认识达内从这里开始

随着互联网编程开发行业的不断发展，不停的有新的编程语言出现，而python编程语言的出现可以说是顺势而为的产生。今天，我们就一起来了解一下，为什么在当先互联网编程时代python编程语言成为了非常火爆的编程语言之一。

简单易学且很容易上手

大多数人都相信“好的编程语言”是取决于具体领域的，因为每种语言都有自身的优缺点，没有例外。

比如 Java 的体型臃肿、语法冗长一直被大量的开发工程师所诟病，C 语言极大依赖于程序员本身的驾驭能力，C++语法复杂对开发工程师很不友好，C# 缺乏生态支持后续乏力......

至少目前，还没有任何一门语言能完美满足所有需求特性。

Python 的执行速度慢是不可避免的。作为一门脚本语言，它自然会比那些需要编译为可执行程序的语言要慢一些，因为在执行的过程中需要解析器参与，一边解析一边执行——这是脚本语言的通病。

但在现代计算机的硬件配置下，Python 的运行速度和一些快速语言已经越来越近了。

而且瑕不掩瑜， Python 不仅不需要浪费太多时间做一些定义和强制转换变量类型的常规工作，还有大量免费的库供使用，无需“重新发明轮子”，各种 Web 框架、爬虫框架、数据分析框架、机器学习框架可以拿来即用。

此外它与 C / C ++ 等代码之间可以进行简单的绑定，这就意味着复杂代码部分的性能可以植入这些语言，能够避免带来性能损失。

目前， 越来越多的工程师使用 Python 进行大数据处理，科研工作者开始使用 Python 来进行数据分析，系统管理员使用 Python 管理 Linux 系统，开源的云计算平台 OpenStack 使用 Python 语言开发，很多编程爱好者使用 Python 进行爬虫等......

Python 已经逐步在网络爬虫、数据分析、AI、机器学习、Web 开发、金融、运维、测试等多个领域扎根壮大。

谷歌搜索结果显示的 Python 应用领域占比

人工智能的爆发大大地添了一把火

在机器学习领域，Python 是 ROS(机器人操作系统) 的两大主要编程语言之一。

对于机器学习算法而言，重要的是算法能够快速构建、代码阅读性好、维护简单、上手容易，Python 能够很好地满足这些需求。

而且作为一门胶水语言，很多算法都会提供一个 Python 接口，底层仍然用更为快速的语言来实现，所以 Python 的角色主要在数据预处理、数据展示、算法定义等方面，这些动作所花费的机器执行时间几乎可以忽略不计。

所以开发工程师需要把握「风口」，积极进阶。简单易学、语法优美、丰富强大的库、开发效率高、应用领域广泛等等，这些特性促使 Python 的入门和学习需求越来越强烈。

所有以上那些“刷榜”，都离不开人工智能尤其是机器学习的火热。总结一下 Python 被誉为符合人工智能需求的语言，因为：

在数据科学和AI中占据主导地位。

拥有优质的文档和丰富的库，对于科学用途的广泛编程任务都很有用。

设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。

开源，而且拥有一个健康、活跃、支持度高的社区。

有一些很棒的公司赞助商，YouTube、谷歌、Yahoo!、NASA 都在内部大量地使用 Python，尤其是谷歌;Facebook 开源 PyTorch 后也更有利于Python的推广。

Python 势必成为人工智能时代的新宠儿，Python 这门学科也将引入大量的学习者，任何行业的成功人士当属那些先行者，人工智能的浪潮还未席卷，选择 Python 这门学科就是有先见之明。

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