在自动化、数据处理和报告生成方面仍然具有很大的潜力，特别是对于需要处理大量数据的会计和财务专业人士。如果会计人员能够克服上述挑战，并且能够将Python应用到他们的工作流程中，那么学习Python仍然可能是有益的。