人工智能开发中，Python语言被广泛使用，主要基于以下几个原因：
简洁易学：
Python的语法简洁，易于理解和学习，适合初学者快速上手。
丰富的库和框架：
Python拥有众多开源库和框架，如NumPy、Pandas、SciPy、TensorFlow、Keras等，这些工具提供了丰富的数学和统计工具，以及高效的机器学习和深度学习功能。
开发效率高：
Python的开发效率高，可以快速实现复杂的功能，尤其在数据分析和数值计算领域表现突出。
可扩展性和可嵌入性：
Python可以调用C/C++编写的核心算法，并且易于与其他语言集成，适合作为接口语言。
社区支持：
Python有一个活跃的社区，不断有新的库和工具被开发出来，满足不断变化的需求。
跨平台兼容性：
Python是跨平台的，可以在多种操作系统上运行，具有很好的可移植性。
胶水语言特性：
Python被称为“胶水语言”，能够将不同的系统和语言粘合在一起，便于整合和扩展。
需要注意的是，虽然Python在人工智能领域非常流行，但核心算法和性能关键部分通常是用C/C++编写的，因为它们提供了更高的执行效率和优化能力。Python更多的是作为这些算法的接口和开发环境，利用其易用性和丰富的库来加速开发过程