大家好，今天小编关注到一个比较有的话题，就是关于学习python为什么要掌握linux的问题，于是小编就整理了3个相关介绍学习Python为什么要掌握Linux的解答，让我们一起看看吧。
树莓派为什么***用python语言为主要开发语言？
树莓派的创造者想让更多小孩学会编程，去用电脑实现自己有趣的想法。本来打算只让这个机器跑Python（是只跑Python，像学习机一样的东西。并没有想过在上面弄一个完整的linux）。但是后来动真格的时候发现大材小用了于是就直接跑linux了，当然Python是不会落下的。可以看看记者对树莓派的创造者做的访谈。Python的优点大家都晓得，功能强大，使用简单，修改调整方便
答：换个角度讲, 当C#在微软平台上成为主流开发语言的时候, python已经渐渐的成为了linux应用程序的主流开发语言之一了. 原因很简单, perl在淡出, ruby未发力, shell不够用, php不合适, java不解释.
记得Redhat 7的字符界面安装程序就是python写的, 那几乎是我第一次听说python的年代了.
因为Python是绝大多数Linux系统（包括树莓派的大部分操作系统如Respbian）自带的，同时由于Python语言本身简单容易上手，而第三方库又非常丰富，用Python开发也是很自然的选择。
学习python为什么要在linux下?怎么学？
学习python，在什么样的系统下学习，是受多方面因素影响的，包括企业就业、工具易用性、环境的全面性等因素考量。
不少企业的内部服务都是部署在linux环境的，原因主要与系统的安全性和稳定性有关，因而，提早熟悉环境是有好处的，一石二鸟；在linux环境，安装python的学习环境也相对会容易很多，直接通过pip命令行就能轻松搞定，当然windows系统，也是安装软件而已，相比而言，易用性差不多，最多只能说，linux环境的文件系统，能让你更多关注python的代码运行的每一个细节等；环境的全面性，在linux环境里，你可以充分地将linux环境系统的学习与python融为一体，包括后台运行、运行性能、机器cpu等，相对更灵活。
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为什么人工智能用Python？
Python虽然慢但是它只是调用AI接口，真正的计算全是C/C++写好的底层，用Python只是写逻辑，即第一步怎么算，第二步怎么算，几行代码就出来了。
换成C++，得先学1个月才能编译通过。不是说用C++写不了上层逻辑，而是代码量太大，开发太低，换来总体速度提升1%，不合适。
计算机语言各有适用性，即C/C++速度快适合底层写算法，Python慢但适合上层写逻辑。两者各自牛逼的特点恰好是对方***的特点。
1:人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的，而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具。Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB等也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。
2: Python虽然慢但是它只是调用AI接口，真正的计算全是C/C++写好的数据底层，用Python只是写相应的逻辑，几行代码就出来了。换成C++的话，不仅代码量太大，而且开发效率太低，不是说用C++写不了上层逻辑，，而是换来总体速度提升1%，得不偿失。
3：Python在拥有简洁的语法和丰富的生态环境从而提高开发速度的同时，对C的支持也很好，python结合了语言的优点，又通过对C的高度兼容弥补了速度慢的缺点，自然受到数据科学研究者与机器学习程序员的青睐。
Python扩展语言的优势：
用于通用AI：
1.AIMA —— Python 实现 Russell 和 Norvig 的‘Artificial Intelligence: A Modern [_a***_]roach’库。
2.pyDatalog —— Python 中的逻辑编程引擎SimpleAI —— Python 实现了“AIMA”一书中描述的许多人工智能算法。它侧重于提供易于使用，有据可查的测试库。
3.EasyAI —— 简单的 Python 引擎，用于 AI 的双人游戏，如 Negamax, transposition tables, game solving。
用于机器学习：
到此，以上就是小编对于学习python为什么要掌握linux的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python为什么要掌握linux的3点解答对大家有用。
