大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程课程很热的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python编程课程很热的解答，让我们一起看看吧。
一波潮流而已。
python几乎是我接触过的第二烂的语言。最烂的是haskell。
强制缩进带来的后果，是复杂逻辑表达上，不易区分结构，容易出错而难以debug。已经尴尬的“pass”。
只能使用一句的lambda表达式，简直是被perl的代码块功能吊起来打。
不是完全面向对象的语言，却在内部函数设计风格上，一会像C，一会像纯面相对象。
解释执行而不是编译执行，运行效率低下，而且，未被执行的分支，如果有错也无法知道。
类功能其实很弱，也没有诸如perl的moose那样强大的包来补偿。
调试的时候也没有一个如同perl的data dumper那样强大的工具。
python的流行就是一阵风潮而已。
决定Python“火”的原因有很多，而你所谓的Python运行效率低，这个问题不重要！
Python诞生于1991年，属于90后，快到而立之年了。为啥突然就火了呢？因为大数据这个时代背景。
要玩大数据，统计知识第一，编程第二。也就是说，你数学很厉害，但是编程不厉害，这个时候你会怎么办？你希望要是有一种在科学计算方面很厉害，但很容易掌握的编程语言就好了。
而Python就具备这样的特点。Python语言简洁易读，从算术，到微积分，到线性代数，Python在科学计算方面相当给力。
因此，Python成了大数据的首选编程语言。
要玩转大数据，只会Python远远不够，更别说学Python高薪就业了。但大数据自带流量，所以想炒作它的人比比皆是。
看到很多人的回答颠倒因果，作为一个不精通二三十种语言的陈年码农，忍不住说几句。
说Python的Library多，生态圈大，这是结果，这是“火”的同义词。原因是什么呢？大约十年前，有些库Perl里有，Python里还没有呢。它为什么能超过Perl及其它一些脚本语言呢，根本原因还是在于其语言自身。
最重要的原因，它是最适合工程的脚本语言。一个语言，没必要牛逼到大多数人看不懂，这样做出来的项目易读性可维护性差。而Python，作为数学家发明的语言，天生就考虑其严谨。结果是优雅，易读，易维护，重用度高。
下面说“效率”。三个原因。
1.随着硬件的发展，运行效率越来越不重要。Python发明的前十几年为啥没火？这也是一个原因。
2. 开发效率更重要。这也是前面说的工程的问题。
3.分割的问题。需要效率的地方用C/c++嘛。世界总是需要胶水语言的，而且会越来越多，因为底层的算法的数量相对于上层的应用而言，应用更加多变。上层开发的人远多于底层开发的人。
归根结底一句话：适合于工程（开发效率高，维护成本低）。
python这么火的原因是比较容易上手，代码简捷，生态丰富，各种库都有！python在云计算，AI方面应用非常广泛！
围棋AI包含两部分：神经网络和搜索树，神经网络的学习训练就是用python完成的，而搜索树因为效率原因二用C++实现的！
到此，以上就是小编对于python编程课程很热的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程课程很热的1点解答对大家有用。
