自從1991年Python出現在編程場景中，比于其他編程語言，Python取得了少有的地位，而且未來還會繼續下去，其中包括它的語法、Python開發人員可用的科學生態系統和數據分析庫、易于和幾乎所有其它技術集成。開源是一個很明顯的優勢，跨平臺的有效性，多目標，垃圾回收（自動的），代碼的簡潔性，以及整齊的縮進是Python其他的顯著特點。而且Python易學習，由此產生的低維護成本，這是Python持續獲得好評的一部分原因。 

Python在人工智能領域的應用

Python和其它好的技術一樣，在你的開發團隊像病毒一樣快速傳播，然后找到把它應用到各種應用和工具中的方式。換句話說，Python在開始時像一個黑客，而代碼任務像釘子一樣。——Mustafa Thamer，Firaxis 游戲

而人工智能是當今的“東西”，Python在這個領域也取得了顯著的成績，在商業智能領域，Python也證明了它的實用性。回到AI這個話題，Python已經成為一些AI算法的一部分，從簡單的雙人游戲到復雜的數據工程任務。Python的AI庫在當今的軟件中扮演重要的角色，包括NLYK，PyBrain，OpenCV，和AIMA。對于一些AI軟件功能，短短的一個代碼塊就足夠了。從人臉識別技術，會話接口再到其他領域，Python正在不斷地覆蓋新領域。

當談到AI時，Python是一種現代化的選擇。為什么呢，除了一般的原因，Python使原型設計變得更加快捷，同時具有更加穩定的架構。舉個例子，比如Scikit-learn（一個機器學習庫）。

在Python中調試是一個很快的過程。它還提供了對其他語言的應用程序設計接口（API）。Python的大量的庫很有幫助，但是你必須精通Python，才能很好地利用它。

Python將用于BI，它在網絡情報中也是一種力量。自動化的司法調查，安全檢查，網頁分析都可能使用Python來實現。對于BI來說，有一大堆Python能夠使用的工具來使你的工作更加簡單，該語言對算法，數學方程有一個自然的傾向，使它成為一個多用途的媒介。

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