有人认为最根本的原因只有一点：Python 是众多主流语言中唯一一个战略定位明确，而且始终坚持原有战略定位不动摇的语言。相比之下，太多的语言不断的用战术上无原则的勤奋去侵蚀和模糊自己的战略定位，最终只能等而下之。

Python 的战略定位是什么？其实很简单，就是要做一种简单、易用但专业、严谨的通用组合语言，或者叫胶水语言，让普通人也能够很容易的入门，把各种基本程序元件拼装在一起，协调运作。

正是因为坚持这个定位，Python 始终把语言本身的优美一致放在奇技妙招前面，始终把开发者效率放在CPU效率前面，始终把横向扩张能力放在纵向深潜能力之前。长期坚持这些战略选择，为 Python 带来了其他语言望尘莫及的丰富生态。

比如说，任何一个人，只要愿意学习，可以在几天的时间里学会Python基础部分，然后干很多很多事情，这种投入产出比可能是其他任何语言都无法相比的。

再比如说，正是由于 Python 语言本身慢，所以大家在开发被频繁使用的核心程序库时，大量使用 C 语言跟它配合，结果用 Python 开发的真实程序跑起来非常快，因为很有可能超过 80% 的时间系统执行的代码是 C 写的。

相反，如果 Python 不服气，非要在速度上较劲，那么结果很可能是裸速提高个几倍，但这样就没人有动力为它开发 C 模块了，最后的速度远不如混合模式，而且很可能语言因此会变得更复杂，结果是一个又慢又丑陋的语言。

更重要的是，Python 的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好，可以把各种复杂性包装在 Python 模块里，暴露出漂亮的接口。

很 多时候，一个程序库本身是用 C/C++ 写的，但你会发现，直接使用 C 或者 C++ 去调用那个程序库，从环境配置到接口调用，都非常麻烦，反而隔着一层，用其python 包装库更加清爽整洁，又快又漂亮。这些特点到了 AI 领域中，就成了 Python 的强大优势。

参考

Python语言在人工智能(AI)中的优势 http://www.techug.com/post/python-ai.html