计算机专业不专门学习Python的原因可能包括：
学习成本高：
Python的生态系统庞大且复杂，需要学习者不断跟进新知识以保持竞争力，这对初学者来说是一个挑战。
职业前景不确定：
虽然Python在数据分析、人工智能等领域有广泛应用，但对从业者的要求也越来越高，需要具备深厚的数学、统计学等专业知识。
可能忽视其他重要技能的培养：
编程不仅仅是学习一门语言，更重要的是培养逻辑思维、问题解决能力等综合素质。过分关注Python可能会忽视其他编程语言、数据结构、算法等内容的学习。
效率问题：
Python是动态解释语言，相对于静态编译语言如Java，其运行效率较低，对于大型网站的开发不太适用。
技术生态和就业市场：
Python相对于Java、PHP等技术，在就业市场上的需求量较小，且技术生态相对较弱，不利于职业发展。
课程和教学方法：
一些大学可能存在课程内容与社会实际需求脱节、教学方法老旧的问题，导致学生没有足够的机会学习到最新的编程语言和技术。
需要注意的是，这些观点可能因学校、课程设计、教师专长等因素而有所不同。有些课程可能会将Python作为选修课或项目语言来介绍，以适应不同学生的需求和兴趣。