Scratch适合入门级以及小学年龄段的儿童学习，因为这时候的小孩子具有一定的逻辑运算能力和图形化对比的基础知识。那通过scratch编程语言学习可以锻炼孩子的逻辑思维、计算思维和一定的编程基础概念。
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很多人觉得小孩子越小学习scrtcah编程语言，有些都从四五岁就开始学习，不过太小的孩子学习编程对孩子不太好，建议还是从两年级以后开始学习。
scratch的图形化编程不需要编码，这个特点是跟其他的编程语言有个最明显的区别，而且在scratch图形化编程和音乐、图像、数学等元素结合在一起，让低年龄段的孩子能更好接受编程语言，所以scratch语言会成为少儿编程的首选。
对于python语言来说，孩子从小学升入初中之后，逻辑思维能力等方面都得到了不断的提高，所以初中生具备了学习python的能力。
虽然python也可以比较图形化，但是很多人还是不太能接受python作为图形化编程，而是python需要作为编程，如果对编程语言有一定了解的人会知道，python语言的强大功能和语法使得他有不少粉丝，而且python语言易学易理解等也是他成为少儿编程语言的首选。针对成人来说是比较容易的。
C语言可以说是在编程语言里面是重要的成员了，对于想要升学择校的学生来说，学习c语言或者C++是必不可少的，因为参加信息学奥林匹克的学生是需要C语言或者C++的。
Python开发培训前景如何？现在互联网巨头，都已经转投到人工智能领域，而人工智能的首选编程语言就是python，未来前景显而易见。
无论是学习任何一门语言，基础知识，就是基础功非常重要，找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路，你的进步速度也会快很多。无论我们学习的目的是什么，不得不说Python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程语言。
学完Python开发你可以从事以下行业：
Python开发工程师：一般需要精通Python编程语言，有Django等框架的使用经验，实习无要求。
Python高级工程师：北上广深的话，薪金在1万以上，需要精通Linux/Unixg平台，有英语阅读功底。
Web网站开发方向： 熟悉Web开发的常用 Python框架，熟悉掌握Mysql类数据库的操作即可。
Python自动化测试：熟悉自动化流程、方法和常用的模块的使用，有英文读写的能力。
Linux运维工程师：Linux服务器管理，数据分析、自动化处理任务、分析网站日志、定时计划管理，解放双手。
Python游戏开发工程师：网络游戏后端服务器逻辑的开发和处理，有大型数据库使用经验，喜欢从事游戏相关工作。
Python自学爱好者：可以自己开发一些小软件和应用，带图形化界面的软件，方便日常工作。
Python语言无所不包，能做非常多的事情，适合各类企业的开发工作，这里就不一一介绍了。总之，学好Python，前途宽广！
另外，想给大家推荐一本书：《Python学习笔记——皮大庆》
这本书对于Python相当于《易学c++》对于C++。浅显而易懂，完全适合没有太多语言基础，甚至刚刚开始学习编程的人。这本书就是你学习Python的第一本书。其中谈到了很多作者的个人理解，挺地道的，对你学习Python有很大帮助。
为何人工智能(AI)首选Python？
读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python，其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的部分，用C++，如果讲开发效率，用Python，谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢？
Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。
Python有非常多优秀的深度学习库可用，现在大部分深度学习框架都支持Python，不用Python用谁？人生苦短，就用Python。
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二、Python现状与发展趋势
python现在的确已经很火了，这已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java
和 还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python
作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。
Python 已经是数据分析和 AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，正在成为编程入门教学的第一语言，云计算系统管理第一语言。
Python 也早就成为Web 开发、游戏脚本、计算机视觉、物联网管理和机器人开发的主流语言之一，随着 Python 用户可以预期的增长，它还有机会在多个领域里登顶。
三、Python与人工智能
如果要从科技领域找出最大的变化和革新，那么我们很难不说到“人工智能”这个关键词。人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态，为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点，上到谷歌、苹果、百度等巨头，下到各类创业公司，人工智能已成为一个现象级的风口。短短几年时间，图片自动归类、人脸识别已经成为非常通用的功能，自然语言作为一种交互方式正在被各种语音助理广泛运用，无人车驾驶突飞猛进，AlphaGo战胜围棋冠军，仿生机器人的技术迭代，未来几十年的城市交通和人类的生活方式都将会被人工智能所改变。
Python作为人工智能首选编程语言，随着人工智能时代的到来，Python开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子，还有python的是可移植性、可扩展性、可嵌入性、少量代码可以做很多事，这就是为何人工智能(AI)首选Python。
人工智能是一种未来性的技术，目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑;IBM Waston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模式识别。这些发展必然提高了科学家和巨匠们对人工智能的兴趣，这也使得开发者们了解创建人工智能应用的真实本质。
谷歌的AI击败了一位围棋大师，是一种衡量人工智能突然的快速发展的方式，也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展。
哪一种编程语言适合人工智能?
你所熟练掌握的每一种编程语言都可以是人工智能的开发语言。人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现，最常见的有：Lisp,Prolog,C/C++，近来又有Java，最近还有Python.
LISP
像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐，因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集，动态类型，数据函数，统一的语法，交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。
PROLOG
这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合，这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点(恕我直言)是学起来很难。
C/C++
就像猎豹一样，C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。Backpropagation 只用了几页的C/C++代码，但是要求速度，哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。
JAVA
新来者，Java使用了LISP中的几个理念，最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，但如果要求可移植性那它是最好的。
Python
Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html库。因此，它非常适合作为人工智能语言的。
在人工智能上使用Python比其他编程语言的好处
优质的文档
平台无关，可以在现在每一个*nix版本上使用
和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速
Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。
Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。
对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。
最后，它是开源的。可以得到相同的社区支持。
AI的Python库
总体的AI库
AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法
pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎
SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。
EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎(负极大值，置换表、游戏解决)
机器学习库
PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。
PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。
scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包(numpy,scipy.matplotlib)紧密联系在一起的。
MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢特征分析)，流型学习方法(局部线性嵌入)，集中分类，概率方法(因子分析，RBM),数据预处理方法等等。 自然语言和文本处理库
NLTK 开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。
结论
python因为提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一个重要的角色：Python中的机器学习，实现了这一领域中大多的需求。D3.js JS中数据驱动文档时可视化最强大和易于使用的工具之一。处理框架，它的快速原型制造使得它成为一门不可忽视的重要语言。AI需要大量的研究，因此没有必要要求一个500KB的Java样板代码去测试新的假说。python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码来实现(JS和LISP也是一样)。因此，它对于人工智能是一门非常有用的语言。
案例
做了一个实验，一个使用人工智能和物联网做员工行为分析的软件。该软件通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员工，从而提高了管理和工作习惯。
使用Python机器学习库，opencv和haarcascading概念来培训。建立了样品POC来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福，生气，悲伤，厌恶，怀疑，蔑视，讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库中，甚至整个办公室都可以通过在Android设备或桌面点击一个按钮来取回。
开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步。在深入学习算法和机器学习的帮助下，可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队反馈。