Python這兩年的熱度，似乎預(yù)示著未來是Python的江湖了，這有許多原因。那么Python這門語言，究竟為什么這么火爆，市面上的信息冗雜，經(jīng)?？吹秸fPython語言簡單實(shí)用。那么Python相較于其他優(yōu)勢有什么真正優(yōu)點(diǎn)呢？下面詳細(xì)給大家分析一下。

自從1991出現(xiàn)到現(xiàn)在，Python似乎到了最火爆的地位。Python有著豐富的第三方庫，這些寫好的底層庫，只要封裝好，Python調(diào)用非常靈活。雖然Python是解釋性語言，在執(zhí)行效率比不上編譯性語言（C,C++），但是在開發(fā)效率上非常輕便及時，在這個節(jié)奏如此快的生活，開發(fā)時間成本是非常重要，Python是最適合。

開源也是一個很明顯的優(yōu)勢，跨平臺的有效性，多目標(biāo)，垃圾回收（自動的），代碼的簡潔性，以及整齊的縮進(jìn)是Python其他的顯著的特點(diǎn)。

Python在web領(lǐng)域也應(yīng)用廣泛，后臺框架Django，flask，Tornado讓人學(xué)習(xí)起來容易，讓開發(fā)人員能夠協(xié)同的工作起來。

Python寫爬蟲有非常強(qiáng)的優(yōu)勢，抓取網(wǎng)頁的接口簡潔明了，urllib2庫包提供了完整的接口文檔，冒然的用urllib2給一個網(wǎng)站發(fā)送請求的話，有可能被網(wǎng)站拒絕，我們可以模擬user agent的行為構(gòu)造合適的請求，以一個合法身份進(jìn)行請求。抓取頁面后，可以用正則表達(dá)式，XPath或CSS選擇器進(jìn)行解析獲取有用的內(nèi)容。python提供了簡潔的文檔處理功能，能用極短的代碼完成大部分文檔的處理。其實(shí)以上功能很多語言和工具都能做，但是用python能夠最快，最干凈的實(shí)現(xiàn)。

在人工智能和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，為什么說python成為最適合的語言？

人工智能已經(jīng)上升到國家發(fā)展戰(zhàn)略，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)這些詞匯大量的出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)流行語中，人臉識別以及自動駕駛已經(jīng)在現(xiàn)實(shí)中開始引用了，某種意義上人工智能好像走在我們的生活了，我們身處在這個不斷進(jìn)步和變化的時代，讓人熱血澎湃。

機(jī)器學(xué)習(xí)就是基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模來模擬，這是一門多領(lǐng)域的學(xué)科，涉及到概率輪，統(tǒng)計學(xué)，算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。

Python是最適合機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)語言，其中在機(jī)器學(xué)習(xí)中遇到的高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識，線性代數(shù)及矩陣等，python都有著更科學(xué)的第三方數(shù)學(xué)庫，來進(jìn)行開發(fā)。Python也有由谷歌開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫TensorFlow，這是一套利用數(shù)據(jù)流圖形進(jìn)行數(shù)值計算的開源庫。

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域Python有著強(qiáng)大的科學(xué)計算類庫，面對海量的數(shù)據(jù)，Python只要調(diào)用若干個Python庫：NumPy（存儲和處理大型矩陣），pandas（處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法），matplotlib（數(shù)據(jù)操作、聚合和可視化）和scipy（高效的數(shù)學(xué)運(yùn)算）就能為你高效準(zhǔn)確解決大量的數(shù)據(jù)分析難題。

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