人工智慧：就是讓機器能夠擁有意識，這個過程中最關鍵的就是要模擬人類大腦神經網路（目前而言，科學家對人類大腦的活動了解的並不是很多），而這模擬的過程需要非常多的資料、演算法做支撐，比如卷積神經網路、聚酯演算法、決策樹演算法、樸素貝葉斯演算法等等涉及到數學方面的知識，而恰巧數學家在這些算大的演算過程中所使用的工具就是Python，而且有些演算法已趨於成熟，才使得Python能夠迅速在諸多語言中躥紅。我的理解，一定是主流，下面是我的看法：

第一：就目前發展趨勢及國家對教育的政策來看，Python一定是程式語言中佔據很重要的位置，因為許多高校甚至是中學把它納入了必修教材中。

第二：從效率來講，拿3中語言舉例，c、java、Python來說，若要完成一個相同的功能，c的程式碼量100行，Java的程式碼量50行，可能Python的程式碼量不會超過10行。

第三：從學習難易程度講，c語言的指標學習中就會繞死一大片，Java中的網路程式設計、設計模式和諸多繁瑣的類是學習過程中的最大障礙，相比Python，語法簡單易用，擁有優秀的庫，而且學習中易上手。

第四：目前最火的人工智慧它的底層就是用go和Python語言寫的。

首先我們來分析一下為什麼Python在人工智慧領域這麼火的原因。其實，這個要從Python的語言特點上進行分析。

1.Python簡單易學，開源，跨平臺，可移植性強，可嵌入，第三方庫非常豐富，基本是是隻有你想不到的沒有第三方庫做不到的。Python的應用範圍也非常的廣，系統運維，後臺開發，資料分析，資料庫程式設計，網路程式設計，機器學習等等。

2.用Python開發的專案週期短，實現同樣的功能c語言要1000行程式碼，Java要200行，而Python只要10行。所以，相對其他語言而言，使用Python開發，時間要少不少。

3.Python的開發效率高，要想實現什麼功能都可以使用第三方庫。如，資料分析的時候用pandas，矩陣計算有numpy，繪圖有matplotlib，searbon，機器學習演算法庫sklearn，構建神經網路有mxnet，TensorFlow等。等你真正學了Python之後，真的會讓你有種相見恨晚，人生苦短，我用Python。

最後，可能會有人問，Python的執行速度慢。其實也不慢，Python大部分的庫都是用c寫的。

Python程式設計現在就已經是人工智慧的主流了，未來那就更是了。

原因如下:

第一點，為什麼Python成為人工智慧主流。

這雖然和Python自身的簡潔，開發效率有關係，但是，最主要的原因是，剛開始研究AI的時候，Google(喜歡Python的一群人)主要是使用Python，隨後，Google就大力支援Python，甚至將numpy的發明者招來一同研究。

隨後大量的Python和人工智慧方面的論文出現，以及各種機器學習，人工智慧的庫的出現，基本上奠定了Python在人工智慧方面的地位。

第二點，為什麼以後也是主流?

其實這個不能確定的講，因為Python也在改進，其中最讓人看好的便是PyyPy了，所以，以後也不一定就是Python，或許是一門擁有Python的特點，而且比Python更優秀更快的語言(更可能是Python的改進版)。

現在已有如此方便的庫，提供學習，使得人們在學習是不用重複造輪子，而且人工智慧如此複雜的邏輯，為了開發效率，使用Python是最好的選擇。

第三點，其中最本質的原因

這就要說到Python的優點了，開發效率高，程式碼簡潔，邏輯性強，膠水性(能夠融合多種語言程式碼)，強大的第三方庫。

說了優點，必須說缺點，速度慢。

其實這個問題還真是無關緊要，因為在科學計算或人工智慧方面的庫，底層語言一般都是c語言或者c＋，速度也是槓槓的。而且Python有著多種加速的模組和方法，所以，這些不成問題。

我只是寫了點自己的拙見，希望各位有什麼好的想法觀點，不吝惜地說出來，一同學習。

我是Python雁橫，發表關於Python的好玩的東西。

作為一個java程式設計師，最近我也在趕潮流學習Python,Python程式設計會不會是未來人工智慧的主流，我想從以下幾個方面說一下，自然可窺一斑。

一.Python在tiboe世界程式語言排行榜榜單排名持續上升並穩居第四。

我查了下最新一期也就是2018年3月的TIBOE世界程式語言排名以及Python語言的月度同比排名和年度環比排名並截取了幾張圖，除java,c,c++老牌語言分列第一二三名、地位長期不可撼動外，Python以驚人上升速度穩坐第四名寶座，熱門和受歡迎程度可想而知。

注: TIOBE程式語言排行榜是程式語言流行趨勢的一個指標，每月更新，這份排行榜排名基於網際網路有經驗的程式設計師、課程和第三方廠商的數量。排名使用著名的搜尋引擎（諸如Google、MSN、Yahoo!、Wikipedia、YouTube以及Baidu等）進行計算。這個排行榜可以用來考查你的程式設計技能是否與時俱進，也可以在開發新系統時作為一個語言選擇依據。二、人工智慧時代，Python是應用方向的多面手。

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。Python語言的優點就是簡單易學、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、規範的程式碼等等。說實話，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、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。

三、為什麼人工智慧離不開Python?

1.Python是純粹的自由軟體，原始碼和直譯器 CPython遵循GPL協議，說的通俗點就是開源免費。

2.Python是解釋性語言，程式編寫和執行方便。

Python是一門解釋性語言，相較於編譯性語言需要編譯後才能執行，Python程式碼不需要編譯，透過直譯器解釋後直接可以執行。編寫程式方便對於從事機器學習的人非常重要，因為經常需要對模型進行頻繁修改，這對編譯性語言來說很可能牽一髮動全身，而Python就可以很少的時間實現，比如java程式碼修改後必須重新編譯程式碼才能執行，或者藉助IDE外掛即時編譯，但Python程式碼修改後，直接重新整理即可看到修改後的效果，這跟js是非常相似的。

3.Python的開發生態成熟，開發效率高效。

一門程式語言的好壞或者受歡迎與否跟它的生態環境有著密切的關係，之前在講java程式設計時就提到過java的生態很成熟。Python的生態也非常成熟，所提供的類庫和sdk對於文字，list,set,tuple,dict等操作高效，實現簡單，效率極高。它提供的豐富的和強大的庫被暱稱為膠水語言，能夠把總其他語言製作的各種模組(尤其是c/c++)很輕鬆地連線在一起。

四、Python語言學習已上升至國家戰略層面，人工智慧之戰早已硝煙瀰漫。

隨著網際網路行業的飛速發展，不管是國家還是各大主流網際網路公司，對於人工智慧的關注度和投入程度已經上升到一個新的高度，國家相關教育部門對於人工智慧普及列入小學初中高中學習計劃的新聞頻見報端，各大網際網路公司人工智慧爭鬥硝煙瀰漫。人工智慧必將引領一個時代的科技潮流，而Python也必將成為推動人工智慧發展的中堅力量。

【無情懷，不編碼。做一個有情懷的碼農，雖千萬人，吾往矣！】

1.簡單易用，簡潔明瞭，讓人專心做程式內容，而不糾結語言細節。

2.生態豐富，尤其是數學，演算法相關的，成熟而眾多，拿來即用。

3.膠水語言的特性，使得程式容納性非常強，擴充套件性很高。

4.流行程度，起了一定的加熱作用。尤其是高等教育將其作為選修，甚至必修課程，從體量上，專業上都培養了Python使用者。

人生苦短，我用Python。

當下，Python被認為是現階段人工智慧技術的首選程式語言。在不久的將來這種開源動態指令碼語言會成為第一種真正意義上的程式設計世界語，因此想入門人工智慧領域，需要從Python入手。而且人工智慧愈發火爆，Python開發平均工資自然也會水漲船高。那麼，Python真的是未來人工智慧的主流嗎？

下面就從四個方面來跟大家詳細聊聊，Python為什麼是未來人工智慧的主流！

一、Python在tiboe世界程式語言排行榜榜單排名持續上升並穩居第四。

注: TIOBE程式語言排行榜是程式語言流行趨勢的一個指標，每月更新，這份排行榜排名基於網際網路有經驗的程式設計師、課程和第三方廠商的數量。排名使用著名的搜尋引擎（諸如Google、MSN、Yahoo!、Wikipedia、YouTube以及Baidu等）進行計算。這個排行榜可以用來考查你的程式設計技能是否與時俱進，也可以在開發新系統時作為一個語言選擇依據。

二、人工智慧時代，Python是應用方向的多面手。

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。Python語言的優點就是簡單易學、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、規範的程式碼等等。說實話，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、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。

三、為什麼人工智慧離不開Python？

1.Python是純粹的自由軟體，原始碼和直譯器 CPython遵循GPL協議，說的通俗點就是開源免費。

2.Python是解釋性語言，程式編寫和執行方便。

Python是一門解釋性語言，相較於編譯性語言需要編譯後才能執行，Python程式碼不需要編譯，透過直譯器解釋後直接可以執行。編寫程式方便對於從事機器學習的人非常重要，因為經常需要對模型進行頻繁修改，這對編譯性語言來說很可能牽一髮動全身，而Python就可以很少的時間實現，比如java程式碼修改後必須重新編譯程式碼才能執行，或者藉助IDE外掛即時編譯，但Python程式碼修改後，直接重新整理即可看到修改後的效果，這跟js是非常相似的。

3.Python的開發生態成熟，開發效率高效。

一門程式語言的好壞或者受歡迎與否跟它的生態環境有著密切的關係，之前在講java程式設計時就提到過java的生態很成熟。Python的生態也非常成熟，所提供的類庫和sdk對於文字，list,set,tuple,dict等操作高效，實現簡單，效率極高。它提供的豐富的和強大的庫被暱稱為膠水語言，能夠把總其他語言製作的各種模組(尤其是c/c++)很輕鬆地連線在一起。

四、Python語言學習已上升至國家戰略層面，人工智慧之戰早已硝煙瀰漫。

隨著網際網路行業的飛速發展，不管是國家還是各大主流網際網路公司，對於人工智慧的關注度和投入程度已經上升到一個新的高度，國家相關教育部門對於人工智慧普及列入小學初中高中學習計劃的新聞頻見報端，各大網際網路公司人工智慧爭鬥硝煙瀰漫。人工智慧必將引領一個時代的科技潮流，而Python也必將成為推動人工智慧發展的中堅力量。

你可能會痴迷於瞭解AI領域正在發生的事情，例如開發階段，成就，使用的產品和結果。當然我也介紹下人們為什麼選擇python作為AI的最佳程式語言之一。

Python：Python是非常高效的語言，您的程式將使用許多其他語言所需的更少程式碼行來完成更多工作。與其他語言相比，該程式碼易於除錯，讀取和易於擴充套件。

Java：Java是一種全球使用的通用程式語言，允許程式設計師建立移動或桌面應用程式。它旨在讓程式設計師“編寫一次，隨處執行”意味著程式碼只實現一次，但可以在硬體和作業系統的任何組合上執行，而無需重新編譯。

C / C ++：C程式設計是一種簡單且廣泛使用的計算機程式語言。 C程式語言主要由軟體開發人員或程式設計師使用，特別是那些使用作業系統，UNIX，C編譯器和幾乎所有UNIX應用程式的人。可以這麼說，C程式語言是當今計算機領域最常用的專業語言。 C ++是一種編譯語言。對於要執行的程式，其源文字必須由編譯器處理，生成目標檔案，這些目標檔案由產生可執行程式的連結器組合。 C ++程式通常由許多原始碼檔案組成。

Python編寫AI演算法的好處

高質量的文件；

跨平臺，而且是一個開源平臺，社群支援；

適用於從小shell指令碼到業務應用程式到科學用途的廣泛程式設計分配。與任何其他OOP語言相比，簡單快速地學習；

Python設計精良，強大，可移植，快速且可擴充套件；

Python包含大量影象密集型庫，如Numeric Python，Python Imaging Library，VTK和Maya 3D Visualization Toolkits以及許多其他可用於數字和科學應用程式的工具；

大量豐富的用於AI的Python庫；

pyDatalog - Datalog是一種源自prolog的宣告性語言，而pydatalog是python中的邏輯程式設計引擎；

SimpleAI - 在“人工智慧，現代方法”一書中解釋的許多AI演算法的Python實現。它著重於提供易於使用，記錄良好和經過測試的庫；

AIMA - 來自Russell和Peter Norvig的“人工智慧：現代方法”的Python演算法實現；

EasyAI - 用於雙人遊戲的簡單python引擎以及AI。

結論

Python在AI中扮演著至關重要的角色，它提供了良好的框架，類似於Scikit-learn這種，用於機器學習的Python。

除了框架之外，它的快速原型設計使其成為一種不容忽視的重要語言。 AI需要大量的研究，因此有必要在Java中不需要一定量的樣板程式碼來測試新的假設，這可能永遠不會結束專案。 Python具有快速驗證20-30行程式碼的能力（對於帶有庫的JS也是如此）。因此，它是目前用於AI的流行程式語言。、