机器学习（ML）和人工智能（AI）技术越来越受到关注 。因此越来越多的开发人员正在尝试将它们纳入各种项目中 。如果使用正确的语言 。这是可能的 。
根据让·弗朗索瓦·普吉 。IBM的机器学习部门的代表 。Python是ML和AI项目的顶尖语言 。许多开发商同意 。Python具有高效的ML软件包 。用于可视化结果的工具 。并且远远超出了数据分析和其他使该应用程序领域受益的功能 。
Python确实是机器学习和人工智能最火热的语言 。没有之一 。
最典型的用语在线语音合成 。在线语音识别 。如果你的项目是建立一个人工智能的web应用 。那么Python再适合不过了 。
作为应用程序脚本
由于Python与C 。C ++和Java的强大集成 。Python可以很方便地用于应用程序脚本编写 。从一开始就被设计为可嵌入的 。它对于自定义大型应用程序并为其进行扩展非常有用 。
不敢说Python可以代替Lua 。不过Python可以和Lua那样被嵌入C/C++中 。
开源
Python具有开放源代码许可证 。该许可证使用户可以轻松访问它 。并有助于重新分发和无限制的修改 。开发人员可以自由使用该语言并为它的改进做出贡献 。
服务器端脚本
如上所述 。使用Python进行服务器端脚本编写的优点之一是其简单的语法 。从而大大加快了处理速度 。该代码由功能模块及其之间的连接组成 。可让您根据用户操作执行程序算法 。Python还支持Web开发中所需的图形用户界面 。
便携性和交互性
Python具有动态语义和快速原型制作的出色功能 。这要归功于它的交互性和可移植性 。它可以轻松地嵌入各种应用程序中 。甚至是使用不同编码语言的应用程序 。因此 。您可以轻松修复新模块并扩展Python的核心词汇 。它可以连接各种组件 。难怪它有时被称为“胶水语言” 。
Web应用程序中使用Python的缺点
开发人员
Python并不是那么简单 。因为使用这种语言的专家并不多 。特别是将它与Java相比 。
缺乏真正的多处理器支持（伪线程）
多重处理是编写应用程序的重要部分 。Python确实支持多处理 。尽管它可能不如其他语言灵活或方便 。编写代码时 。这可能会产生某些限制 。
速度限制
Python经常因其速度而受到批评 。它是一种解释型脚本语言 。由于它使用的翻译代码方法不同 。因此它比许多编译后的相对语言（例如C / C ++或Java）相对要慢 。但是 。某些Python基准测试比C和C ++更快 。
话虽这么说 。Python并不是唯一存在速度问题的工具 。Ruby 。Perl甚至JavaScript的发展速度也相对较慢 。
与速度有关的一些问题已得到解决和优化 。因此Python仍然是软件开发团队的首选之一 。
对移动开发 。没有优势
对于移动开发来说 。这不是一种不好的语言 。仅有少数公司为此目的使用它 。而更喜欢iOS和Android的本机开发或React Native的开发 。同样的原因 。您可能也很难招募到拥有Python移动开发经验的开发人员 。它在这个领域不如其他技术那么受欢迎 。
对于内存密集型任务不理想
Python是一种以其数据类型的灵活性而著称的语言 。这导致相当高的内存消耗 。并使其不方便用于占用大量内存的任务 。
设计限制
Python是动态类型的 。这意味着它会在应用运行时执行某些任务 。否则将以静态类型的语言完成 。这对设计施加了一些限制 。如果您的设计中加载了元素 。则可能会使程序停顿并妨碍顺利运行 。
在为项目考虑使用Python时 。并发和并行性并不是要在Python中完美使用的 。因此 。设计可能看起来并不像想要的那样复杂 。
总的来说 。Python开发的应用程序 。很容易从一个小项目移植到功能全面的复杂应用程序 。无 论您是学习编程的新手程序员还是企业所有者 。Python都是许多类型项目的理想选择 。
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