在人工智能蓬勃发展的今天，Python 确实已经成为名副其实的主流语言。正好你之前的课程规划也是以 Python 为核心，我们可以从以下几个维度来看，Python 是如何在 AI 时代占据这一地位的。

📊 市场地位的稳固：数据不会说谎

首先，从客观数据来看，Python 的领先地位非常稳固。

• 指数领先：根据最新的 TIOBE 编程语言排行榜（2026年2月），Python 以 21.81% 的市场份额稳居全球第一，领先第二名超过10个百分点。

• 开发者基础：超过 58% 的开发者都在使用 Python，这使得它拥有了全球最庞大的开发者社区之一。

🧠 AI 原生的技术优势：为什么是它？

Python 能成为 AI 的首选语言，并非偶然，而是由其内在的技术特性决定的。我们可以用一个公式来理解：

Python = 开发者的“思考加速器” + AI 模型的“母语”

• “像英语一样”的语法：Python 的语法极其接近自然语言，让开发者能专注于解决问题（如设计神经网络），而非纠结于复杂的计算机内存管理。有开发者形象地对比过，用 Python 写一个求和只需 total = sum(numbers)，而用 C++ 则需要多行代码来处理循环和累加。这种低心智负担对于需要快速迭代的 AI 研究至关重要。

• 强大的“积木”生态：Python 拥有全世界最完备的 AI 库生态。开发 AI 应用就像搭积木，这些“积木”随手可得：

  • 机器学习：Scikit-learn, Pandas, NumPy

  • 深度学习：TensorFlow, PyTorch, Keras

  • 自然语言处理：LangChain, Hugging Face Transformers, NLTK

  • 计算机视觉：OpenCV

• “胶水语言”的角色：在 2026 年的 AI 应用开发中，Python 扮演着 “控制室”或 “胶水语言” 的角色。真正底层的、对性能要求极高的计算（如大模型的矩阵运算）通常由 C++ 或 CUDA 完成，而 Python 则负责连接模型、调度数据、处理业务逻辑，是整个系统的“总指挥”。

🚀 AI 时代的应用广度：从实验室到生产

Python 的能力覆盖了 AI 应用的各个核心领域：

🔄 Python 与 AI 的共生进化：一个互相成就的循环

Python 与 AI 的关系，已经形成了一种强大的正向循环。

• AI 让 Python 更强：以 GitHub Copilot、ChatGPT 为代表的 AI 编程助手，极大地提升了 Python 代码的编写效率。有研究显示，截至 2024 年底，美国开发者提交的代码中已有近 30% 由 AI 辅助生成，而这些代码大部分是 Python。AI 正在帮助 Python 开发者更快地编写 Python 代码。

• Python 让 AI 更普及：Python 的易用性也催生了新的应用模式。现在，即使不会写代码的业务人员，也可以通过自然语言在 Rows 这样的平台上，指挥后台的 Python 引擎完成数据预测、客户分群等复杂的分析工作。这让 Python 驱动的 AI 能力真正走进了千行百业。

所以，在你的教学中，将 Python 作为核心是完全正确的选择。它不仅是一门编程语言，更是学生进入 AI 世界的通行证和控制权。正如一些行业观察者所言：“AI 可以生成代码，但无法完全理解产品目标和系统权衡，只有掌握 Python 的人，才能真正驾驭 AI，成为系统的‘所有者’，而不仅仅是‘操作员’”。