例如长期使用过C和Java语言的程序员，在转向Python之后就会发现。采用Python进行机器学习方向的研发确实存在很多方便，主要体现在以下几个方面：（推荐学习：Python视频教程）
第一：代码量下降明显。
以机器学习为例，采用Java和Python完成同一个算法实现时，Python的实现代码量明显少于Java，有的下降幅度甚至超过一半以上。代码量的下降意味着开发周期的缩短，这在一定程度上减轻了程序员的开发负担。程序员可以把节省的时间做更多有意义的事情，比如做算法设计，或者用来学习等。
第二：开发方便。
Python语言完成代码实现的过程还是比较方便的，一个重要的原因是Python有丰富的库可以使用，比如在机器学习领域比较常见的库有Numpy、Scipy、matplotlib、pandas等，这些库提供了大量的基础实现，在编码的过程中，可以方便的使用这些库，从而避免了大量代码的编写过程。
第三：语言生态健全。
Python语言目前在Web开发、大数据开发、人工智能开发、后端服务开发和嵌入式开发等领域都有广泛的应用，成熟案例非常多，所以采用Python完成代码实现的时候往往具有较小的风险。
目前，伴随着大数据和人工智能的发展，目前Python语言的上升趋势非常明显，相信未来Python语言在产业互联网阶段会有更加广泛的应用。从这个角度来看，学习Python语言是个不错的选择。
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