關於ai時代為什麼首選python的信息

本文目錄一覽：

• 1、Python為什麼能成為AI時代頭牌語言
• 2、為什麼python是人工智能時代第一語言？現在學就業前景如何
• 3、為什麼人工智能用 Python
• 4、為何人工智能(AI)首選Python？
• 5、為什麼人工智能用Python
• 6、為什麼說python將是人工智能時代的最佳編程語言

Python為什麼能成為AI時代頭牌語言

Python 的勝出令人意外，因為它缺點很明顯。

它語法上自成一派，讓很多老手感到不習慣。

“裸” Python 的速度很慢，在不同的任務上比C 語言大約慢數十倍到數千倍不等。

由於全局解釋器鎖（GIL）的限制，單個Python 程序無法在多核上並發執行；Python 2 和 Python 3 兩個版本長期並行，很多模塊需要同時維護兩個不同的版本，給開發者選擇帶來了很多不必要的混亂和麻煩。

由於不受任何一家公司的控制，一直以來也沒有一個技術巨頭肯死挺 Python ，所以相對於 Python 的應用之廣泛，其核心基礎設施所得到的投入和支持其實是非常薄弱的。直到今天，26歲的Python 都還沒有一個官方標配的 JIT 編譯器，相比之下， Java 語言在其發布之後頭三年內就獲得了標配 JIT 。

另一個事情更能夠說明問題。Python 的 GIL 核心代碼 1992 年由該語言創造者 Guido van Rossum 編寫，此後十八年時間沒有一個人對這段至關重要的代碼改動過一個字節。十八年！直到2010年，Antoine Pitrou才對 GIL 進行了近二十年來的第一次改進，而且還僅在 Python 3.x 版本中使用。這也就是說，今天使用 Python 2.7 的大多數開發者，他們所寫的每一段程序仍然被26年前的一段代碼牢牢制約着。

為什麼python是人工智能時代第一語言？現在學就業前景如何

Python不止是人工智能領域的霸主，在網絡爬蟲領域的地位應該也是無可撼動的。另外還有自動化測試、運維、pythonweb等等。Pyhton流行的主要原因我總結了以下幾點：

python語言優雅簡單學習成本相對較低，可以快速的將概念轉變為實現。這是大家最初選擇的原因。

python的大量支持庫，使得我們用很少的代碼就可以實現很強大的功能，而無需重複造輪子。當然大量的支持庫也得益於語言本身的優雅簡單所帶來的大量支持者

用的人多了自然就流行了

另外還有幾個語言也是比較流行的。比如R、Scala都是專門為機器學習而生的。

就業前景總的來說還是非常好的：

單論人工智能領域的話，薪資待遇是非常高的。不過門檻相對較高、需求量目前並不是那麼大。

網絡爬蟲、Pythonweb也有不小的需求量。薪資待遇相對人工智能的話還是有差距的

自動化測試、運維也有大量的需求。不過本人沒有做過。應該都是作為輔助技能而存在的。

以上就是我對python的理解，希望能幫到你

為什麼人工智能用 Python

Python，一種強大的計算機編程語言，對於沒有學過代碼的同學，Python無疑是你的最佳選擇，簡單易學功能強大使得它進入了世界編程語言的前四，稱之為“四哥”。

Python幾乎可以做各個領域各個平台，包括Web開發，網絡運維，科學計算，3D遊戲開發，圖形界面開發，人工智能等。

我們來說說未來互聯網的主流人工智能！

一、Python為什麼更適合人工智能？

差不多所有的編程語言都可以用來做人工智能，比如主流的編程語言c/c++,Java等，但是為什麼Python可以取代它們成為主流呢，Python還是用Java編譯的，為什麼兒子可以超越爸爸呢？

相對於Python而言，c/c++的運行速度比Python強了至少幾倍，甚至幾百幾千倍，但是c/c++專業性比較強一點，寫的代碼也比較多；Java比c/c++速度慢點，但是可移植性是最強的，當然也可以做人工智能，但是Python為什麼能取代高不成低不就Java做人工智能的主流呢？對，因為簡單高效。

二、Python做人工智能的好處

1.

簡單高效

2.

優質的文檔

3.

強大的AI庫

4.

海量的模塊

人生苦短，我用Python，同樣一個程序用C語言寫可能要1000行代碼，用Java寫要100行，但是用Python寫只要20行，當然在程序運行速度上來說，Python與C語言相差很大，但是由於Python的簡單易學性，這個差距可忽略不記，馬云：人工智能是未來的大趨勢！

人工智能時代，互聯網將迎來最大的浪潮，你難道不想在這浪潮中充分的展現自己嗎？

為何人工智能(AI)首選Python？

為何人工智能(AI)首選Python？

讀完這篇文章你就知道了。我們看谷歌的TensorFlow基本上所有的代碼都是C++和Python，其他語言一般只有幾千行 。如果講運行速度的部分，用C++，如果講開發效率，用Python，誰會用Java這種高不成低不就的語言搞人工智能呢？

Python雖然是腳本語言，但是因為容易學，迅速成為科學家的工具（MATLAB也能搞科學計算，但是軟件要錢，且很貴），從而積累了大量的工具庫、架構，人工智能涉及大量的數據計算，用Python是很自然的，簡單高效。

Python有非常多優秀的深度學習庫可用，現在大部分深度學習框架都支持Python，不用Python用誰？人生苦短，就用Python。

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二、Python現狀與發展趨勢

python現在的確已經很火了，這已是一個不需要爭論的問題。如果說三年前，Matlab、Scala、R、Java

和 還各有機會，局面尚且不清楚，那麼三年之後，趨勢已經非常明確了，特別是前兩天 Facebook 開源了 PyTorch 之後，Python

作為 AI 時代頭牌語言的位置基本確立，未來的懸念僅僅是誰能坐穩第二把交椅。

Python 已經是數據分析和 AI的第一語言，網絡攻防的第一黑客語言，正在成為編程入門教學的第一語言，雲計算系統管理第一語言。

Python 也早就成為Web 開發、遊戲腳本、計算機視覺、物聯網管理和機器人開發的主流語言之一，隨着 Python 用戶可以預期的增長，它還有機會在多個領域裡登頂。

三、Python與人工智能

如果要從科技領域找出最大的變化和革新，那麼我們很難不說到“人工智能”這個關鍵詞。人工智能催生了大量新技術、新企業和新業態，為個人、企業、國家乃至全球提供了新的經濟增長點，上到谷歌、蘋果、百度等巨頭，下到各類創業公司，人工智能已成為一個現象級的風口。短短几年時間，圖片自動歸類、人臉識別已經成為非常通用的功能，自然語言作為一種交互方式正在被各種語音助理廣泛運用，無人車駕駛突飛猛進，AlphaGo戰勝圍棋冠軍，仿生機器人的技術迭代，未來幾十年的城市交通和人類的生活方式都將會被人工智能所改變。

Python作為人工智能首選編程語言，隨着人工智能時代的到來，Python開發效率非常高，Python有非常強大的第三方庫，基本上你想通過計算機實現任何功能，Python官方庫里都有相應的模塊進行支持，直接下載調用後，在基礎庫的基礎上再進行開發，大大降低開發周期，避免重複造輪子，還有python的是可移植性、可擴展性、可嵌入性、少量代碼可以做很多事，這就是為何人工智能(AI)首選Python。

為什麼人工智能用Python

這屬於一種誤解，人工智能的核心算法是完全依賴於C/C++的，因為是計算密集型，需要非常精細的優化，還需要GPU、專用硬件之類的接口，這些都只有C/C++能做到。所以某種意義上其實C/C++才是人工智能領域最重要的語言。

Python是這些庫的API binding，使用Python是因為CPython的膠水語言特性，要開發一個其他語言到C/C++的跨語言接口，Python是最容易的，比其他語言的ffi門檻要低不少，尤其是使用Cython的時候。其他語言的ffi許多都只能導入C的函數入口點，複雜的數據結構大多只能手工用byte數組拼起來，如果還需要回調函數輸入那就無計可施了。而CPython的C API是雙向融合的，可以直接對外暴露封裝過的Python對象，還可以允許用戶通過繼承這些自定義對象來引入新特性，甚至可以從C代碼當中再調用Python的函數（當然，也有一定的條件限制）。不過這也是PyPy這樣的JIT解釋器的一個障礙。

而且Python歷史上也一直都是科學計算和數據分析的重要工具，有numpy這樣的底子，因為行業近似所以選擇API binding語言的時候會首選Python，同時復用numpy這樣的基礎庫既減少了開發工作量，也方便從業人員上手。

為什麼說python將是人工智能時代的最佳編程語言

近幾年來，Python可謂大出風頭，語法簡潔、功能強大、膠水語言是人們對Python的普遍認知。學習Python就業機會多、薪資待遇好，是人們不斷加入Python開發行列的動力。很多人疑惑為什麼Python能夠成為人工智能和機器學習的最佳編程語言？接下來就給大家分析下。

代碼少。Python減少了執行函數時通常使用的代碼數量，它着重於簡化代碼並使其易於閱讀。除此之外，還有許多基於AI和ML的複雜算法，Python與AI的結合將大大減少開發人員必須處理的代碼數量。

2、靈活性高。開發的任何應用程序都應該兼容多個操作系統，而只要稍加調整，Python就可以使相同的代碼在各個操作系統上都能工作。這節省了開發人員為每個操作系統單獨創建複雜代碼的大量時間，也節省了大量的測試和調試時間。此外，在使用Python時，你還可以連接不同的數據結構，從而使其易於用於所有需求。

3、豐富而強大的庫。擁有眾多的軟件庫選擇是Python成為人工智能最受歡迎的編程語言的主要原因之一。軟件庫由 PyPi等不同源發布的模塊或模塊組組成，其中包括預先編寫的代碼片段，允許用戶訪問某些功能或執行不同操作。機器學習需要連續地進行數據處理，Python庫允許訪問、處理和轉換數據。比如Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、Keras等都是機器學習和人工智能領域使用最為廣泛的軟件庫。

入行門檻低。Python在解決問題方面也提供了更大的靈活性，這對於初學者和經驗豐富的開發人員來說都很有用。在機器學習和人工智能領域工作意味着需要方便有效地處理大量數據，較低的准入門檻可讓更多的數據科學家快速掌握Python，進行人工智能開發，而且學習此語言無需花費過多精力。

如果你想從事人工智能或機器學習方向的工作，就一定要學好Python。