python因其简单易用的语法而获得了很多赞誉。该语言强调代码的可读性和简单性，因此成为了许多新手开发人员的首选。

Python的可靠性和效率赢得了许多人工智能专家的喜爱。因此，随着目前机器学习和数据科学应用程序使用的增加，Python已成为该领域专业人士的首选。更重要的是，Python拥有一些库可以简化各种科学任务的工作。

与JavaScript一样，Python也有一个支持语言发展的活跃社区。Python已经存在了很多年了，因此它拥有大量的开发指南和出版物，用户很容易就可以找到支持(无论他们是初学者还是经验丰富的人。)

Python刚刚问世的时候，这门语言一个主要的目标就是易读易写。大家读的代码远比写得多，尤其是当代码从一个团队手中递交到另外一个团队的情况下。如果你继承了由其他开发者开发的机器学习的应用程序，尤其是那些结合了许多第三方组件的程序，或是拥有大量定制业务逻辑的程序，那么在理解程序时编程语言造成的障碍越小越好。优秀的Python代码可以做到这一点，甚至远比其他语言出色。

Python的语言设计在机器学习中很有帮助的另外一个关键因素是，它提供了高层的、基于对象的任务抽象。机器学习应用程序呈现复杂、多阶段的工作流程。优秀的语言应该让人们把更多的精力放在需要完成的内容上，而对实现细节的关注越少越好。Python让你与手头的工作保持了一定的距离，所以你不会一眼望过去就被吓到。

总之，让Python可以大放异彩不仅是某个功能，而是Python整个语言包：它是一种易学易用的语言，它的生态系统拥有的第三方代码库

可以涵盖广泛的机器学习用例和性能，可以帮助你很好地完成手头的工作。

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