大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于为什么python是超级编程语言的问题，于是小编就整理了3个相关介绍为什么Python是超级编程语言的解答，让我们一起看看吧。
Python为什么这么厉害？
Python的特点之一在于，使用简单的语法，就能处理大量复杂问题。这使得初学者能够专注于学习编程概念，同时不必担心太多的细节，还可以节省大量时间。比如以编程中最常见的程序“ Hello ，World ”代码为例：
Python ,能用来做什么
Python为什么适用于大数据和AI？
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。
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java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Java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，因为两个版本并行，虽然明面上是Google支持，但是其实没有真正的大企业和像JAVA一样的社区支持，所以26岁的Python 都还没有一个官方的 JIT ，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。
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。
J***A、C、C++、Python同样是[_a***_]语言，为什么只有C和C++可以编写单片机程序？
簡單的說就是單片机的內存及cpu速度有限。像J***a 這類需要JVM吃內存怪獸的直接淘汰，因為別說在上面開發j***a，連jvm能否po上單片机都是問題。Python 雖說可以編譯成机械碼，但遠不如c來的簡潔扼要，所以c是最佳選擇。
菜农从1981年开始就涉足与嵌入式领域的编程，开始是汇编语言和宏汇编语言，后来是C语言及C++语言，其他语言可能有，但很少且无大出路。
因为嵌入式领域的编程与硬件有关，特别是芯片里的中断向量即函数指针，而C和C++被其他编程语言攻击和被抛弃的就是函数指针！
而嵌入式领域最需要的就是函数指针，它与结构和联合，可以构成“COM接口技术”，为芯片的中断向量或函数指针即地址加密。
而其他编程语言大多没有函数指针，故无法满足嵌入式领域编程的特殊需要，故以后或永远不可能完全替代C或C++，除非他不想保护他的代码被篡改或产品的克隆。
到此，以上就是小编对于为什么python是超级编程语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于为什么python是超级编程语言的3点解答对大家有用。
