Python 是一门适合做数据挖掘的语言吗？

Python强调程序员的生产力，让你把精力集中在逻辑上而不是语言本身上。你能想象用一下午时间实现从0开始一个简单的搜索引擎吗？C++显然是不行的。。
你的大部分时间都将花在实现基本数据结构和调试语言错误上。而用Python，你要做的就是真正理解搜索算法，之后的实现真的很简单。 我觉得用python很适合算法研究，不仅仅是数据挖掘。快速开发能让你迅速验证你的想法，而不是把时间浪费在程序本身上（想象一下你写了一星期的c++，调了一大堆指针错误，最后发现想法本身就有错误。。）
当你知道你已经有了一个正确的算法，要使他运行速度提高只需用c++等重写性能瓶颈并嵌入就行了。  python适合快速开发，我们这里数据挖掘的框架用python写，开始用python去实现你的基本的想法，不过等成熟以后最核心的算法还是用java和c写的，一方面把你的算法隐藏起来，另外一方面也是因为效率的原因。  
作为脚本语言，Python快速开发的优点其他答案都说了。 Python适合做数据挖掘的另一个原因是社区现在比较成熟，mloss上面发布的Python程序越来越多。最著名的就是scikit.learn了吧，几乎涵盖了机器学习中常用的算法，而且scikit.learn更新非常快。  Python是一个很好的工具，总看一些文章说一个程序员应该学习一下。那么就学习一下，看看人家说的是否是对的。 我学习了，发现python很好玩，做东西很快，尤其是做个网络程序，数据处理什么的。  总之Python很不错，能满足绝大方面的需求，比如数据预处理，格式转换等等。对于这些计算资源要求不是很高的地方可以用纯Python来做。如果遇到纯Python处理起来比较吃力的，可以混合C来加快效率，基于C的Python库也有很多。用Python做科学研究的学者越来越多，工具数量也越来越多。