而打算机的运行离不开程序，编写程序就要须要用到打算机措辞。
我们本日说说常用的打算机措辞中的Python。

网上说Python是一个不务正业的人发明的："是"也"不是"。

" 是 "是由于：Python是Guido van Rossum创立的， 1989年圣诞节，他在阿姆斯特丹很无聊，决定开拓一种新的脚本阐明措辞，之以是选择Python（大蟒蛇）作为程序的名字，是由于他是一个大蟒蛇翱翔马戏团的爱好者。
他的爱好很广泛，看起来像无所事事的。

" 不是 "是由于：在Python开拓之前，他也是ABC措辞的设计者，终极ABC没有得到成功，Guido认为是由于ABC没有开源， 以是在Python上就特殊重视开源和与其它措辞的结合。

Python 是一种阐明性脚本措辞，不是像c++/java那样的高等措辞，须要编译成字节码之后才能运行，它可以边运行边阐明。
而它的设计也坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易掩护，并且被大量用户所欢迎的、用场广泛的措辞。

而且随着人工智能的兴起，近几年Python的热度更是逐渐上涨，浩瀚AI从业者都会首选Python，下面我们看两组数据：

根据数据平台 Kaggle发布的2017年机器学习及数据科学调查报告，在工具措辞利用方面，Python是数据科学家和人工智能从业者利用最多的措辞（见下图）。

IEEE综览（IEEE Spectrum）发布的2017最受欢迎编程措辞列表中，Python同样位列第一（见下图）。

为什么Python是人工智能技能首选的编程措辞？

缘故原由1：Python是一种说人话的措辞

所谓"说人话"，是指这种措辞：

开拓者不须要关注底层

语法大略直不雅观

表达形式同等

我们先来看几个代码的例子：

C 措辞Hello World 代码：

int main(){ printf("Hello, World!"); return 0;}

Java 措辞Hello World 代码：

public class HelloWorld { public static void main(String[] args){ System.out.println("Hello World!"); }}

Python 措辞Hello World代码：

print("Hello World!")

仅仅是一个Hello World程序，就能看出差异了，是不是？

编译 VS 阐明

当然，仅仅是一个Hello World的话，C和Java的代码也多不了几行。

可是不要忘了，C和Java的代码要运行，都必须先经由编译的环节。

对付C措辞来说，在不同的操作系统上利用什么样的编译器，也是一个须要推敲的问题。
一旦代码被copy到新的机器，运行环境和之前不同，还须要重新编译，而那台机器上有没有编译器还是一个问题，安装上编译器后，大概和之前最初的编译器有所差异，还得修正源代码来知足编译环境的需求……

我到底做错了什么？我只是想运行一个别人写的程序而已。

而Python则不用编译，直接运行。
而且都可以不用写文件，一条条语句可以直接作为命令走运行，真的太方便了。

措辞语法

和Python比，Java的语法更"啰嗦"。

从上面的例子已经可以看出，创建一个链表，Java还须要声明和逐个插入节点，而Python则可一行代码完成从链表创建到插入节点及赋值的全部操作。

Java非让你很别扭地写好几行，Python直接一句搞定。

这样的结果便是，Python写起来省事，读起来也方便。
可读性远超Java。

表达风格

在10年或者更久远之前，Python常常被用来和Perl相提并论。
毕竟在那个时候，C是系统级措辞，Java是面向工具措辞，而Python & Perl则是脚本措辞的双子星。

Python和Perl在设计层面有一个非常大的差异：

Python力求让不同的人在撰写同样功能实现的代码时，所用的表达形式只管即便同等；

而Perl则是故意追求表达的千姿百态，让同一个人在不同地方写同样功能时所用具体形式都不同。

从哲学层面讲，Perl的追求更加自由主义，更利于开释人类的多样化天性。
然而，Perl写的程序——那叫一个乱七八糟！

如果不是想成为代码墨客，或者措辞大师，只是想用只管即便大略直接的方法，把事情做了，首选措辞确实是Python。

缘故原由2：强大的AI支持库

矩阵运算

NumPy由数据科学家Travis Oliphant创作，支持维度数组与矩阵运算。
结合Python内置的math和random库，堪称AI数据神器！
有了它们，就可以放心大胆玩矩阵了！

大家知道，不管是Machine Learning，还是Deep Learning，模型、算法、网络构造都可以用现成的，但数据是要自己卖力I/O并通报给算法的。

而各种算法，实际上处理的都是矩阵和向量。

利用NumPy，矩阵的转置、求逆、求和、叉乘、点乘……都可以轻松地用一行代码搞定，行、列可以轻易抽取，矩阵分解也不过是几行代码的问题。

而且，NumPy在实现层对矩阵运举措看成了大量的并行化处理，通过数学运算的风雅，而不是让用户自己写多线程程序，来提升程序效率。

有了Python这种：语法简洁明了、风格统一；不须要关注底层实现；连矩阵元素都可以像在纸上写公式一样；写完公式还能自动打算出结果的编程措辞，开拓者就可以把事情重心放在模型和算法上了。

ML模型

用Python实现大多数经典模型，几十上百行代码就够了。

当然，对付普通用户，也可以连算法都不用管，只是调用Scikit-Learn的接口就可以了。

比如，演习和利用一个logistic Regression模型，只须要下面几行代码就可以了：

# import the LogisticRegression from sklearn.linear_model import LogisticRegression # Use default parametersclassifier = LogisticRegression() # train modelclassifier.fit(train_set, target) # do testy_hat = classifier.predict(test_set) # print out test resultsprint y_hat

支持图表

Python还有许多图标方面的支持库。
用来天生dashboard上的各种图形表格，是非常大略的事情。

比如利用Plotly图形库，下面这些炫彩的图形，就随便用啦：

缘故原由3：规模效应

措辞大略易学，支持库丰富强大，这两大支柱从早期就奠定了Python的江湖地位。

根据以高收入国家Stack Overflow问题阅读量为根本的紧张编程措辞趋势统计，可以看出，近年来，Python已然力压Java和Javascript，成为目前发达国家增长最快的编程措辞（见下图）。

由图可见，2012年之后，对付Python干系问题的浏览量迅速增长，从韶光上看，这一趋势恰好和近几年人工智能的发展重合。

总结：

技能的遍及推广就像滚雪球，早期的积累相对缓慢，一旦过了临界点，便是大爆发。
中国已进入人工智能迅速发展的时期，而当下热门的Python被认为是现阶段人工智能技能的首选编程措辞。

如今，Python在AI领域的老大地位已经奠定。

若要学AI，舍Python其谁？

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