Python是一种高级编程语言，具有易读易懂的语法和广泛的应用场景。随着人工智能技术的不断发展，Python也成为了智能化应用的主要工具之一。

Python提供了许多用于机器学习和深度学习的库，例如TensorFlow、Keras和PyTorch等。这些库的存在大大加速了人工智能应用的开发。

import tensorflow as tf
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape((60000, 784))
x_test = x_test.reshape((10000, 784))
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

以上代码演示了如何使用TensorFlow进行手写数字识别。在这个模型中，我们使用了两层神经网络，其中第一层包含了128个神经元，激活函数为ReLU，第二层包含了10个神经元，激活函数为Softmax。在训练过程中，我们使用了adam优化器和交叉熵损失函数。

除了机器学习和深度学习库，Python还提供了丰富的自然语言处理（NLP）库，例如NLTK和spaCy。这些库可以用于文本分类、词向量表示等任务。

import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
doc = nlp('This is a sample sentence.')
for token in doc:
print(token.text, token.pos_, token.dep_)

以上代码演示了如何使用spaCy对一句英文句子进行词性标注。在这个例子中，我们使用了en_core_web_sm模型来进行NLP任务。

总之，Python在人工智能和智能化应用方面具有广泛的应用场景。利用Python相关库的功能，我们可以快速开发出高度智能化的应用程序。