其實我想告訴你，只要你肯先花幾天時間先寫好處理程式碼，c語言處理文字或者圖片比word和ps處理速度能快十倍，所以你可以換個問題，word和photoshop執行效率這麼低，為什麼還那麼火？

我覺得Python很簡潔，精力更多可用於思考業務本身，語言沒有高低貴賤之分，都有各自的應用場景，能用夠用就好。

Life is short, You need Python！

語言火不火主要表現的是市場的需求，和語言本身好不好是有相關性，沒有因果性。

這兩年「人工智慧」的概念火遍大江南北，AlphaGO 的出現讓業界為之興奮，而人工

智慧、機器學習的首選語言便是Python。

「10個寫爬蟲的9個在用Python」，這兩年網路爬蟲技術也廣泛的進入了大眾的視角，

而爬蟲背後即大資料的應用，這無疑又讓Python亮相了。

個人認為Python之所以讓大家覺得火是因為以下幾點原因：

語法簡單易學，上手快

庫多，庫多，庫多，你遇到的大多數問題都可簡單的透過一句import語句來搞定。

抓住了「人工智慧」這一風口

培訓機構鋪天蓋地廣告的大力宣傳，“學好Python搞AI，年薪百萬不是夢”！

不僅教育部將Python納入全國計算機等級考試科目 ，就連地產大亨潘石屹，都已經選擇加入Python學習的隊伍當中了。

任何事物我們都要一分為二的來看待。不僅要看程式執行效率，更要看開發效率！

C語言編寫程式雖然執行效率高，但是開發效率真的很低，很多其他語言都有的庫在這

裡都需要自己去開發，稍有不慎就會有記憶體洩露、控制代碼洩露的風險！

這裡打個比方，一個用C語言編寫的程式執行只要0.0001秒，而用Python開發的程式運

行要慢100倍，高達0.01秒。但是，用C語言來實現那個程式所需功能，你要自己寫庫，

自己封裝，花2天時間；而用Python實現，有現成的庫，只要簡單的2句程式碼就能實現同

樣的功能，你只需花半個小時查文件就可以實現了。

其實，除了爬蟲、人工智慧、自動化測試、運維之外，國內外已經有很多優秀的大型公司在使用Python。比如豆瓣、知乎、Dropbo、YouTube等。

最後，我想說的是技術無貴賤之分，程式設計師沒必要整天參加程式語言的聖戰！如果你的

工作或生活需要用到Python，那麼沒有必要去糾結它是否真的效率低下，除非你參與了

像淘寶那樣的高併發專案。程式執行效率的高低，其實很多時候和寫這段程式碼的程式設計師

水平有關，合適的資料結構，巧妙的演算法應用，其實很多時候起著至關重要性的因素。

沒有效率低下的語言，只有駕馭不了該語言的程式設計師，合適的專案選擇合適的語言，整就牛！

相對效率而已，老闆讓你把這個季度的營業資料做一個統計，幾千行肉眼可以過濾清洗的資料可能拿著Excel就做了，幾萬行用點VBA，十幾萬行涉及到資料庫的jion查詢，兩個選擇，懂行的用sql＋java，或者微軟全家桶，不懂行的怎麼辦，只有Python，大神寫好的包，資料庫查詢可能就五六句話，資料清洗可能就兩三句話，圖形展示可能一行。至於執行速度，好吧老闆給我兩天時間，我是花一天半寫程式碼半天執行還是半天寫程式碼一天半執行，豐儉由人咯

1.當你知道用python怎麼寫人工智慧方面的程式，你就發現他是一個很大的優點，別的語言根本沒法相比。2.還有大資料處理。3.爬蟲也不錯。4.非常多的庫。5.膠水語言，什麼樣的語言都可以在python裡面結合起來用。6.同樣的功能，用python寫絕對是最短的，java 100行 python 30行。7.什麼功能都能實現，只是這些方面相對別的語言來說執行會慢那麼一點點，winform有Qt，web有flask等等。

舉個例子，如果你要求不高，你需要完成一個熱詞喚醒的功能，或者是人臉識別的程式，你猜python會寫多少行程式碼？20行

又是一個給部分程式設計師裝逼的問題………

對於說python不好用的程式設計師，我只想說，其實彙編最好用，你們應該去用匯編程式設計！

其實python之所以流行，是因為python對於非專業程式設計師是非常友好的，而世界上大多數人都不是程式設計師！

普通其他行業的工程師想實現一個簡單邏輯，

根本不會去想記憶體的問題，也不會去想效率，

他們根本就不會用到很多複雜巢狀邏輯。

他們不想去併發處理。

而他們僅僅想使用輪子算個數學題而已……

他們僅僅想用輪子處理一下資料而已…

這個世界畢竟非程式設計師人士居多，python流行是必然！

硬體越來越高了，市場來了，適合小白無他。老程式設計師不喜歡，覺得語法真的“反機器”(⁄ ⁄•⁄ω⁄•⁄ ⁄)。。

有人說程式碼少，我就納悶兒了，不管啥需要人家類庫裡面封了一堆程式碼，對外暴露的就那麼多東西，人臉識別？好吧，如果有java的人臉識別包（沒搞過不清楚）暴露一行程式碼那麼java就比phtyon牛逼嗎？

Python火是因為它功能強大而使用起來又方便快捷，就像吃飯有刀叉和筷子，還有吸管，你當然是選擇筷子。

有些程式語言就好像是刀叉威力強大，但使用起來很笨重，如C++,Java等。

有些語言如吸管很輕便，但是應用場景十分有限，如JavaScript,PHP等。

而Python集諸多優點於一身，簡單易學，應用又豐富，它可以進行桌面程式設計，網頁程式設計，APP程式設計，人工智慧程式設計，大資料分析，辦公自動化，駭客工具等等，這就正如筷子，你可以拿來夾著吃，挑著吃，插著吃，扒著吃，可以用來吃飯，吃麵吃零食，吃花生豆。

正因為其功能如此之強大，又如此之簡單，據說微軟也想要用Python來替代vba在Excel裡面，可以Python，是多麼的招人喜歡。

所說的效率低，還要分兩種情況，一種是執行效率低，一種是編寫效率低。雖說Python的執行效率低，那也僅是相對某些語言而言，而且這種所謂的低效，在很多場景應用中給人的感受並不直觀，幾乎感受不到。第二，Python由於它的語法特點，它的編寫效率比很多語言都要高得多,其他語言要幾百行的程式碼，他只要幾十行就足夠了，這是他的優勢，其他的邊編寫效率不低。

總體而言，Python的優勢遠遠超過他所具備的劣勢，所以非常火。

Python執行效率確實慢 但是你不用於高併發伺服器 完全夠用呀 慢不是說非常慢 差不多java的1/3速度吧 但是它寫程式碼速度很快 指令碼語言都這樣 編寫 除錯很方便 執行速度慢 除了nodejs 這傢伙兼顧了兩方面

效率低是相對的，python作為解釋性程式語言，相比較編譯行語言效率的缺低些，但是現在機器硬體配置都大大提升了，伺服器硬碟ssd、cpu、gpu、記憶體等等比以前好多了，所以執行效率差不了多少。

另外，之所以這麼火是因為python函數語言程式設計，非常簡單直觀，封裝了很多類庫。在人工智慧、機器學習領域有很多開源框架，社群很活躍自然python語言也很火。

說到Python的效率，大家在學習或者使用Python開發專案時，應該要考慮兩個方面，一個是程式的執行效率，這也是我們通常說的效率，但還有一個方面那就是程式的開發效率。題主這兒說Python效率低，應該是指的程式的執行效率低。

當你選擇Python作為開發語言時，應該這兩個效率綜合考慮，特別是對新的創業公司新上一個專案時，可能更應該優先考慮的是程式的開發效率，使得產品能否儘快從無到有開發出來，在產品出來以後才要考慮效能的最佳化方面。

畢竟，Python的優點在那兒擺著，語法簡單、庫多易學、同時也是最有名的膠水語言，可方便與其它程式語言混合開發實現專案功能。因此，它的開發效率毫無疑問是非常高的。對於效能的最佳化，完全可以在C/C++語言中對影響效能瓶頸的地方對其最佳化，從而提高其執行效率。

所以，較低的入門難度、較多的第三方庫造就了其開發效率相對於C/C++等編譯型語言具有極大的優勢，另外，在Python中又可以結合其它語言對其效能瓶頸最佳化，可以解決其執行效率低的問題，因此，造就了現在的Python的大火。

都0202年，還有人這麼在乎效能，計算資源根本用不完，相反時間成本和人工成本才是最大支出，為那點效能省的錢根本不夠看

優點是可用的庫豐富，不用重複造輪子，開發效率高。至於執行效率低的問題，夠用就好，不行還可以最佳化，實在滿足不了可以用C語言做擴充套件加速。

Python適合做邏輯處理，初級語法比較符合人的思維方式。非計算機專業的，例如搞經濟、社會、文化的，搞物理、化學的，他們掌握C語言有難度，也沒必要。Python比較容易入門，受眾自然就廣泛的多。

什麼程式語言都是易學難精的，不同的語言適用於不同場合。

不用糾結資料型別，不用編譯，甚至可以不用面向物件，可以快速實現自己的需求。非專業人員再適合不過。其實語言都差不多，有些比較嚴謹，有些比較自由罷了。嚴謹對於大型複雜專案有利，但是對於小型簡單的邏輯需求反而反鎖了。還有庫是語言的靈魂，只要給我一個強大的庫，我能用PHP編出WIN10。[大笑][大笑][大笑]

效率低？給你用c++給你用匯編，有多少人能寫出高併發和高可用的產品？醒醒吧，先看解決什麼問題，再看用什麼合適。大部分業務對這點效率完全可以忽略不計，舉一個例子，一條弱智的sql或者鎖足以把語言這點剩下的效率拉平甚至反超[捂臉]

python這麼火的原因是比較容易上手，程式碼簡捷，生態豐富，各種庫都有！python在雲計算，AI方面應用非常廣泛！

現在的AI模型的學習訓練很多都用python來完成！

圍棋AI包含兩部分：神經網路和搜尋樹，神經網路的學習訓練就是用python完成的，而搜尋樹因為效率原因二用c++實現的！

效率低？哪效率低？到底有多低？java效率高？你到底在比什麼？我實在搞不懂，全世界都流行的語言，就在中國推行不起來，就是因為一幫狗天天說他效率低，你到底在那些場景使用，怎麼使用？人云亦云的垃圾們

因為它有很多類庫。可以避免重複造車輪！用py幾行程式碼就搞定了。用其他的寫可能要幾百行程式碼。是你你會選哪個？

1. 如果你能接受一個程式200ms能跑出結果，那麼180ms的python和80ms的C之間的選擇就不大算個問題

2. 在1的基礎上。如果同樣的功能python用了20行程式碼，C用了200行，那選擇python理由就很明顯了