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语言编程生态丰富的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python语言编程生态丰富的解答，让我们一起看看吧。
Python相比Java，C++这些语言有什么优势，人工智能为什么首选它？
首先要说明的前提是，人工智能的底层算法通常还是C/C++，其他语言封装了其接口方便调用，所以看起来好像是其他语言。
Python相比于J***a、C++相比，有一些优势让其在人工智能时代斩头露角：
1. 语法简单易学。Python等解释性语言通常语法更加接近伪代码，更加方便人类理解，因此相比于对机器友好的C等语言会更加容易上手。这对于需要专注于构建人工智能应用的统计学家和数据科学家来说更加友好，因此受到他们的欢迎。
2. 丰富的标准库和第三方库。Python的标准库提供了一系列可以方便数据处理的库，开发者们又写了很多可以方便数据处理、数据分析和各种计算的库，让Python的开发生态十分友好。比如说，处理字符串的标准库string、re等，做爬虫、处理网络数据的request、bs4等，科学计算和数据分析领域的numpy、scipy、stat***odels、sklearn、pandas、sympy等。
3. 胶水语言特性。Python可以通过各种原生支持和第三方库调用其他语言，这样可以充分结合许多语言的特性，可以大大提高开发效率和性能优势。在涉及大量计算的模块，可以使用C/C++等语言，其他模块使用Python丰富的标准库和第三方库即可。当然这对于开发者的开发能力要求比较高，要对许多语言熟悉。
4. Google、Facebook等大公司的支持。他们一直以来就有用Python的传统，比如Google搜索引擎的早期版本就是Python写的。很早开始进行人工智能领域开发的大公司们开源了很多人工智能的第三方库以方便开发者使用。比如，Google开源的深度学习框架TensorFlow等。
正好Python,J***a,C++的项目我都做过，说说我的体会吧。
J***a和C++都是我在工作中常常用到的，也是目前大型项目最常用的开发语言。没接触Python之前，有复杂的算法用J***a写的更多一些。后来我业余开始做量化交易，大部分量化平台首选都是用的Python语言，于是就开始学Python,确是十分好用，现在已经写出了不少量化策略。
我认为Python的优势主要有以下几点：
易上手
这也是Python流行的最主要原因，由于Python的简洁设计，只要有点编程基础的话，学习Python非常简单，低门槛自然容易让比较多的人接受。
代码简洁
本来用J***a写量化模拟，但后来用Python写了一对比，确实方便不少，特别是一些算法模拟的实验，如果用J***a也能写，但就显得笨重。因为这些模拟实验往往是一些小的代码片段，J***a或者C++是无法简洁的执行这么轻量的流程的。
轻量级
还是对于人工智能的研究实验，Python是一款轻量级的脚本语言，处理代码片段效率非常高，因此对运行环境的要求也不高，甚至很多网站都提供了在线的Python研究功能。这是J***a和C++所不具备的。
科学计算
人工智能自然少不了大量的科学计算，Python里的各种科学计算库，数学库恰恰非常好用，不光效率高，而且好入门，让数学不好的人也能轻松使用。
最后说下，我觉得人工智能是综合技术的体现，不能说哪门语言就一定是首选了，比如TensorFlow是用了好几种编程语言的集合，用的最多的语言其实是C++，Python用量占第二位，根据不同的需求活用各种语言才是最佳解决方案。
最近几年伴随着大数据的发展，人工智能也迎来了前所未有的发展契机，大量的专业人才涌向了人工智能领域，相信[_a***_]人工智能领域会进一步赢得市场的追捧。
首先要说明的是人工智能方面的研发是可以使用J***a的，我在早期做机器学习方面的实验使用的就是J***a语言，当然C++也是可以的。为什么现在大部分研发人员都使用Python做人工智能方面的实验，一个很重要的原因就是用Python做实验开发周期短。
做一个简单的类比，我最初一段时间使用J***a做算法实现，很多内容是需要自己完成的，如果使用J***a来实现朴素贝叶斯算法（算法本身的基本实现）大概需要100行左右的代码，换做Python来实现同样的功能我只使用了40行代码，差距十分明显。
其次，还有一点比较关键，就是Python非常简单。使用过J***a的程序员通常都有这样的感觉，J***a是一个“仪式感”很强的语言，比如你使用J***a只写了3个类和一个接口，此时你却可能需要打4个包，而这在J***a程序员看来是理所当然的。Python在这一点上做的比较彻底，几乎通过代码缩进而取消了所有的仪式感，简单实用且不失优雅，所以使用Python比较容易。
另外，Python中定义了一系列库，比如Numpy、Matplotlib、Scipy等，这些库对人工智能开发起到了很大的帮助，使得使用Python开发更像是使用积木，只要把这些模块按照算法流程搭建起来就可以了，很多东西不用自己去构建，这当然节省了大量的开发时间。
最后，虽然大部分实验都使用Python开发，但是很多最终产品通常要使用其他语言来进行重写，因为Python太慢了。但是也要具体问题具体分析，我做过一个智能诊疗的机器学习系统，验证阶段和最终使用都***用了Python开发，因为效率能满足实际需要，使用云端部署能提供强大的计算能力从而保证了项目的运行效率。
总之，使用Python做人工智能方面的研发确实很方便，我目前也一直在使用Python，如果大家有这方面的问题，可以跟我交流。
到此，以上就是小编对于python语言编程生态丰富的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言编程生态丰富的1点解答对大家有用。
