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Python编程语言与日常英语十分相似，这使得学习过程更加容易。其简单的句法可以让人轻松自如地使用复杂系统，并确保系统元素间的清晰关系。
例如，编写此代码目的是算出输入数字是否为质数。
代码如下：
test_number = 407 # our example is not a prime number
# prime numbers are greater than 1if test_number > 1:# check for factorsnumber_list = range(2, test_number)for number in number_list:number_of_parts = test_number // numberprint(f"{test_number} is not a prime number")print(f"{number} times {number_of_parts} is {test_number}")breakelse:print(f"{test_number} is a prime number")else:print(f"{test_number} is not a prime number")正如最后一行所示，代码结果表明所测试的数字不是质数。说白了，讲英语的人可以很容易地理解代码的含义，因为用的都是简单的英语单词。
此外，还有很多可用的文档，而且Python的社区可长期提供帮助并给出建议。
3. 灵活性
对于机器学习而言，Python语言富有灵活性，是个很好的选择：
· 提供OOP或脚本的选项。
【python教程疯狂的python建议怎么样】· 无需重新编译源代码，开发人员可以执行任何更改并立刻查看结果。
· 程序员可以将Python与其他语言结合，以达到目的。
此外，灵活性使开发人员可以选择其特别熟悉的编程风格，甚至可以组合不同的编程风格，以最有效的方式解决不同类型的问题。
· 命令式风格由描述计算机应如何执行这些指令的命令组成。使用这种风格，可以自定义程序状态发生更改时的计算顺序。
· 函数式风格又称声明式风格，因为其会声明应执行的操作。与命令式风格相比，此风格不考虑程序状态，以数学方程式的形式宣布声明。
· 面向对象风格基于两个概念：类和对象，相似的对象形成类。Python不完全支持这种风格，因为其无法完全执行封装，但开发人员仍然可以在一定限度内使用此风格。
· 过程式风格是初学者中最为常用的，由于其以逐步的格式执行任务，因此常用于排序、迭代、模块化和选择。
灵活性这一因素降低了犯错的可能性，因为程序员可掌控任何情况，在舒适的环境中工作。
4. 平台独立性
Python不仅使用起来轻松自在，而且易于学习、功能多样。用于机器学习开发的Python可以在任何平台上运行，包括Windows、MacOS、Linux、Unix和其他21个平台。将进程从一个平台转移到另一个平台，开发人员需要进行几个小的更改，修改几行代码，以便为所选平台创建可执行的代码形式。开发人员可以使用像PyInstaller这样的包，用来准备在不同平台上运行的代码。
同样，这还为在各种平台上的测试节省了时间和金钱，也让整个过程变得更加简单方便。

5. 可读性
Python非常易读，所以每位Python开发人员都能理解同行的代码并作更改、复制或分享。因为根本不存在会产生混淆、错误或冲突的范例，所以使得人工智能和机器学习专业人员之间，在算法、思想和工具方面的交换更为有效。
IPython这样的工具也可以使用，它是一个交互式的命令解释程序，可提供测试、调试、选项卡完成等额外功能，从而加速进程。
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