伴随着人工智能的兴起和快速发展，Python在2017年受到广泛的关注，尤其是国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，将Python列入教学体系，并动员全民学Python，使得Python成为2017年最受欢迎的编程语言!

　　人工智能可以使用几乎所有编程语言实现，如C、C++、Java、Lisp、Prolog、Python等，其中Python是最适合人工智能的编程语言，相比较于其他编程语言其优势如下：

　　1. 更加人性化的设计

　　Python的设计更加人性化，具有快速、坚固、可移植性、可扩展性的特点，十分适合人工智能;开源免费，而且学习简单，很容易实现普及;内置强大的库，可以轻松实现更大强大的功能。

　　2. 总体的AI库

　　AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法;

　　pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎;

　　SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法，它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库;

　　EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎。

　　3. 机器学习库

　　PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库，它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法;

　　PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法，它支持Linux和Mac OS X;

　　scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具，它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包紧密联系在一起的;

　　MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法，流型学习方法，集中分类，概率方法，数据预处理方法等等。

　　4. 自然语言和文本处理库

　　NLTK开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析，有windows、Mac OSX和Linux版本。

　　Python具有丰富而强大的库，能够将其他语言制作的各种模块很轻松的联结在一起，对于性能要求高的功能，可以用C/C++进行重写，而后封装成Python可以调用的扩展类库，这是人工智能必备功能，因此，Python编程对人工智能是一门非常有用的语言。