大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于为什么学习python语言的问题，于是小编就整理了4个相关介绍为什么学习Python语言的解答，让我们一起看看吧。
python功能强大而深受欢迎的原因之一是拥有？
Python因为拥有胶水语言和活跃的社区而受欢迎。
Python能够兼容很多语言，对于很多环境都很友好，代码阅读和编写难度低，也是当前人工智能最适合的编程语言之一，其丰富的社区环境让你无需造太多轮子，可以直接调用库函数，对于很多人来说，从python入手是比较好的方式。
如今写代码已经不是最重头最难的板块了，因此Python也逐渐变得火热起来
为什么要学Python？它能给你带来什么？
与国际技术社区上一片「形势大好」对比鲜明的是，国内技术圈却一直存在对Python，「力挺」和「吃瓜」两派阵营，针锋相对。那么，Python到底有没有用，真相究竟如何？是谁推波助澜了Python？
都说Python易学，究竟好学在哪里呢？
因为其拥有大量第三方库，所以开发人员不必重复造轮子，就像搭积木一样，只要擅于利用这些库就可以完成绝大部分工作。
小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通过Python入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。
2.Web 程序
除了爬虫，Python也广泛应用到了Web端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于Python的tornado框架，豆瓣的后台也是基于Python。
3.桌面程序
Python有很多UI库，可以很方便地完成一个GUI程序。Python实现GUI的实例也不少，包括大名鼎鼎的Dropbox，就是Python实现的服务器端和客户端程序。
为什么要学习Python？
你为什么学习Python？是因为看中Python薪资？还是看中Python的发展前景呢？
现在很多人都开始学习Python，有听朋友说很火学习的，有因为学校开设了专业学习的，有因为Python薪资可观学习的，有因为Python可以做人工智能学习的等等。
至于你为什么要学习Python，那是需要问你自己的，而不是别人说了什么你才去学，而是你自己因为什么而去学。
学习Python它能带给你什么？
首先你学习Python它能给你带来一门技术，一门可以养活你的技术！
其次你学习Python它能给你带来乐趣，因为在学习Python的过程中，你会发现很多非常有意思的东西。
最后你学习Python它能给你一定的成就感，在我们学习一个新的东西的时候，当你运行处Python的第一个代码，你会感到很开心，很有成就感，特别是当你用Python做出自己想要的东西时候，更是开心的像一个小孩子一样。哈哈哈哈哈
Python语言有什么优势？为什么现在Python那么火？
这也是目前关于Python方向最有前景的方向，越往后月可以做到对于数据的判断力和处理能力。
优势
不说Python在服务端的应用
在数据处理和分析方面，Python有大量的数据宝可供直接使用，例如最常见的numpy和padas，应该说是任何的计算都可以用它们来实现。
当然在算法方向，有更多的程序包可以使用
总之，Python是火，主要是最近AI炒的比较火，更多的是用在大数据方向再往后的业务方向上，比如说数据处理，数据分析，在算法方面得应用，这方面对Python的使用已经很成熟了，由于大量人员想要从事偏AI方向的研发，Python也越来越朝AI方向发展迅速。
Python火起来，完全是由人工智能给带火的。
但也跟python本身的优势分不开。
一、简单、易上手。这一点就很大程度上影响了python的受众面。
三、应用范围广。从数据科学到人工智能，python有很多的开源库。
真正火起来，还是围棋那一战。
Python的优势
简单易学、高层语言、免费开源、可移植性强、丰富的库、面向对象、可扩展性、可嵌入型、规范的代码等，这些都是Python的优势所在。
未来，无论你身处何地，都能享受到全国人工智能Python“一盘棋”带来的“市场发展红利”。顺应潮流的风向标，Python人工智能[_a***_]发展前途广阔。
Python是解释语言，程序写起来非常方便，写程序方便对做机器学习的人很重要。
Python的开发生态成熟，有很多现有库可以用。相比而言，Lua虽然也是解释语言，甚至有LuaJIT这种神器加持，但其本身很难做到Python这样。
Python的就业
人工智能已经上升到国家战略，Python作为人工智能的有力工具，自然产生大量岗位需求。目前Python岗位年薪在10-20w之间，而且除了北、上、广、深这样的一线城市以外，一些二、三线城市Python工程师的待遇正在与一线城市持平。未来，无论你身处何地，都能享受到人工智能、Python带来的“市场红利
此回答转自：乐字节
总的来说，这几种编程语言各有千秋。C语言是可以用来编写操作系统的贴近硬件的语言，所以，C语言适合开发那些追求运行速度、充分发挥硬件性能的程序。而Python是用来编写应用程序的高级编程语言。
当你用一种语言开始作真正的软件开发时，你除了编写代码外，还需要很多基本的已经写好的现成的东西，来帮助你加快开发进度。比如说，要编写一个电子邮件客户端，如果先从最底层开始编写网络相关的代码，那估计一年半载也开发不出来。高级编程语言通常都会提供一个比较完善的基础代码库，让你能直接调用，比如，针对电子邮件协议的SMTP库，针对桌面环境的GUI库，在这些已有的代码库的基础上开发，一个电子邮件客户端几天就能开发出来。
Python就为我们提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作“内置电池（Batteries included）”。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。
1. 简单：Python奉行简洁主义，易于读写，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。2. 免费：Python是开源软件。这意味着你不用花一分钱便能复制、阅读、改动它，这也是Python越来越优秀的原因——它是由一群希望看到一个更加优秀的Python的人创造并经常改进着的。3. 兼容性：Python兼容众多平台，所以开发者不会遇到使用其他语言时常会遇到的困扰。4. 面向对象：Python既支持面向过程，也支持面向对象编程。在面向过程编程中，程序员复用代码，在面向对象编程中，使用基于数据和函数的对象。5. 丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、W***文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。6. 规范的代码：Python***用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。7. 可扩展性和可嵌入性。如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或c++编写，然后在你的Python程序中使用它们。你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。
为什么选择Python作为学习人工智能的起点？
工欲善其事必先利其器，而Python算是人工智能的利器，也仅仅是利器！
人工智能建立理论模型以后是要写代码实现的，实现的时候时候就有编程语言的选择，而这些选择里面Python的契合度目前最高:
1.人工智能的基础是数学和数据，Python有很多现有的库天然支持这些数据的数学运算，而其他语言实现很痛苦！如numpy.
2.人工智能程序涉及数学的拟合，求导，梯度更新等过程，实现超级困难，而Python语言有现成的框架可以简单实现这些过程，比如谷歌的TensorFlow，Facebook的pytorch，百度的paddlepaddle等.
3.一开始搞人工智能是一些科学家，这些科学家并非专业的编程人士，他们的主业也是做科研，所以编程只是论证他们的观点和实验，这个时候找一门简单的编程语言是必要的，而Python是真的简单，所以最初的很多成果都是Python语言实现的，学习的人越来越多，看的案例也基本上是Python，他们再传授的时候，基本上也是Python。当然c++和其他语言也多，但是用户基数不够大！
4.很多培训机构渲染，学Python等于学人工智能，我也是醉了...
5.人工智能分为弱人工智能，强人工智能，超人工智能，目前虽然取得了很大进步，但依旧处于:人工+智能 状态，期望不要过高哦！[耶]
这是一个好问题，确实对于很多没有计算机基础的同学来说，我也建议从Python等编程语言开始入门人工智能。
从学习人工智能的角度来说，真正的起点应该是机器学习。不论是Python语言也好，还是数学、统计学知识也罢，这些知识对于学习大数据、人工智能都有较大的影响，但是从专业知识体系结构上来说，机器学习本身就是人工智能领域和大数据领域的重要研究方向。
机器学习简单的说就是在一堆杂乱无章的数据当中，找到其背后的规律。不论是监督学习、非监督学习，还是强化学习、半监督学习等机器学习范式，数据都是机器学习的基础，而编程语言则是收集数据的重要工具。
对于刚刚开始进入人工智能、大数据领域的同学来说，老师往往都会安排从收集数据开始，而由于Python做数据收集（爬虫）非常方便，所以很多同学都会先学习使用Python，进而使用Python来完成机器学习、深度学习算法实现。
实际上，还有很多语言可以应用在人工智能领域，比如C++、Java等语言在人工智能领域也有很多应用，而且在行业应用场景下，往往***用C++和J***a更为普遍，因为生产场景往往更重视应用的稳定性、执行效率和安全性等因素。
以我的课题组为例，很多人工智能、大数据方向的创新要进行落地时，往往都会把在验证阶段使用Python完成的代码再使用J***a重写，或者***用C++来重写，相信很多同学也都经历过这个过程，尤其是做纵向课题转横向应用时，这是比较常见的做法。
总体上来说，虽然Python语言在生产场景下依然有不足的地方，但是随着云计算平台不断发展和壮大，尤其是进入到云原生阶段之后，Python语言未来的应用潜力还是比较大的，应用边界也在不断向传统学科扩展。
最后，如果有人工智能、大数据领域相关的问题，欢迎与我交流。
到此，以上就是小编对于为什么学习python语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于为什么学习python语言的4点解答对大家有用。
