隨著人工智能的熱度越來越高,，Python這個詞我們聽到的越來越多,，伴隨著Python這個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?我們從四個要點看看為什么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,，也只能強行記憶。

C和Java語言看上去對新手不太友好,，那么Python語言會有什么表現(xiàn)呢,？相同的例子，會不會有不一樣的結(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Hello World的話,，C和Java的代碼也多不了幾行,。可是不要忘了,，C和Java都是編譯型語言,，代碼運行前都必須先經(jīng)過編譯的環(huán)節(jié)。

什么是編譯呢,？原來,，除了艱深難懂的機器語言，我們寫下的程序計算機是無法直接讀取的,。而是要經(jīng)過“翻譯”的過程,，計算機才能“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)入計算機,，被編譯器翻譯成目標(biāo)程序，以完成源碼要處理的運算并取得結(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，也是一個需要斟酌的問題。一旦代碼被帶到新的機器,，運行環(huán)境和之前不同,，還需要重新編譯。有時候不同的計算機的編譯環(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)編程語言與機器語言的翻譯官是解釋器,，解釋器不會一次把整個程序翻譯出來,，而是每翻譯一行程序敘述就立刻運行,，然后再翻譯下一行再運行,，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算機，計算機立即執(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、強大的AI支持庫

Python的另一個優(yōu)勢在于它具備了強大的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,。我們舉幾個例子,，看看Python的支持庫有多強大吧。

數(shù)據(jù)神器NumPy

我們知道,，不管是機器學(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在實現(xiàn)層對矩陣運算做了大量的并行化處理，通過數(shù)學(xué)運算的精巧,，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；寫完公式還能自動計算出結(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主要的作用就是強大的數(shù)據(jù)可視化~在做數(shù)據(jù)分析的時候可以用各種圖表(條形圖,，散點圖,，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)行矩陣計算、科學(xué)計算,、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，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，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來實現(xiàn),，提供的原生接口也是Python。

正是由于上述4個特點,，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,。