在Python開發領域流傳著這樣一句話：人生苦短，我用Python，這句話出自Bruce Eckel，原文是：Life is short，you need Python。使用過Python語言的程式設計師，或是從別的語言（如Java）轉換到Python開發的程式設計師或許對這句話的理解更加深刻。
例如長期使用過C和Java語言的程式設計師，在轉向Python之後就會發現。採用Python進行機器學習方向的研發確實存在許多方便，主要體現在以下幾個方面：（推薦學習：Python影片教學）
第一：代碼量下降明顯。
以機器學習為例，採用Java和Python完成同一個演算法實作時，Python的實作程式碼量明顯少於Java，有的下降幅度甚至超過一半以上。程式碼量的下降意味著開發週期的縮短，這在一定程度上減輕了程式設計師的開發負擔。程式設計師可以把節省的時間做更多有意義的事情，例如做演算法設計，或是用來學習等。
第二：開發方便。
Python語言完成程式碼實現的過程還是比較方便的，一個重要的原因是Python有豐富的函式庫可以使用，例如在機器學習領域比較常見的函式庫有Numpy、Scipy、matplotlib、 pandas等，這些函式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函式庫，從而避免了大量程式碼的編寫過程。
第三：語言生態健全。
Python語言目前在Web開發、大數據開發、人工智慧開發、後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，所以採用Python完成程式碼實現的時候往往具有較小的風險。
目前，伴隨著大數據和人工智慧的發展，目前Python語言的上升趨勢非常明顯，相信未來Python語言在產業互聯網階段會有更廣泛的應用。從這個角度來看，學習Python語言是個不錯的選擇。
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