為什麼人工智慧用Python？

Python作為指令碼語言，執行速度沒有Java，C++快。

Python到底有啥優勢？

為什麼人工智慧的主流語言是Python？

Python作為一門程式語言，其魅力和影響力已經遠超C#、C++等程式語言前輩，被程式設計師譽為“最美麗的”程式語言。從雲端、客戶端，到物聯網終端，在到現在人工智慧，python應用無處不在。

那麼問題來了？Python語言究竟有什麼優點？

簡單易學、免費開源、高層語言、可移植性強、面向物件、可擴充套件性、可嵌入型、豐富的庫、規範的程式碼等……此處省略10000字帥呆了酷斃了的自我感覺良好。

講真，Python除了極少的事情不能做之外，其他基本上可以說全能，系統運維、圖形處理、數學處理、文字處理、資料庫程式設計、網路程式設計(bbs.cnitedu.cn)、web程式設計、多媒體應用、pymo引擎、駭客程式設計、爬蟲編寫、機器學習、人工智慧等等。

為何Python語言如此強大，這麼說吧，

不懂Python語言，人工智慧時代，你將成為新“文盲”

內心一萬點暴擊

現如今Python語言的學習已經上升到了國家戰略的層面上。國家相關教育部門對於“人工智慧普及”格外重視，不僅將Python列入到小學、中學和高中等傳統教育體系中，並藉此為未來國家和社會發展奠定了人工智慧的人才培養基礎，逐步由底層向高層推動“全民學Python”，從而進一步實現人工智慧技術的推動和社會人才結構的更迭。

無論你開啟哪個招聘網站，都會發現排名靠前的網際網路企業在招聘與Python相關的人才，比如：餓了麼、小米、瓜子、Ucloud、360、騰訊、阿里巴巴、陌陌、美團和知乎等等，這說明走在社會發展前端的IT網際網路企業正在儲備人工智慧人才，為即將到來的大時代做準備。

在搜尋職位時，你會發現Python崗位年薪至少在10-20w之間，而且除了北、上、廣、深外，杭州和合肥等二、三線城市的待遇正在與一線城市持平。

未來，無論你身處何地，都能享受到全華人工智慧、Python“一盤棋”帶來的“市場發展紅利”。

在第三屆網際網路大會中百度CEO李彥宏曾表述：靠移動網際網路的風口已經沒有可能再出現獨角獸了，因為市場已經進入了一個相對平穩的發展階段，網際網路人口滲透率已經超過了50%。而未來的機會在人工智慧。的確網際網路巨頭公司在人工智慧領域投入明顯增大，都力爭做人工智慧時代的“帶頭大哥”。

言歸正傳，為什麼人工智慧要用Python？

1Python是解釋語言，程式寫起來非常方便

寫程式方便對做機器學習的人很重要。因為經常需要對模型進行各種各樣的修改，這在編譯語言裡很可能是牽一髮而動全身的事情，Python裡通常可以用很少的時間實現。舉例來說，在C等編譯語言裡寫一個矩陣乘法，需要自己分配運算元（矩陣）的記憶體、分配結果的記憶體、手動對BLAS介面呼叫gemm、最後如果沒用smart pointer還得手動回收記憶體空間。Python幾乎就是import numpy; numpy.dot兩句話的事。

當然現在很多面向C/C++庫已經支援託管的記憶體管理了，這也讓開發過程容易了很多，但解釋語言仍然有天生的優勢——不需要編譯時間。這對機器學習這種需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。

2Python的開發生態成熟，有很多庫可以用

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

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這個前輩佔領著市場份額，另一個也因為它本身種種反常識的設計（比如全域性變數）。不過藉著Lua-Python bridge和Torch的東風，Lua似乎也在寄生興起。

3Python效率超高

解釋語言的發展已經大大超過許多人的想象。很多比如list comprehension的語法糖都是貼近核心實現的。除了JIT之外，還有Cython可以大幅增加執行效率。最後，得益於Python對C的介面，很多像gnumpy, theano這樣高效、Python介面友好的庫可以加速程式的執行，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式設計師用C寫一個月調優的效率還要高。

未來十年Python語言的發展前景形勢一片大好，毫無疑問使用Python語言的企業將會越來越多，Python程式猿的人才缺口也將越來越大，認準時機，把握機遇，Python全棧開發工程師、Python開發工程師、自動化開發工程師、Linux運維工程師、Python爬蟲開發工程師、前端開發工程師、大資料分析和資料探勘等熱門職位等你來選。

人工智慧是我的主要研究領域，目前也在指導機器學習方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

首先，Python語言確實在人工智慧領域有廣泛的應用，不論是從事機器學習方向還是從事計算機視覺、自然語言處理等方向，研發人員都在普遍採用Python作為演算法實現語言，同時由於Python語言自身就有健全的語言生態，可以完成落地應用的開發，所以Python語言往往也是落地應用開發方案的常見選擇。

之所以在人工智慧領域廣泛採用Python，原因主要有三點，其一是Python語言的實現過程比較簡單，這一點很吸引研發人員，可以讓研發人員有更多的精力投放在演算法設計方面；其二是Python有豐富的庫，像Numpy、Scipy、pandas等庫在實現演算法時就比較實用；其三是Python程式碼調整起來比較容易，這一點對於尚處在需要頻繁調整的人工智慧領域也有重要的意義。

雖然Python語言在執行效率上有一定的劣勢，但是由於目前人工智慧領域的很多研發依然處在初期階段，還遠沒有到落地應用的階段，而在驗證期間，研發效率就變得比較重要了，這也是Python被廣泛應用的原因。

如果說Python對於未來人工智慧的發展有重要的影響，一個重要的出發點是最終的應用場景。人工智慧產品目前對於應用場景依然有較強的依賴，這就要求使用者能夠根據實際的應用場景對於智慧體進行程式設計，這種程式設計也可以理解為“交流”，而Python語言無疑是比較適合的交流工具，因為Python語言比較簡單易學，所以如果未來Python語言能夠得到廣泛的應用，那麼對於人工智慧產品的普及會起到積極的推動作用。