語言優勢
代碼量下降明顯。以機器學習為例，采用Java和Python完成同一個算法實現時，Python的實現代碼量明顯少于Java，有的下降幅度甚至超過一半以上。代碼量的下降意味著開發周期的縮短，這在一定程度上減輕了程序員的開發負擔。程序員可以把節省的時間做更多有意義的事情，比如做算法設計，或者用來學習等。
開發方便。Python語言完成代碼實現的過程還是比較方便的，一個重要的原因是Python有豐富的庫可以使用，比如在機器學習領域比較常見的庫有Numpy、Scipy、matplotlib、pandas等，這些庫提供了大量的基礎實現，在編碼的過程中，可以方便的使用這些庫，從而避免了大量代碼的編寫過程。
語言生態健全。Python語言目前在Web開發、大數據開發、人工智能開發、后端服務開發和嵌入式開發等領域都有廣泛的應用，成熟案例非常多，所以采用Python完成代碼實現的時候往往具有較小的風險。
應用領域廣
如今，隨著大數據、AI 技術在國家政策、產業的推動下，Python 一躍成為了這個時代的編程語言之一，而且與 Python 語言相關的應用已遍地開花。
Python 主要的應用方向有：自動化運維、WEB 開發、網絡爬蟲、數據分析、云計算、人工智能等，Python 在這些應用中是編程語言。
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