由于一些非软件开发人员的加入，也推动了用户群体。
最终导致它成了AI应用层面的主力开发语言。
因此大量的开发包被推向市场，有图像识别，神经网络，智能训练，等。
这对大多数为了完成特定任务的科研人员提供了一个很好的平台。
过往的编程语言还是太复杂。
对于面向对象的编程语言，其实大部分功能不是语言本身，而是库。
调用库里写好的各种类，完成任务。
因为你不可能学会所有的知识，但别人做好的方法，可以大量减轻你的开发使用周期。
和人工智能相似，人也可以通过询问AI从而获取帮助。
所以一个语言是否会成功取决于它的应用场景和使用人群。
对机器的要求虽然会高一点，但现今的计算机芯片已经不是20年前了，速度已经不是问题，易用性成了主要考虑的因素。
这也就催生了python 的成功。
把学习门槛降低，拔高应用功能。
以前有个比喻。
就是用枪打你的脚。汇编语言效率最高，是真枪，c语言次之，面向对象语言就是水枪。
由于面向对象语言需要一个虚拟机，所以才被称为水枪。
而汇编是直接操作存储器赋值，c语言是自然语言，所以要编译成机器码，也就是0和1，而面向对象语言成了编译成中间代码，然后由虚拟机翻译成机器码执行，效率会减少，好处是跨平台，也就是说，虚拟机装在哪里，代码就可以运行到哪里。
而python 就是面向对象语言，而且简化了繁琐的语法。所以它成了大多数人需要接触AI使用的媒介，哈哈', '哈')