大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习python的理由的问题，于是小编就整理了2个相关介绍学习Python的理由的解答，让我们一起看看吧。
为什么不建议普通人学python？
首先，看下你学Python是想用来做什么的，以下几点分析供你参考：
1.用来做人工智能领域研发，必须推荐，因为Python的AI生态是最全面的，社区也是最活跃的，而且Python用起来足够简单。
2.用来开发软件，比如后台服务器应用，不建议直接使用Python，因为Python是弱类型语言，且封装程度很高。虽然学起来很简单，但是这也会让你忽略了程序运行的很多概念和类型对于一个程序的意义，所以从Python入门编程的话不建议，并不是说Python不好，而是建议学一门相对底层一些的语言，如java，C++，或者C，这样你会对编程有更深层次的认识。后面有一定编程经验了，Python也是值得一学的
3.用来做爬虫或者***工具，也是跟推荐的，毕竟Python代码简洁，且开发效率高，第三方库很全面。
我认为没有任何理由不建议普通人学习Python。Python是一种流行的编程语言，易于学习和使用，具有广泛的应用，包括、机器学习、人工智能、网络编程、Web开发等等。
以下是一些可能导致某些人不建议学习Python的理由，以及我的回应：
编程不是每个人的强项：虽然编程并不是每个人的强项，但是Python作为一种易于学习的语言，具有友好的语法和大量的教程和***可供学习，可以帮助任何人轻松入门编程。
Python的应用领域不是每个人都需要：虽然Python在某些领域的应用可能并不适用于所有人，但是它在其他领域也有很多用途。此外，学习Python也可以增强计算思维和解决问题的能力。
编程需要花费大量的时间和精力：虽然编程确实需要一定的时间和精力投入，但是Python的学习曲线比其他编程语言更加平缓，而且在学习过程中可以根据自己的需要和进度安排时间和学习内容。
总之，我认为Python是一种适合任何人学习的编程语言，可以帮助人们更好地理解和应用计算机技术。即使不是每个人都需要Python，学习Python也可以提高计算思维和解决问题的能力，这对于现代社会的许多职业都是非常有用的。
为什么Python是入行人工智能的首选语言？
就因为python相比于其他编程语言简单，不用太注重语法，你可以想一下那些做机器学习的人，人家真正搞的是算法，好不容易把算法搞出来还要花一大堆时间去编程实现，花无谓的时间在编程语法上不值得。
做人工智能研究最多的人不是普通的软件工程师; 他们不关心内存管理，const引用和多重继承。他们想要的工具允许他们可视化他们的数据，只需几行代码就可以进行实验，并与他们的数据和模型进行交互，无需重新编译和重新运行每一个微小的变化。
Python允许他们完成所有这些，而C ++则不然。
也就是说，机器学习模型也大量使用底层硬件，如用于快速矩阵操作的GPU。为此，像C或C ++这样的语言是必不可少的。事实上，像Tensorflow [1]这样暴露Python接口的大多数库都有用C编写的子模块，这些子模块可以执行很多性能关键的工作。
我们既可以利用像Python这样的语言的表达性和简单性，也可以利用像C ++这样的语言的性能和低级集成。
Python是入行人工智能的首先语言有些言过其实。它只是简单易学罢了。其实真正实用的算法是用C语言写的。更重要的是，机器学习不能代替人工智能，它只是人工智能的一部分，只是最近比较火罢了。人工智能的核心是可解释，是推理。真正能称得上人工智能语言的是prolog和LISP。其它都是过程性语言，比较的只是易用性和速度。
人工智能掀起了世界的新一波科技浪潮，如今，你要是不懂点AI、机器学习和Python都不好意思说你是现代人。那么为什么Python是入行人工智能的首选语言？Python究竟和人工智能什么关系？为什么人工智能把Python也给带火了？今天就给大家简单介绍下。
先来上两张图人工智能和Python的图。
从上图可以看出，人工智能包含常用机器学习和深度学习两个很重要的模块，而[_a***_]中Python拥有matplotlib、Numpy、sklearn、keras等大量的库，像pandas、sklearn、matplotlib这些库都是做数据处理、数据分析、数据建模和绘图的库，基本上机器学习中对数据的爬取（scrapy）、对数据的处理和分析（pandas）、对数据的绘图（matplotlib）和对数据的建模（sklearn）在Python中全都能找到对应的库来进行处理。
所以，要想学习AI而不懂Python，那就相当于想学英语而不认识单词，所以，Python学起来吧。
那要想学人工智能，想学Python，哪些东西要学习呢？下面给大家简单介绍下：
首先，你要学Python如何爬取数据，你要做数据分析、数据建模，起码你要有数据，这些数据来源有多种方法，但是很多都来自网络，这就是爬虫。
爬虫：requests、scrapy、selenium、beautifulSoup，这些库都是写网络爬虫需要使用到的，好好掌握这些东西，数据就有了。
然后，有了数据就可以进行数据处理和分析了，这个时候，你需要用到数据处理的一些库。
数据处理：Numpy、scipy、pandas、matplotlib，这些库分别可以进行矩阵计算、科学计算、数据处理、绘图等操作，有了这些库，你就可以一步步开始把数据处理成你需要的格式。
到此，以上就是小编对于学习python的理由的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python的理由的2点解答对大家有用。
