隨著人工智能的熱度越來越高，Python這個(gè)詞我們聽到的越來越多，伴隨著Python這個(gè)單詞一起涌入我們視線的還有很多句子：人生苦短，我用Python;Python-人工智能第一語言等等這樣的句子。Python真的如大家說的那樣。這么厲害么？編程語言那么多，常用的也有10多種，Python憑什么能夠登上人工智能第一語言的寶座？
在所有編程語言里，Python并不算年輕，從1991年發(fā)布第一個(gè)版本，至今已經(jīng)快30年了。最近幾年，隨著人工智能概念的火爆，Python迅速升溫，成為眾多AI從業(yè)者的首選語言。那么Python到底有什么魔力呢?我們從四個(gè)要點(diǎn)看看為什么Python能夠成為人工智能的第一語言。
01、簡便，直觀且通俗易懂，新手福音
跟其他語言比較，Python有著簡便、直觀且通俗易懂的優(yōu)勢。我們請出了以效率著稱的C語言，和在業(yè)務(wù)層面有著優(yōu)秀戰(zhàn)績的Java語言，讓他們和Python做對比。我們分別使用3種語言寫一個(gè)HelloWorld，看誰對新手更友好。
首先是C語言：
嗯，代碼量還行，不算{}一共有三行代碼。但是，int,main,return這都是什么跟什么？對于新手來說，一開始只能強(qiáng)行記憶了，沒有任何理解的成分，我們只需要明白printf()使用來輸出的，其他的即使解釋了，也跟天書沒什么區(qū)別。
接下來該Java語言上場了，同樣還是輸出HelloWorld的例子:
貌似比C語言的更復(fù)雜了。由于Java語言面向?qū)ο蟮奶匦?，所以任何代碼都必須要放在class里面，所以Java的固定代碼比較多。同樣對于新手來說，Java語言也是從記憶到理解的過程，也只能強(qiáng)行記憶。
C和Java語言看上去對新手不太友好，那么Python語言會(huì)有什么表現(xiàn)呢？相同的例子，會(huì)不會(huì)有不一樣的結(jié)果呢？
就一句話，想輸出helloworld,一行print語句就夠了。沒有C和Java那么多格式和需要額外記憶的東西。所以誰是新手福利，誰是菜鳥殺手呢？
02、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?？墒遣灰?，C和Java都是編譯型語言，代碼運(yùn)行前都必須先經(jīng)過編譯的環(huán)節(jié)。
什么是編譯呢？原來，除了艱深難懂的機(jī)器語言，我們寫下的程序計(jì)算機(jī)是無法直接讀取的。而是要經(jīng)過“翻譯”的過程，計(jì)算機(jī)才能“理解”要執(zhí)行的指令。充當(dāng)“翻譯官”的是編譯器的程序。當(dāng)高級語言源程序進(jìn)入計(jì)算機(jī)，被編譯器翻譯成目標(biāo)程序，以完成源碼要處理的運(yùn)算并取得結(jié)果。
對于C語言來說，在不同的操作系統(tǒng)上使用什么樣的編譯器，也是一個(gè)需要斟酌的問題。一旦代碼被帶到新的機(jī)器，運(yùn)行環(huán)境和之前不同，還需要重新編譯。有時(shí)候不同的計(jì)算機(jī)的編譯環(huán)境有所區(qū)別，我們還得寫文件修改源代碼來滿足編譯環(huán)境的需求。
而Python是一門解釋型語言。充當(dāng)編程語言與機(jī)器語言的翻譯官是解釋器，解釋器不會(huì)一次把整個(gè)程序翻譯出來，而是每翻譯一行程序敘述就立刻運(yùn)行，然后再翻譯下一行再運(yùn)行，不產(chǎn)生目標(biāo)程序。解釋器就像是同聲口譯，編程語言每說完一句話，解釋器立即翻譯給計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)立即執(zhí)行程序。
我們可以這么理解，Python語言寫的程序是不需要裝編譯器來編譯程序的，就可以直接運(yùn)行。而C和Java則需要安裝編譯器，而且如果版本和環(huán)境有偏差的話，可能還需要修改源文件。所以對于新手來講，使用Python這樣的解釋性語言更直觀方便，而且也更省事。
03、強(qiáng)大的AI支持庫
Python的另一個(gè)優(yōu)勢在于它具備了強(qiáng)大的AI支持庫，有了支持庫，Python就像瑞士軍刀一樣，在各種各樣的場合都可以用到。我們舉幾個(gè)例子，看看Python的支持庫有多強(qiáng)大吧。
數(shù)據(jù)神器NumPy
我們知道，不管是機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)，還是深度學(xué)習(xí)(Deep Learning,DL)，模型(Model)、算法(algorithm)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(structure)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。
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，堪稱AI數(shù)據(jù)神器！有了它們，就可以放心大膽玩矩陣了！
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，矩陣分解也不過是幾行代碼的問題。而且，NumPy在實(shí)現(xiàn)層對矩陣運(yùn)算做了大量的并行化處理，通過數(shù)學(xué)運(yùn)算的精巧，而不是讓用戶自己寫多線程程序，來提升程序效率。
有了Python這種語法簡潔明了、風(fēng)格統(tǒng)一；連矩陣元素都可以像在紙上寫公式一樣；寫完公式還能自動(dòng)計(jì)算出結(jié)果的編程語言，開發(fā)者就可以把工作重心放在模型和算法上，不用操心運(yùn)行的問題了。
可視化庫Matplotlib
Matplotlib 是 Python 的繪圖庫。它可與 NumPy 一起使用，提供了一種有效的 MatLab 開源替代方案。它也可以和圖形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。Matplotlib主要的作用就是強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化~在做數(shù)據(jù)分析的時(shí)候可以用各種圖表(條形圖，散點(diǎn)圖，條形圖，餅圖，堆疊圖，3D 圖和地圖圖表…..)來展現(xiàn)分析結(jié)果。
可以說，Matplotlib在數(shù)據(jù)科學(xué)的領(lǐng)域是非常好用的數(shù)據(jù)可視化工具。
Python是一門非常適合人工智能開發(fā)的語言，人工智能所需數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模的流程都可以通過Python的類庫輕松解決：
網(wǎng)絡(luò)爬蟲庫：requests、scrapy、selenium、beautifulSoup
人工智能最重要的是數(shù)據(jù)，怎么獲取巨大的數(shù)據(jù)量呢？Python的網(wǎng)絡(luò)爬蟲類庫就派上用場了。爬蟲是一種網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人，它可以像真人訪問網(wǎng)絡(luò)一樣源源不斷地抓取你所需要的信息。用Python制作網(wǎng)絡(luò)爬蟲，你就可以更方便地獲得人工智能時(shí)代的最重要的資源——數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)處理庫：Numpy、scipy、pandas、matplotlib
網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取海量數(shù)據(jù)，而處理和分析數(shù)據(jù)的工作Python同樣可以解決。數(shù)據(jù)處理相關(guān)的庫能夠幫助你更加直觀地分析數(shù)據(jù)。這些庫分別可以進(jìn)行矩陣計(jì)算、科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)處理、繪圖等操作，有了它們，你就可以一步步開始把數(shù)據(jù)處理成你需要的格式。
建模庫：nltk、keras、sklearn
完成數(shù)據(jù)可視化處理后，我們就需要利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。這些庫主要是用于自然語言處理、深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的，把這些用好了，你的模型就構(gòu)建出來了。
這些類庫為我們提供了從數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理和建立模型的一條龍操作，掌握它們，我們就可以在人工智能的海洋里暢游了。
04、規(guī)模效應(yīng)
根據(jù)Stack Overflow網(wǎng)站的來自高收入國家問題閱讀量的主要編程語言趨勢統(tǒng)計(jì)，可以看出，近年來，Python已然成為目前發(fā)達(dá)國家增長最快的編程語言。
由圖可見，2012年之后，對于Python相關(guān)問題的瀏覽量迅速增長，從時(shí)間上看，這一趨勢正好和近幾年人工智能的發(fā)展重合。
語言簡單易學(xué)，支持庫豐富強(qiáng)大，這兩大支柱從早期就奠定了Python的發(fā)展基礎(chǔ)。技術(shù)的普及推廣就像滾雪球，早期的積累相對緩慢，一旦過了臨界點(diǎn)，就是大爆發(fā)。別的不說，就說現(xiàn)在tensorflow，caffe之類的深度學(xué)習(xí)框架，主體都是用Python來實(shí)現(xiàn)，提供的原生接口也是Python。
正是由于上述4個(gè)特點(diǎn)，Python在人工智能領(lǐng)域中已經(jīng)遙遙領(lǐng)先其他的語言占據(jù)了頭把交椅。
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