Python是容易掌握的编程语言，开发的速度快，语法简单，通俗易懂，很容易上手，同时，Python也是技术胶水，支持各种工具库。

Python

如果你还是个学生，好不容易凑出了一版查重率低于20%的“完美论文”，结果被导师以各种理由退回来重新写。

使用Python，用几十行代码写一个简单的爬虫工具，几分钟不到，就能自动抓取指定网站上的成千上万条数据，要多少有多少。

如果你是电商从业者，通过爬虫去抓取竞品店铺的单价、客户群、销售额、每日价格趋势分析、并制作数据报表，能够大大提升运营效果。

如果你从事新媒体工作，使用Python大概30秒，就可抓取上千个值得参考的爆款标题和文章链接，写出10w+爆款文案不是梦。

Python的语法接近英语，风格统一，优美，而且内置了很多高效的工具。打个比方，同样一项工作，C语言要1000行，Java要100行，Python可能只要10行。而且从桌面应用、WEB开发、自动化测试运维、爬虫、人工智能、大数据处理都能做。

Python简洁、易读、可扩展，大多数科研机构都用Python做研究，卡耐基梅隆大学、麻省理工学院的编程课都使用Python语言讲授。

众多开源的科学计算软件包都提供了Python调用接口，例如着名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK等。

Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别提供了矩阵计算、科学计算和绘图功能。

因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术人员和科研人员处理数据、制作图表、开发科学计算应用程序。

在人工智能时代，如果你不懂Python而想学AI，就相当于不认识一个字母却想学英语。那么要想学AI，想学Python，具体学哪些呢？

首先要学会爬取数据。数据大部分来源于网络，好好掌握requests、scrapy、selenium、beautifulSoup，这些库都是写网络爬虫必需的。

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有了数据之后，如何处理？Numpy、scipy、pandas、matplotlib，这些库分别可以进行矩阵计算、科学计算、数据处理、绘图等操作，通过这些库将数据处理成你要的格式。

然后可以建模了，nltk、keras、sklearn，这些库用于自然语言处理、深度学习和机器学习，用好建模库，模型不用愁！

美国工程师协会IEEE Spectrum 发布的2018年编程语言排行榜中，Python成功卫冕语言流行度、工作环境使用、未来发展三榜*，成为全世界程序员青睐的语言。

与此同时国内公司对*人才的Python技能要求也在逐渐提高，数据显示，2018年雇主发布的职位说明中，Python技能需求增速达到174%，居于首位，薪酬水涨船高。