欢迎大家来到米宝教室—百万个为什么视频问答节目第14期，今天的话题是：“ 为什么现在python这么火？”欢迎大家一起讨论这个话题，如果对节目的内容有疑问或建议，也可以在评论区留言。喜欢的可以点个关注加收藏！

Python 确实是一种非常流行的编程语言，在机器学习、人工智能、大数据等领域有着广泛的应用。它的优秀的可读性、易于学习、丰富的第三方库等优点，让它成为了一种非常受欢迎的语言。

然而，这并不意味着 Python 被高估了。在机器学习、人工智能和大数据领域，Python 确实具有很好的性能和足够的工具，能够满足大多数需求。同时 Python 的社区也非常活跃，开发者能够轻松找到帮助和资源。

但是需要指出的是，在某些特定场景下，Python 可能不够优秀，比如说在性能要求很高的场景下，C++ 或者 JAVA 可能更为合适。

我们可以从以下几个方面可以分析 Python 在 AI 和大数据领域的优势能力：

社区活跃度：

Python 的社区非常活跃，有很多机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的工具库，如 TensorFlow，PyTorch，Scikit-learn等。这些工具库使得 Python 成为了机器学习和深度学习领域的主要语言。

例如，TensorFlow是一个由 Google 开发的开源深度学习框架，支持 Python API。使用 TensorFlow 可以很方便地构建、训练和部署机器学习模型。

PyTorch 是一个由 Facebook 开发的开源深度学习框架，也支持 Python API。它主要用于自然语言处理和计算机视觉等领域。

Scikit-learn 是一个基于 Python 的机器学习库，提供了许多机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类等。

数据分析和可视化:

Python 支持很多数据分析和可视化的工具库，如 pandas, numpy, matplotlib, seaborn 等。这些工具库使得 Python 在大数据领域有着很好的表现。

例如，Pandas 是一个用于数据分析和清洗的工具库，它可以读取和处理各种格式的数据，如 CSV、Excel 等。它还提供了很多有用的数据分析和清洗功能，如缺失值处理、去重、分组统计等。

Numpy 是一个用于科学计算的工具库，提供了很多数学函数和矩阵运算的功能。

Matplotlib 和 Seaborn 是两个用于数据可视化的工具库。它们提供了很多类型的图表，如折线图、柱状图、饼图等，可以帮助我们可视化大数据。

可读性和易学性：

Python 具有良好的可读性和易学性, 使得其很容易上手，便于开发和维护。这对于 AI 和大数据领域来说非常重要，因为这些领域的代码通常非常复杂，易读性良好的语言有助于减少维护成本和提高代码质量。

应用领域广泛：

Python 在很多领域都有着广泛的应用, 例如: web开发, 游戏, 数据科学, 科学计算等。因此, Python 的工程师可以更好的转型到 AI和大数据领域。

根据 2021年统计，Python 在全球的编程语言排名中排名第三，在 AI 和大数据领域的应用也越来越广泛。根据 GitHub 的数据，Python 是最受欢迎的编程语言之一，在机器学习和深度学习领域的开源项目中也占有很高的比例。

就业方面

从就业方面来看，Python 是一种非常受欢迎的语言。根据 Indeed 的数据显示，Python 开发工程师是最受欢迎的岗位之一，其招聘需求量一直保持在高水平。在美国，Python 开发工程师的平均工资约为 $120,000 美元/年。

数据科学家也是一个需要 Python 技能的岗位，根据 Glassdoor 的数据显示，在美国，数据科学家的平均工资约为 $120,000 美元/年。

此外, Python 在机器学习和人工智能领域的应用也越来越广泛，因此机器学习工程师、自然语言处理工程师等岗位对 Python 的要求也越来越高。