Python

Python читается почти как английский, что делает его самым дружелюбным языком для начинающих и lingua franca данных, скриптинга и самого AI. Если ваш проект касается машинного обучения, анализа данных, автоматизации или научных вычислений, ответ обычно — Python.

• Хорош в: AI/ML, обработка данных, скрипты автоматизации, бэкенд-API, связующий код, всё, где библиотеки уже существуют (а для Python они обычно существуют).
• Где больно: медленный в чистых числодробильных вычислениях, если не опираться на библиотеки, написанные под капотом на C; «ад зависимостей» с виртуальными окружениями и версиями пакетов сбивает с толку новичков; не для веб-фронтендов.
• Типичные сценарии: скрейпинг, конвейеры данных, ML-эксперименты, боты для Discord/Telegram, внутренние инструменты, REST API (FastAPI, Django, Flask).
• Как справляется AI: превосходно, наравне с JavaScript. Ассистенты крайне свободно владеют Python и его основными библиотеками. Отличный выбор по умолчанию для не-веб проектов.

Единственное место, где Python надёжно спотыкает новичков, — это окружение, а не язык. Скрипт, который у AI прекрасно работает в одной папке, в другой падает — потому что пакеты живут в виртуальном окружении, которое не было активировано, или потому что двум проектам нужны разные версии одной и той же библиотеки. Ничего из этого — не вина вашего кода, и ничего из этого не сложно, стоит однажды это увидеть, — но это самый частый момент «почему оно просто не запускается» в Python. Попросите AI настроить виртуальное окружение и requirements.txt (или использовать инструмент вроде uv или Poetry) с самого начала, и бо́льшая часть боли исчезнет.