在人類(lèi)發(fā)展史上，從來(lái)沒(méi)有任何一項(xiàng)技術(shù)及其應(yīng)用能像計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)一樣發(fā)展如此迅速。對(duì)人們的工作、生活、消費(fèi)和交往方式影響如此巨大，并且隨著信息化的網(wǎng)絡(luò)社會(huì)的到來(lái)，人類(lèi)傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式、生活方式和生存狀態(tài)都發(fā)生著翻天覆地的變化。

而計(jì)算機(jī)的運(yùn)行離不開(kāi)程序，編寫(xiě)程序就要需要用到計(jì)算機(jī)語(yǔ)言。我們今天說(shuō)說(shuō)常用的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言中的Python。

網(wǎng)上說(shuō)Python是一個(gè)不務(wù)正業(yè)的人發(fā)明的："是"也"不是"。

" 是 "是因?yàn)椋篜ython是Guido van Rossum創(chuàng)立的， 1989年圣誕節(jié)，他在阿姆斯特丹很無(wú)聊，決定開(kāi)發(fā)一種新的腳本解釋語(yǔ)言，之所以選擇Python（大蟒蛇）作為程序的名字，是因?yàn)樗且粋€(gè)大蟒蛇飛行馬戲團(tuán)的愛(ài)好者。他的愛(ài)好很廣泛，看起來(lái)像無(wú)所事事的。

" 不是 "是因?yàn)椋涸赑ython開(kāi)發(fā)之前，他也是ABC語(yǔ)言的設(shè)計(jì)者，最終ABC沒(méi)有獲得成功，Guido認(rèn)為是因?yàn)锳BC沒(méi)有開(kāi)源， 所以在Python上就特別重視開(kāi)源和與其它語(yǔ)言的結(jié)合。

Python 是一種解釋性腳本語(yǔ)言，不是像c++/java那樣的高級(jí)語(yǔ)言，需要編譯成字節(jié)碼之后才能運(yùn)行，它可以邊運(yùn)行邊解釋。而它的設(shè)計(jì)也堅(jiān)持了清晰劃一的風(fēng)格，這使得Python成為一門(mén)易讀、易維護(hù)，并且被大量用戶(hù)所歡迎的、用途廣泛的語(yǔ)言。

而且隨著人工智能的興起，近幾年P(guān)ython的熱度更是逐漸上漲，眾多AI從業(yè)者都會(huì)首選Python，下面我們看兩組數(shù)據(jù)：

根據(jù)數(shù)據(jù)平臺(tái) Kaggle發(fā)布的2017年機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)科學(xué)調(diào)查報(bào)告，在工具語(yǔ)言使用方面，Python是數(shù)據(jù)科學(xué)家和人工智能從業(yè)者使用最多的語(yǔ)言（見(jiàn)下圖）。

IEEE綜覽（IEEE Spectrum）發(fā)布的2017最受歡迎編程語(yǔ)言列表中，Python同樣位列第一（見(jiàn)下圖）。

為什么Python是人工智能技術(shù)首選的編程語(yǔ)言？

原因1：Python是一種說(shuō)人話的語(yǔ)言

所謂"說(shuō)人話"，是指這種語(yǔ)言：

開(kāi)發(fā)者不需要關(guān)注底層

語(yǔ)法簡(jiǎn)單直觀

表達(dá)形式一致

我們先來(lái)看幾個(gè)代碼的例子：

C 語(yǔ)言Hello World 代碼：

int main(){ printf("Hello, World!"); return 0;}

Java 語(yǔ)言Hello World 代碼：

public class HelloWorld { public static void main(String[] args){ System.out.println("Hello World!"); }}

Python 語(yǔ)言Hello World代碼：

print("Hello World!")

僅僅是一個(gè)Hello World程序，就能看出區(qū)別了，是不是？

編譯 VS 解釋

當(dāng)然，僅僅是一個(gè)Hello World的話，C和Java的代碼也多不了幾行。

可是不要忘了，C和Java的代碼要運(yùn)行，都必須先經(jīng)過(guò)編譯的環(huán)節(jié)。

對(duì)于C語(yǔ)言來(lái)說(shuō)，在不同的操作系統(tǒng)上使用什么樣的編譯器，也是一個(gè)需要斟酌的問(wèn)題。一旦代碼被copy到新的機(jī)器，運(yùn)行環(huán)境和之前不同，還需要重新編譯，而那臺(tái)機(jī)器上有沒(méi)有編譯器還是一個(gè)問(wèn)題，安裝上編譯器后，也許和之前最初的編譯器有所區(qū)別，還得修改源代碼來(lái)滿足編譯環(huán)境的需求……

我到底做錯(cuò)了什么？我只是想運(yùn)行一個(gè)別人寫(xiě)的程序而已。

而Python則不用編譯，直接運(yùn)行。而且都可以不用寫(xiě)文件，一條條語(yǔ)句可以直接作為命令行運(yùn)行，真的太方便了。

語(yǔ)言語(yǔ)法

和Python比，Java的語(yǔ)法更"啰嗦"。

從上面的例子已經(jīng)可以看出，創(chuàng)建一個(gè)鏈表，Java還需要聲明和逐個(gè)插入節(jié)點(diǎn)，而Python則可一行代碼完成從鏈表創(chuàng)建到插入節(jié)點(diǎn)及賦值的全部操作。

Java非讓你很別扭地寫(xiě)好幾行，Python直接一句搞定。

這樣的結(jié)果就是，Python寫(xiě)起來(lái)省事，讀起來(lái)也方便?？勺x性遠(yuǎn)超Java。

表達(dá)風(fēng)格

在10年或者更久遠(yuǎn)之前，Python經(jīng)常被用來(lái)和Perl相提并論。畢竟在那個(gè)時(shí)候，C是系統(tǒng)級(jí)語(yǔ)言，Java是面向?qū)ο笳Z(yǔ)言，而Python & Perl則是腳本語(yǔ)言的雙子星。

Python和Perl在設(shè)計(jì)層面有一個(gè)非常大的區(qū)別：

Python力求讓不同的人在撰寫(xiě)同樣功能實(shí)現(xiàn)的代碼時(shí)，所用的表達(dá)形式盡量一致；

而Perl則是故意追求表達(dá)的千姿百態(tài)，讓同一個(gè)人在不同地方寫(xiě)同樣功能時(shí)所用具體形式都不同。

從哲學(xué)層面講，Perl的追求更加自由主義，更利于釋放人類(lèi)的多樣化天性。然而，Perl寫(xiě)的程序——那叫一個(gè)亂七八糟！

如果不是想成為代碼詩(shī)人，或者語(yǔ)言大師，只是想用盡量簡(jiǎn)單直接的方法，把事情做了，首選語(yǔ)言確實(shí)是Python。

原因2：強(qiáng)大的AI支持庫(kù)

矩陣運(yùn)算

NumPy由數(shù)據(jù)科學(xué)家Travis Oliphant創(chuàng)作，支持維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算。結(jié)合Python內(nèi)置的math和random庫(kù)，堪稱(chēng)AI數(shù)據(jù)神器！有了它們，就可以放心大膽玩矩陣了！

大家知道，不管是Machine Learning，還是Deep Learning，模型、算法、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都可以用現(xiàn)成的，但數(shù)據(jù)是要自己負(fù)責(zé)I/O并傳遞給算法的。

而各種算法，實(shí)際上處理的都是矩陣和向量。

使用NumPy，矩陣的轉(zhuǎn)置、求逆、求和、叉乘、點(diǎn)乘……都可以輕松地用一行代碼搞定，行、列可以輕易抽取，矩陣分解也不過(guò)是幾行代碼的問(wèn)題。

而且，NumPy在實(shí)現(xiàn)層對(duì)矩陣運(yùn)算做了大量的并行化處理，通過(guò)數(shù)學(xué)運(yùn)算的精巧，而不是讓用戶(hù)自己寫(xiě)多線程程序，來(lái)提升程序效率。

有了Python這種：語(yǔ)法簡(jiǎn)潔明了、風(fēng)格統(tǒng)一；不需要關(guān)注底層實(shí)現(xiàn)；連矩陣元素都可以像在紙上寫(xiě)公式一樣；寫(xiě)完公式還能自動(dòng)計(jì)算出結(jié)果的編程語(yǔ)言，開(kāi)發(fā)者就可以把工作重心放在模型和算法上了。

ML模型

用Python實(shí)現(xiàn)大多數(shù)經(jīng)典模型，幾十上百行代碼就夠了。

當(dāng)然，對(duì)于普通用戶(hù)，也可以連算法都不用管，只是調(diào)用Scikit-Learn的接口就可以了。

比如，訓(xùn)練和使用一個(gè)logistic Regression模型，只需要下面幾行代碼就可以了：

# import the LogisticRegression from sklearn.linear_model import LogisticRegression # Use default parametersclassifier = LogisticRegression() # train modelclassifier.fit(train_set, target) # do testy_hat = classifier.predict(test_set) # print out test resultsprint y_hat

支持圖表

Python還有許多圖標(biāo)方面的支持庫(kù)。用來(lái)生成dashboard上的各種圖形表格，是非常簡(jiǎn)單的事情。

比如使用Plotly圖形庫(kù)，下面這些炫彩的圖形，就隨便用啦：

原因3：規(guī)模效應(yīng)

語(yǔ)言簡(jiǎn)單易學(xué)，支持庫(kù)豐富強(qiáng)大，這兩大支柱從早期就奠定了Python的江湖地位。

根據(jù)以高收入國(guó)家Stack Overflow問(wèn)題閱讀量為基礎(chǔ)的主要編程語(yǔ)言趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)，可以看出，近年來(lái)，Python已然力壓Java和Javascript，成為目前發(fā)達(dá)國(guó)家增長(zhǎng)最快的編程語(yǔ)言（見(jiàn)下圖）。

由圖可見(jiàn)，2012年之后，對(duì)于Python相關(guān)問(wèn)題的瀏覽量迅速增長(zhǎng)，從時(shí)間上看，這一趨勢(shì)正好和近幾年人工智能的發(fā)展重合。

總結(jié)：

技術(shù)的普及推廣就像滾雪球，早期的積累相對(duì)緩慢，一旦過(guò)了臨界點(diǎn)，就是大爆發(fā)。中國(guó)已進(jìn)入人工智能迅速發(fā)展的時(shí)代，而當(dāng)下熱門(mén)的Python被認(rèn)為是現(xiàn)階段人工智能技術(shù)的首選編程語(yǔ)言。

如今，Python在AI領(lǐng)域的老大地位已經(jīng)奠定。

若要學(xué)AI，舍Python其誰(shuí)？

請(qǐng)關(guān)注+私信回復(fù)：“測(cè)試”就可以免費(fèi)拿到軟件測(cè)試學(xué)習(xí)資料。