Python借助AI和數(shù)據(jù)科學(xué),目前已經(jīng)攀爬到了編程語(yǔ)言生態(tài)鏈的頂級(jí)位置,可以說(shuō)Python基本上與AI已經(jīng)緊密捆綁在了一起了。為什么人工智能開發(fā)要使用到python語(yǔ)言?小編認(rèn)為基于以下幾個(gè)原因:
簡(jiǎn)潔高效
Python作為一門編程語(yǔ)言,對(duì)于程序員來(lái)說(shuō),想要從事AI和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的工作,Python是再合適不過(guò)的選擇。簡(jiǎn)潔優(yōu)美、開發(fā)效率高,Python語(yǔ)言已經(jīng)得到了越來(lái)越多公司的青睞,很多公司都開始選用Python進(jìn)行網(wǎng)站W(wǎng)eb、搜索引擎、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、科學(xué)計(jì)算等方向的開發(fā)。
可移植性強(qiáng)
Python希望看到一個(gè)更加優(yōu)秀的人創(chuàng)造并經(jīng)常改進(jìn)。由于它的開源本質(zhì),Python已經(jīng)被移植在許多平臺(tái)上。如果你小心地避免使用依賴于系統(tǒng)的特性,那么你的所有Python程序無(wú)需修改就可以在下述任何平臺(tái)上面運(yùn)行。
龐大的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)
Python既支持面向過(guò)程的函數(shù)編程也支持面向?qū)ο蟮某橄缶幊獭T诿嫦蜻^(guò)程的語(yǔ)言中,程序是由過(guò)程或僅僅是可重用代碼的函數(shù)構(gòu)建起來(lái)的。在面向?qū)ο蟮恼Z(yǔ)言中,程序是由數(shù)據(jù)和功能組合而成的對(duì)象構(gòu)建起來(lái)的。與其他主要的語(yǔ)言如C++和Java相比,Python以一種非常強(qiáng)大又簡(jiǎn)單的方式實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο缶幊蹋瑯?biāo)準(zhǔn)庫(kù)確實(shí)很龐大。
有的語(yǔ)言過(guò)于依賴背后金主的商業(yè)支持,好的時(shí)候風(fēng)光無(wú)限,一旦被打入冷宮,連生存下去都成問(wèn)題。更多的語(yǔ)言,剛剛?cè)〉靡稽c(diǎn)成功,就迫不及待的想成為全能冠軍,在各個(gè)方向上拼命的伸展觸角,特別是在增強(qiáng)表達(dá)能力和提升性能方面經(jīng)常過(guò)分積極,不惜將核心語(yǔ)言改得面目全非,終將變成誰(shuí)都無(wú)法掌控的龐然大物。
相比之下,Python 是現(xiàn)代編程語(yǔ)言設(shè)計(jì)和演化當(dāng)中的一個(gè)成功典范。Python之所以在戰(zhàn)略定位上如此清晰,戰(zhàn)略堅(jiān)持上如此堅(jiān)定,歸根結(jié)底是因?yàn)槠渖鐓^(qū)構(gòu)建了一個(gè)堪稱典范的決策和治理機(jī)制。因此穩(wěn)坐人工智能語(yǔ)言頭把交椅Python也是實(shí)至名歸。
網(wǎng)友觀點(diǎn):
為什么人工智能用Python
這屬于一種誤解,人工智能的核心算法是完全依賴于C/C++的,因?yàn)槭怯?jì)算密集型,需要非常精細(xì)的優(yōu)化,還需要GPU、專用硬件之類的接口,這些都只有C/C++能做到。所以某種意義上其實(shí)C/C++才是人工智能領(lǐng)域最重要的語(yǔ)言。
Python是這些庫(kù)的API binding,使用Python是因?yàn)镃Python的膠水語(yǔ)言特性,要開發(fā)一個(gè)其他語(yǔ)言到C/C++的跨語(yǔ)言接口,Python是最容易的,比其他語(yǔ)言的ffi門檻要低不少,尤其是使用Cython的時(shí)候。其他語(yǔ)言的ffi許多都只能導(dǎo)入C的函數(shù)入口點(diǎn),復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)大多只能手工用byte數(shù)組拼起來(lái),如果還需要回調(diào)函數(shù)輸入那就無(wú)計(jì)可施了。而CPython的C API是雙向融合的,可以直接對(duì)外暴露封裝過(guò)的Python對(duì)象,還可以允許用戶通過(guò)繼承這些自定義對(duì)象來(lái)引入新特性,甚至可以從C代碼當(dāng)中再調(diào)用Python的函數(shù)(當(dāng)然,也有一定的條件限制)。不過(guò)這也是PyPy這樣的JIT解釋器的一個(gè)障礙。
而且Python歷史上也一直都是科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的重要工具,有numpy這樣的底子,因?yàn)樾袠I(yè)近似所以選擇API binding語(yǔ)言的時(shí)候會(huì)首選Python,同時(shí)復(fù)用numpy這樣的基礎(chǔ)庫(kù)既減少了開發(fā)工作量,也方便從業(yè)人員上手。
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