寫程式方便對做機器學習的人來說非常重要，因為經常需要對模型進行各種各樣的修改，這在編譯語言裡很可能是牽一發而動全身的事情，而Python語言則可以用更少的時間來實現，因此Python語言幾乎成為了人工智慧的專屬語言。
Python是一種腳本語言，寫好了就可以直接運行，省去了編譯連結的麻煩，對於需要多動手實作的初學者而言，也就是少了出錯的機會。而且Python還有一種互動的方式，如果是一段簡單的小程序，連編輯器都可以省了，直接敲進去就能運作。 （推薦學習：Python影片教學）
Python是一種清晰的語言，用縮進來表示程式的嵌套關係可謂是一種創舉，把過去軟性的程式設計風格升級為硬性的語法規定。再不需要在不同的風格間選擇、再不需要為不同的風格爭執。與Perl不同，Python中沒有各種隱晦的縮寫，不需要去強記各種奇怪的符號的意思。 Python寫的程式很容易懂，這是不少人的共識。
Python是一種物件導向的語言，但它的物件導向卻不像C 這樣強調概念，而是更注重實用。 不是為了體現對概念的完整支援而把語言搞得很複雜，而是用最簡單的方法讓程式設計者能夠享受到物件導向的好處，這正是Python能像Java、C#那樣吸引眾多支持者的原因之一。 Python是一種功能豐富的語言，它擁有一個強大的基本類別庫和數量眾多的第三方擴展，使得Python程式設計師無需去羨慕Java的JDK。
Python為程式設計師提供了豐富的基本功能使得人們在寫程式時用不著一切都從最底層做起。說到這裡，人們通常會用一種擔心：腳本語言通常很慢。腳本語言從運行的速度講的確會慢一些，但Python的速度卻比人們想像得快很多。雖然Python是一種腳本語言，但實際上也可以對它進行編譯，就像編譯Java程式一樣將Python程式編譯為一種特殊的ByteCode，在程式執行時，執行的是ByteCode，省去了對程式文本的分析解釋，速度自然提升很多。
動態(程式設計)語言：說的是運行時改變結構，說的是程式碼結構
##強型別定義語言：強制數據類型定義的語言。也就是說，一旦變數被指定了某個資料類型，如果不經過強制轉換，那麼它就永遠是這個資料類型了。
python是動態程式語言、腳本語言（解釋型語言）、動態型別語言、強型別定義語言。
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