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会主导编程语言吗的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python会主导编程语言吗的解答，让我们一起看看吧。
java语言会主导以后的编程？
不会一家独大的。Java自1995年5月推出，至今已经快23年了。经历很多年的打磨和使用，开发人员，相关资料、开源框架都很多，方便快速开发，这是JAVA明显的优点。缺点就是入门不是很容易，上很多培训机构宣传一个月就可以精通，都是广告需要。
任何语言的学习和使用都是要时间积累和项目实战，哪有一天就长成的胖子？
现在编程语言越来越多，形成“百家争鸣”的盛况。都是各有各的优缺点，互相取长补短才是大趋势。
答案肯定是否定的，j***a语言在目前的编程语言的现场上占据主流的地位，虽然IT行业持续火爆，但是具体到各大计算机编程语言的前景，却又各不相同。来自TIOBE排行榜的数据显示，自2002年以来，J***a常年高居热门语言榜首，最近一年更是一枝独秀，11月份排行榜虽有所下滑，但仍稳居第一。
但随着人工智能概念的提出，python的逐渐崛起，以后的编程世界还不一定是由哪类语言主导。
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Python为什么适用于大数据和AI？
Python代码简洁，使用效率高，又有很多成熟的第三方库，人工智能，数据分析，统计等都需要大量的数据作支撑，用Python处理数据更加高效，大大减轻了做数据科学的劳动量。
1、简单高效
2、有优质的文档
3、强大的AI库
4、海量的模块
了解过“如鹏网”的“Python + AI”学习路线，可作为参考。有网络的地方就可以学习，口碑不错，基本上都是慕名而去的。
Python学习路线：1、Python基础
首先，python入门和使用都很简单，非常有利于数学系或者统计学出身的人来使用，这些人可能更关注的是大数据和人工智能本身，编程代码只是他们处理数据的工具，工具当然是简单适用为主嘛。
而且，因为python相对其他编程语言来说使用简单，语法友好，人们能很快的掌握
另外，python本身有许多功能非常强大的包，尤其书数据分析包，比如，numpy,pandas sklearn等等，这些数据库的加持，是python在数据分析方面如虎添翼，
随着人工智能和AI的火热，出现了许多优秀的深度学习框架，比如谷歌的TensorFlow还有fb的Keras等等功能强大的框架，这些框架提供了友好的python接口，调用起来十分的方便。
大数据的火热，带动了更多人投入大数据行业，很多人都开始学习python，这又促进了python更好的发展，现在分布式计算框架比如spark都提供了友好的python接口。
M年前抛弃C/C++/Matlab/R等N多家室，独宠python这个小妾，为人工智能的梦想奋斗着，我该说点什么了.
开发快、胶水神奇，易于抢地盘，所以适用于大数据和AI
先简单看下python的***介绍:
说的就是python的两个最重要特性：
work more quickly ：开发效率快
integrate your systems ： 神奇的胶水，易于集成。
Python使用AI是正确的。Python与人工智能仅是一个桥梁作用。例如python写TensorFlow，本质上还是调用底层写的C。由于Python语言的易用性，才使得Python拿到了人工智能的首把交椅，成为人工智能的专家往往还得会C/C++，编写自己想要的算法，对于普通人，Python就够用了，在中国会掉包也就是专家了。
Python只是恰合有相应的包可以调用大数据的api，并不是那么完美的适用于大数据。
准确地说，是为什么Python适合AI和数据分析，也就是人工智能开发，而大数据开发领域还是J***a占据着绝对的优势的。
那么接下来我们来看看到底Python为什么会成为AI编程语言的王者。
不想为臃肿的代码买单
从语法讲，Python几乎已经是极致简洁了，可以说非常方便，尤其是比起J***a这种语言，那简直是非常的简洁，明明别的语言可能要100行代码才能搞定的事情，Python只需要10行代码就能帮你搞定，那么这时候你选择什么语言？Python学习成本相对于其他编程语言要小很多，入门门槛也要小很多，而且可读性非常强。
只关系自己的核心业务
只关心核心的研究业务，其他的交给高效的C/C++后台，而python只要关注好自己的核心业务就好了，而AI科学家们更没有必要花更多的时间去搞C/C++这种时间成本非常高的工业级编程语言。
一旦不好搞定扩展方便
Python另外一个优势就是好扩展，Python可以很方便的通过C实现扩展，这就让Python的优势明显，一旦出现Python确实很难实现，找C现成的解决方案或者直接***用C语言扩展就可以了，这一点非常方便。
但Python也缺点很多
直到今天，因为两个[_a***_]并行，虽然明面上是Google支持，但是其实没有真正的大企业和像J***a一样的社区支持，所以26岁的Python 都还没有一个官方的 JIT 编译器，要知道Android在2.2时代，Dalvik 虚拟机增加了 JIT，运行速度显著提升。她的语法也远没有ruby那么优美，但即使这样他还是成了数据分析第一语言，人工智能第一语言，网络黑客第一语言。纯 Python 的速度很慢，相对于C语言来说有时候效率会慢上数千倍。单个Python 程序无法在多核上并发执行。
还有一点是Python 2 和 Python 3 两个版本长期并行，很多模块需要同时维护两个不同的版本，这个开发者简直带来了太多的麻烦。
早期在人工智能研究领域其实是Lisp语言占据主导，Lisp语言更接近数学本质，但是这门语言学习成本极大，要想用好Lisp你不得不学好emacs文本编辑器，这对大部分人的时间成本是不可控的。而且Lisp和Emacs学习成本极大，有了Python就可以完全省去这些麻烦事情，更多的关注到人工智能研究本身，而不是花太多的时间去倒腾工具了。
现在是不是越来越多的大公司在使用Python？为什么？
事实情况是这样的，越来越多的大公司在使用Python，python这门编程语言有胶水语言之称，它的作用可大了。对于好多行业都有一定的帮助，并且几乎和很多编程语言都可以混搭，所以越来越多的公司使用python。
Python涉猎范围非常广泛，在人工智能，图形系统处理，网站后台，数据收集处理，生成统计报表，网站爬虫等方面有着鲜明的特性。可以预见未来Python必将在编程领域占据一席之地，现在欧美很多国家直接在小学范围内开设编程课，课程的主体就是Python，说明了其简单易学，一个很复杂的功能如果调用Python类库可能几句话就能完成了，没有必要再用别的语言重新从头去实战，软件发展这么多年必然积累了很多成熟的功能类库，直接拿过来使用就可以了没有必要从头再来。
python对于其他行业的作用：
- 人事行政岗位：用Python进行公司资产盘点，整理和记录，自动生成考勤，考勤后的薪资计算；
- 财务岗位：使用Python完成庞大的税务数据统计，公司整体财务分析，以及第二年的支出预测。
- 新媒体岗位：爬取大v的文章信息，并存储；爬取评论、抓取门户网站信息、豆瓣读书等，往大数据方向提升。
你多学会一门语言，就是你的优势所在，不单是多增加一份选择，还可以提高你的自身的含金量，公司也会更喜欢工作效率更高的员工~~
Python会越来越火这是不容置疑的事情，也是不可改变的事实，但在现实的就业过程中J***A还会是主流，未来有可能还会继续成为主流的编程语言，就编程特性来讲J***A开发项目并没有特别明显的缺点，生态链系统也没有受到非常大的冲击，从编程需要特性上考虑，适合的就是最好的，产品开发讲求的实效性，最火的不一定是最合适的。
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到此，以上就是小编对于python会主导编程语言吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于python会主导编程语言吗的3点解答对大家有用。
