一、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。
因为经常需要对模型进行各种各样的修改，这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情，Python里通常可以用很少的时间实现。
举例来说，在C等编译语言里写一个矩阵乘法，需要自己分配操作数（矩阵）的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。
Python几乎就是import numpy; 两句话的事。当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了，这也让开发过程容易了很多，但解释语言仍然有天生的优势——不需要编译时间。
这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
二、Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用Python灵活的语法还使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现（编写和运行效率都高），配合lambda等使用更是方便。
这也是Python良性生态背后的一大原因。
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，一是因为有Python这个前辈占领着市场份额，另一个也因为它本身种种反常识的设计（比如全局变量）。
不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风，Lua似乎也在寄生兴起。三、Python效率超高解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。
很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT之外，还有Cython可以大幅增加运行效率。
最后，得益于Python对C的接口，很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行，在强大团队的支撑下，这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高。
未来十年Python语言的发展前景形势一片大好，毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多，Python程序猿的人才缺口也将越来越大，认准时机，把握机遇，Python全栈开发工程师、Python开发工程师、自动化开发工程师、Linux运维工程师、Python爬虫开发工程师、前端开发工程师、大数据分析和数据挖掘等热门职位等你来选。
谷歌人工智能写作项目：小发猫
① Web开发：众多大型网站均为 python 开发。
豆瓣：公司几乎所有的业务均是通过 python 开发的知乎：国内最大的问答社区，通过 python 开发(Quora) 春雨医生：国内知名的在线医疗网站是用 python 开发的还有搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、土豆、新浪、果壳等公司都在使用 python 完成各种各样的任务。
国外的网站：谷歌：Google App Engine、、Google earth、谷歌爬虫、Google 广告等项目都在大量使用 python 开发CIA：美国中情局网站就是用 python 开发的NASA：美国航天局(NASA)大量使用 python 进行数据分析和运算YouTube：世界上最大的视频网站 YouTube 就是 python 开发的Dropbox：美国最大的在线云存储网站，全部用 python 实现，每天网站处理 10 亿个文件的上传和下载Instagram：美国最大的图片分享社交网站，每天超过 3 千万张照片被分享，全部用 python 开发Facebook：大量的基础库均通过 python 实现的Redhat：世界上最流行的 Linux 发新版本中的 yum 包管理工具就是用 python 开发的② 爬虫：现在是大数据时代，爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的，如果你对采集数据、处理数据感兴趣，爬虫工程师将会是一个很好的选择。
③ 数据分析：一般我们用爬虫爬到了大量的数据之后，我们需要处理数据用来分析，不然爬虫白爬了，我们最终的目的就是分析数据，在这方面关于数据分析的库也是非常的丰富的，各种图形分析图等都可以做出来。
也是非常的方便，其中诸如Seaborn这样的可视化库，能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图，而利Pandas和Numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。
④ 人工智能：Python近年来被人们熟知的主要原因就是人工智能领域的兴起。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
python 由于具有编写简单、改动少等特点。特别适合用在机器学习方向。并且提供了丰富的库。减少了学习人工智能的成本。
1、人生苦短，我用Python：简单、高效、易入门在讨论为什么选择Python之前我们首先得知道Python是个什么东西。Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。
它的设计初衷就是优雅、明确、简单。比起同样是面向对象的Java语言，函数、模块、字符串、数字对于Python来说全都是对象，而不像Java中还有基本类型一说。
有些小伙伴可能要问了，Python作为脚本语言，运行速度没有Java和c++快，为什么还要选择Python。人工智能的核心计算全是C语言写好的底层，Python只是写逻辑。
不是说C语言写不了上层逻辑，只是代码量太大，开发效率低。运行速度可以通过硬件升级来提升，但是开发速度却不能通过堆人手来提升。对于目前人工智能的应用来说，快速开发比快速执行更有效。
2、Python具有丰富而强大的库，昵称胶水语言上面我们提到人工智能真正的计算是依靠于C语言来完成的。要想编写人工智能的逻辑，就需要一个从其他语言到C语言的借口，Python是门槛最低最容易的。
而且Python在历史上也一直充当着科学计算和数据分析的重要工具的角色，有numpy这样的基础库既减少了开发的工作量，也方便从业人员上手。
3、python应用领域广泛，上天支持航天航空系统开发，下至小游戏开发，几乎无所不能。Python是通用语言，什么地方都可以用，不过最佳应用场景是那些追求开发速度而不太在乎运行效率的地方。
Python现在最大的应用是web后台，然后还有linux系统管理，各种平台下快速原型开发，小工具编写，或者作为粘合语言来调度其他语言写的东西。这里我们简单举几个例子。
①web应用开发服务器端编程，具有丰富的Web开发框架，如Django和TurboGears，快速完成一个网站的开发和Web服务。典型如国内的豆瓣、果壳网等;国外的Google、Dropbox等。
②系统网络运维在运维的工作中，有大量重复性工作的地方，并需要做管理系统、监控系统、发布系统等，将工作自动化起来，提高工作效率，这样的场景Python是一门非常合适的语言。
③3D游戏开发Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架，有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。
常用PyGame、Pykyra等，对于想要进军游戏行业的同学们，Python也是一个不错的选择。
4、2018IEEE Spectrum编程语言排行榜，Python彻底甩掉java，位居48种编程语言之首Python不但雄踞第一，在综合指数、用户增速、就业优势和开源语言单项中，全都霸占榜首。
开发人工智能的人不一定都是非常专业的程序员，很多学术界和从事数据分析的人并不熟悉编程。如果说要选择一门语言来入门编程，Python绝对是首选。
精简了很多不必要的符号，便于阅读理解，尽可能的接近自然语言，编程简单直接，适合初学编程者。即使是非计算机专业的0基础小白也可以分分钟入门。这就是为什么Python可以被这么多人选择和喜爱的理由。
5、Python作为大中小教育编程语言首先入门语言，可谓上可直通人工智能，下则对接初高中编程入门Python作为一门编程语言，今年以来热度和影响力持续上升，已经上升到了国家战略的层面上。
山东省在最新出版的小学信息技术六年级教材中加入了Python的内容；编程界也一直有传言浙江省将对中学信息技术教材进行改动，VB已死，Python当立。
国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础，逐步由底层向高层推动“全民学Python”，从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。
当我知道可以做这些之后，我特别想会。因为论文查阅、答案确认查询；想知道豆瓣8分以上电影，或者穿越类的电影、处理工资数据考核表等。
可以干什么1、上学吧答案神器 主要实现的是无限制获取上学吧网站上的题目答案（绕过 IP 限制），并实现了自动识别验证码，只用输入某个题目的网址，即可一键获取答案，速度非常快。
「想要哈哈，自己或者给孩子辅导作业必备啊？
」2、抓取某系统内全部学生姓名学号及选课信息3、扫描研究生系统上的弱密码用户、模拟登录图书馆系统并自动续借4、给钓鱼网站批量提交垃圾信息 经常会收到含有钓鱼网站链接的短信的，一般都是盗取 QQ 密码的偏多，其实可以使用 Python 来批量给对方的服务器提交垃圾数据（需要先抓包），这样骗子看到信息之后就不知道哪些是真的哪些是假的了，说不定可以解救一部分填了密码的同学。
5、网易云音乐批量下载 可以批量下载网易云音乐热歌榜的歌曲，可以自己设定数量，速度非常快。
6、批量下载读者杂志某一期的全部文章7、 获取城市PM2.5浓度和排名8、爬取某网商品价格信息你都用 Python 来做什么？
那Python 作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么，Python 的应用领域有哪些呢？
Python 的应用领域非常广泛，几乎所有大中型互联网企业都在使用 Python 完成各种各样的任务，例如国外的 Google、Youtube、Dropbox，国内的百度、新浪、搜狐、腾讯、阿里、网易、淘宝、知乎、豆瓣、汽车之家、美团等等。
概括起来，Python 的应用领域主要有如下几个。Web应用开发Python 经常被用于 Web 开发，尽管目前 PHP、JS 依然是 Web 开发的主流语言，但 Python 上升势头更劲。
尤其随着 Python 的 Web 开发框架逐渐成熟（比如 Django、flask、TurboGears、web2py 等等），程序员可以更轻松地开发和管理复杂的 Web 程序。
例如，通过 mod_wsgi 模块，Apache 可以运行用 Python 编写的 Web 程序。
Python 定义了 WSGI 标准应用接口来协调 HTTP 服务器与基于 Python 的 Web 程序之间的通信。
举个最直观的例子，全球最大的搜索引擎 Google，在其网络搜索系统中就广泛使用 Python 语言。
另外，我们经常访问的集电影、读书、音乐于一体的豆瓣网（如图 1 所示），也是使用 Python 实现的。
图1用Python实现的豆瓣网不仅如此，全球最大的视频网站 Youtube 以及 Dropbox（一款网络文件同步工具）也都是用 Python 开发的。
自动化运维很多操作系统中，Python 是标准的系统组件，大多数 Linux 发行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 Mac OS X 都集成了 Python，可以在终端下直接运行 Python。
有一些 Linux 发行版的安装器使用 Python 语言编写，例如 Ubuntu 的 Ubiquity 安装器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安装器等等。
另外，Python 标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。
例如，通过 pywin32 这个软件包，我们能访问 Windows 的 COM 服务以及其他 Windows API；使用 IronPython，我们能够直接调用 .Net Framework。
通常情况下，Python 编写的系统管理脚本，无论是可读性，还是性能、代码重用度以及扩展性方面，都优于普通的 shell 脚本。
人工智能领域人工智能是项目非常火的一个研究方向，如果要评选当前最热、工资最高的 IT 职位，那么人工智能领域的工程师最有话语权。
而 Python 在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面，都是主流的编程语言。
可以这么说，基于大数据分析和深度学习发展而来的人工智能，其本质上已经无法离开 Python 的支持了，原因至少有以下几点：目前世界上优秀的人工智能学习框架，比如 Google 的 TransorFlow（神经网络框架）、FaceBook 的 PyTorch（神经网络框架）以及开源社区的 Karas 神经网络库等，都是用 Python 实现的；微软的 CNTK（认知工具包）也完全支持 Python，并且该公司开发的 VS Code，也已经把 Python 作为第一级语言进行支持。
Python 擅长进行科学计算和数据分析，支持各种数学运算，可以绘制出更高质量的 2D 和 3D 图像。
总之，AI 时代的来临，使得 Python 从众多编程语言中脱颖而出，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置，基本无人可撼动！
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大家可以去添加上看一下~网路爬虫Python 语言很早就用来编写网络爬虫。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 语言编写网络爬虫。
从技术层面上将，Python 提供有很多服务于编写网络爬虫的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。
科学计算自 1997 年，NASA 就大量使用 Python 进行各种复杂的科学运算。
并且，和其它解释型语言（如 shell、js、PHP）相比，Python 在数据分析、可视化方面有相当完善和优秀的库，例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等，这可以满足 Python 程序员编写科学计算程序。
游戏开发很多游戏使用 C++ 编写图形显示等高性能模块，而使用 Python 或 Lua 编写游戏的逻辑。
和 Python 相比，Lua 的功能更简单，体积更小；而 Python 则支持更多的特性和数据类型。
比如说，国际上指明的游戏 Sid Meier's Civilization（文明，如图 2 所示）就是使用 Python 实现的。
图2Python开发的游戏除此之外，Python 可以直接调用 Open GL 实现 3D 绘制，这是高性能游戏引擎的技术基础。
事实上，有很多 Python 语言实现的游戏引擎，例如 Pygame、Pyglet 以及 Cocos 2d 等。
以上也仅是介绍了 Python 应用领域的“冰山一角”，例如，还可以利用 Pygame 进行游戏编程；用 PIL 和其他的一些工具进行图像处理；用 PyRo 工具包进行机器人控制编程，等等。
有兴趣的读者，可自行搜索资料进行详细了解。
对于想要学习Python的同学来说，最该了解的就是其应用领域有哪些了，只有了解之后才能明确自己的目标，快来看看Python的应用领域都有哪些吧：1、云计算PYTHON语言算是云计算最火的语言， 典型应用OpenStack。
2、Web前端开发Python相比php、ruby的模块化设计，非常利于功能扩展，多年来形成了大量优秀的web开发框架，且在不断迭代。
目前优秀的全栈框架有django、框架flask、都继承了python简单、明确的风格，开发效率高，易维护，与自动化运维结合性较好。
3、人工智能应用基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。
甚至微软的CNTK（认知工具包）也完全支持Python，而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。
4、系统运维工程项目Python在与操作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。
目前在几乎所有互联网公司，自动化运维的标配就是python+Django/flask，另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的，所以Python是所有运维人员的必备技能。
5、金融理财分析量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python语言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。
原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。
程序学习的过程就是使用梯度下降改变算法模型参数的过程。比如说f(x) = aX+b; 这里面的参数是a和b，使用数据训练算法模型来改变参数，达到算法模型可以实现人脸识别、语音识别的目的。
实现人工智能的根本是算法，python是实现算法的一种语言，因为python语言的易用性和数据处理的友好性，所以现在很多用python语言做机器学习。
其它语言比如java、c++等也也可以实现人工智能相关算法。下图是一个神经网络的示意图。