答: 主要有以下的一些见解，欢迎和你探讨。
主流的深度学习框架基本上都是用Python开发的，虽然说他们也提供了其他语言的接口，但是用起来还是没有Python这么方便； Python里面有非常多的科学计算包，各种具有实用功能的库，大大提高了开发效率，对于AI而言，最开始呢是在学术上有着大量的运用，而使用Python，非常方便进行仿真。学术研究成功之后呢，慢慢在工业界越来越多了； Python的包装能力，组合能力，嵌入式能力非常强,可以把各种复杂性包装在 Python 模块里，暴露出漂亮的接口。也非常方便其他语言的调用。希望可以帮助到你~
Python 的胜出令人意外，因为它缺点很明显。它语法上自成一派，让很多老手感到不习惯。
“裸” Python 的速度很慢，在不同的任务上比C 语言大约慢数十倍到数千倍不等。
由于全局解释器锁（GIL）的限制，单个Python 程序无法在多核上并发执行；Python 2 和 Python 3 两个版本长期并行，很多模块需要同时维护两个不同的版本，给开发者选择带来了很多不必要的混乱和麻烦。
由于不受任何一家公司的控制，一直以来也没有一个技术巨头肯死挺 Python ，所以相对于 Python 的应用之广泛，其核心基础设施所得到的投入和支持其实是非常薄弱的。直到今天，26岁的Python 都还没有一个官方标配的 JIT 编译器，相比之下， Java 语言在其发布之后头三年内就获得了标配 JIT 。
另一个事情更能够说明问题。Python 的 GIL 核心代码 1992 年由该语言创造者 Guido van Rossum 编写，此后十八年时间没有一个人对这段至关重要的代码改动过一个字节。十八年！直到2010年，Antoine Pitrou才对 GIL 进行了近二十年来的第一次改进，而且还仅在 Python 3.x 版本中使用。这也就是说，今天使用 Python 2.7 的大多数开发者，他们所写的每一段程序仍然被26年前的一段代码牢牢制约着。
