人工智能时代，为什么很多人都看好Python的发展？

Python这两年的热度，似乎预示着未来是Python的江湖了，这有许多原因。那么Python这门语言，究竟为什么这么火爆，市面上的信息冗杂，经常看到说Python语言简单实用。那么Python相较于其他优势有什么真正优点呢？下面详细给大家分析一下。

自从1991出现到现在，Python似乎到了最火爆的地位。Python有着丰富的第三方库，这些写好的底层库，只要封装好，Python调用非常灵活。虽然Python是解释性语言，在执行效率比不上编译性语言（C,C++），但是在开发效率上非常轻便及时，在这个节奏如此快的生活，开发时间成本是非常重要，Python是最适合。

开源也是一个很明显的优势，跨平台的有效性，多目标，垃圾回收（自动的），代码的简洁性，以及整齐的缩进是Python其他的显著的特点。

Python在web领域也应用广泛，后台框架Django，flask，Tornado让人学习起来容易，让开发人员能够协同的工作起来。

Python写爬虫有非常强的优势，抓取网页的接口简洁明了，urllib2库包提供了完整的接口文档，冒然的用urllib2给一个网站发送请求的话，有可能被网站拒绝，我们可以模拟user agent的行为构造合适的请求，以一个合法身份进行请求。抓取页面后，可以用正则表达式，XPath或CSS选择器进行解析获取有用的内容。python提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够最快，最干净的实现。

在人工智能和数据分析领域，为什么说python成为最适合的语言？

人工智能已经上升到国家发展战略，机器学习和深度学习这些词汇大量的出现在网络流行语中，人脸识别以及自动驾驶已经在现实中开始引用了，某种意义上人工智能好像走在我们的生活了，我们身处在这个不断进步和变化的时代，让人热血澎湃。

机器学习就是基于海量数据进行建模来模拟，这是一门多领域的学科，涉及到概率轮，统计学，算法复杂度理论等多门学科。

Python是最适合机器学习的基础语言，其中在机器学习中遇到的高等数学基础知识，线性代数及矩阵等，python都有着更科学的第三方数学库，来进行开发。Python也有由谷歌开发的机器学习库TensorFlow，这是一套利用数据流图形进行数值计算的开源库。

在数据分析领域Python有着强大的科学计算类库，面对海量的数据，Python只要调用若干个Python库：NumPy（存储和处理大型矩阵），pandas（处理数据的函数和方法），matplotlib（数据操作、聚合和可视化）和scipy（高效的数学运算）就能为你高效准确解决大量的数据分析难题。

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