Python作為一門編程語言，其魅力和影響力已經(jīng)遠超C#、C++等編程語言前輩，被程序員譽為“最美麗的”編程語言。從云端、客戶端，到物聯(lián)網(wǎng)終端，在到現(xiàn)在人工智能，Python應(yīng)用無處不在。那么，問題來了，為什么人工智能要用Python？現(xiàn)在學(xué)Python還好嗎？小千總結(jié)了以下三個原因。

1、Python是解釋語言，程序?qū)懫饋矸浅７奖?/h2>

寫程序方便對做機器學(xué)習的人很重要。因為經(jīng)常需要對模型進行各種各樣的修改，這在編譯語言里很可能是牽一發(fā)而動全身的事情，Python里通常可以用很少的時間實現(xiàn)。舉例來說，在C等編譯語言里寫一個矩陣乘法，需要自己分配操作數(shù)（矩陣）的內(nèi)存、分配結(jié)果的內(nèi)存、手動對BLAS接口調(diào)用gemm、最后如果沒用smart pointer還得手動回收內(nèi)存空間。Python幾乎就是import numpy; numpy.dot兩句話的事。

當然現(xiàn)在很多面向C/C++庫已經(jīng)支持托管的內(nèi)存管理了，這也讓開發(fā)過程容易了很多，但解釋語言仍然有天生的優(yōu)勢——不需要編譯時間。這對機器學(xué)習這種需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。

2、Python的開發(fā)生態(tài)成熟，有很多庫可以用

Python靈活的語法還使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常實用的功能非常容易高效實現(xiàn)（bbs.cnitedu.cn），配合lambda等使用更是方便。這也是Python良性生態(tài)背后的一大原因。

相比而言，Lua雖然也是解釋語言，甚至有LuaJIT這種神器加持，但其本身很難做到Python這樣，一是因為有Python這個前輩占領(lǐng)著市場份額，另一個也因為它本身種種反常識的設(shè)計（比如全局變量）。不過借著Lua-Python bridge和Torch的東風，Lua似乎也在寄生興起。

3、Python效率超高

解釋語言的發(fā)展已經(jīng)大大超過許多人的想象。很多比如list comprehension的語法糖都是貼近內(nèi)核實現(xiàn)的。除了JIT之外，還有Cython可以大幅增加運行效率。最后，得益于Python對C的接口，很多像gnumpy, theano這樣高效、Python接口友好的庫可以加速程序的運行，在強大團隊的支撐下，這些庫的效率可能比一個不熟練的程序員用C寫一個月調(diào)優(yōu)的效率還要高。

未來十年P(guān)ython語言的發(fā)展前景形勢一片大好，毫無疑問使用Python語言的企業(yè)將會越來越多。Python程序猿的人才缺口也將越來越大，認準時機，把握機遇，Python全棧開發(fā)工程師、Python開發(fā)工程師、自動化開發(fā)工程師、Linux運維工程師、Python爬蟲開發(fā)工程師、前端開發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘等熱門職位等你來選。

希望以上的分享能幫到大家！想了解更多Python技術(shù)知識，可以關(guān)注小千，后期會繼續(xù)分享Python知識的！

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總結(jié)

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