python是智能机器人的开发语言吗？

不是，Python只是适合智能机器人，因为其中包含很多AI模块、算法(sklearn，tensorflow等等)，所以即便对算法、数学公式不太擅长，但只要掌握了这些模块的用法，一样可以写出AI脚本

【导语】Python是一种开源的编程语言，可用于Web编程、数据科学、人工智能以及许多科学应用，学习Python可以让程序员专注于解决问题，而不是语法，由于Python拥有各式各样的工具，因此更具优势，在进行Python编程学习的时候，了解使用工具和编程基础是主要的，那么Python编程5种常用工具是什么?一起来了解一下吧。

1、IDLE

在安装Python时，默认也会安装IDLE。这是最优秀的Python工具之一。它可以降低Python入门的门槛。它的主要功能包括Python

Shell窗口(交互式解释器)、自动补齐、高亮显示语法以及基本的集成调试器。IDLE轻巧易用，方便学习。但是，它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为最佳的Python工具。

2、Scikit-learn

Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时，表现出的惊人速度。因此，对于程序员和学生来说，Scikit-learn是最优秀的Python工具之一。

3、Theano

Theano是一款数据科学的Python工具，对于程序员和学生而言，这是一款非常可靠的工具。它是深度学习方面最好的Python工具，因此非常适合深度学习。Theano的设计主旨是用户友好、模块化、易于扩展，而且可以与Python配合使用。它能够以最佳方式表达神经网络。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经网络之上运行。

4、Selenium

Selenium是最佳的Python自动化工具之一。它适用于Python测试的自动化，常常用作Web应用程序的自动化框架。我们可以利用Selenium，通过许多编程语言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他许多程序员和学生使用的语言)来编写测试脚本。你还可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，来管理测试用例并生成报告。

5、Test complete

Testcomplete是另一款非常出色的Python自动化工具。支持Web、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要获得商业许可，而且它还可以帮助学生提高学业成绩。Test

complete还可以像机器人框架一样执行关键字驱动的测试。它拥有最出色的录制以及回放功能，非常实用。

关于Python编程常用工具，就给大家介绍到这里了，以上的五种工具希望大家能够好好利用，工具的使用必然能够更好的简化程序编写，所以还是希望大家能够不断进行技能提升，加油!

机器人编程是主要学：C/C++、Python、Java、MATLAB、Assembly。

1、C/C++

如今有大量的硬件库都使用这两种语言。它们适用于低级别的硬件，允许实时性能，是非常成熟的编程语言。现在，你可能会使用C++远超过C，因为C++具有更大的实用性。C++是C语言的扩展，从基础的C学起，你也会收获很多，特别是当你发现一个硬件库是用C编写的。我爱编程网

2、Python

与Java不同的是，Python的重点是易用性。Python不需要很多时间来做常规的事情，如定义和强制转换变量类型。另外，Python还有大量的免费库，这意味着当你需要实现一些基本的功能时不必重新发明轮子。而且由于它与C/C++代码之间可以进行简单的绑定。

3、Java

Java是一种解释性语言，这意味着它不会被编译成机器代码。相反，Java虚拟机在运行时解释指令。使用Java，理论上让你可以在不同的机器上运行相同的代码，这得感谢Java虚拟机。在实践中，这不总是可行的，有时会导致代码运行缓慢。

4、MATLAB

MATLAB、及其相关的开源语言(例如Octave)，是一些著名的机器人科学家用于调查数据和创建控制系统常用的语言。此外，还有一个非常有名的MATLAB机器人工具箱。如果你需要分析数据，创建高级图表或执行控制系统，那就需要学习MATLAB。

5、Assembly

Assembly使你能够在“1和0级”程序中进行编程，这是最底层的编程语言。随着Arduino和其他类似微控制器的兴起，现在可以利用C/C++在底层进行有效的编程，这意味着Assembly对于一般的机器人科学家来说，显然已不太重要。