为何人工智能(AI)首选Python?

为何人工智能(AI)首选Python?,第1张

为何人工智能(AI)首选Python?

读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python,其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的部分,用C++,如果讲开发效率,用Python,谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢?

Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具(MATLAB也能搞科学计算,但是软件要钱,且很贵),从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据计算,用Python是很自然的,简单高效。

Python有非常多优秀的深度学习库可用,现在大部分深度学习框架都支持Python,不用Python用谁?人生苦短,就用Python。

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二、Python现状与发展趋势

python现在的确已经很火了,这已是一个不需要争论的问题。如果说三年前,Matlab、Scala、R、Java
和 还各有机会,局面尚且不清楚,那么三年之后,趋势已经非常明确了,特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后,Python
作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立,未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。

Python 已经是数据分析和 AI的第一语言,网络攻防的第一黑客语言,正在成为编程入门教学的第一语言,云计算系统管理第一语言。

Python 也早就成为Web 开发、游戏脚本、计算机视觉、物联网管理和机器人开发的主流语言之一,随着 Python 用户可以预期的增长,它还有机会在多个领域里登顶。

三、Python与人工智能

如果要从科技领域找出最大的变化和革新,那么我们很难不说到“人工智能”这个关键词。人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态,为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点,上到谷歌、苹果、百度等巨头,下到各类创业公司,人工智能已成为一个现象级的风口。短短几年时间,自动归类、人脸识别已经成为非常通用的功能,自然语言作为一种交互方式正在被各种语音助理广泛运用,无人车驾驶突飞猛进,AlphaGo战胜围棋冠军,仿生机器人的技术迭代,未来几十年的城市交通和人类的生活方式都将会被人工智能所改变。

Python作为人工智能首选编程语言,随着人工智能时代的到来,Python开发效率非常高,Python有非常强大的第三方库,基本上你想通过计算机实现任何功能,Python官方库里都有相应的模块进行支持,直接下载调用后,在基础库的基础上再进行开发,大大降低开发周期,避免重复造轮子,还有python的是可移植性、可扩展性、可嵌入性、少量代码可以做很多事,这就是为何人工智能(AI)首选Python。

Python是一门脚本语言,它更适合去做人工智能这个领域,在人工智能上使用Python比其他编程语言有更大的优势。现在人工智能爆发,学习一门python语言的前景越来越好,如果想往这方面发展,

①就业方向广

根据TI6868OBE最新排名,Python已超越C,与Java、C成为全球前5大流行编程语言之一。其应用领域非常广泛,诸如后端开发、全栈开发、爬虫开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等,相应的,Python的职业选择就很多。

②人才需求大

Python在职友集的岗位需求量还是很多的,未来发展前景向好。

Python这只小虫子最近随着大数据的兴起可以说是十分的火了。有越来越多的人不敢小觑Python这门语言了。也有更多的人在学习Python。Python为何会有如此大的魅力?为什么从事大数据行业必学Python?这还要从Python这门语言的优点开始讲起。
虽然Python这种语言不如Java、C++这些语言普及,却早在1991年就已经诞生了。它的语法简单清晰,以实用为主,是门十分朴素的语言。同时,它还是编程语言中的“和事佬”,被人戏称为胶水语言。因为它能够将其他语言制作的各种模块很轻松的联结在一起。
如果将Python语言拟人化,它绝对属于“老好人”的那一类,让人容易亲近,人们与它交流并不需要花太多心思。但它却拥有强大的功能。很多语言不能完成的任务,Python都能轻易完成。它几乎可以被用来做任何事情,应用于多个系统和平台。无论是系统 *** 作还是Web开发,抑或是服务器和管理工具、部署、科学建模等,它都能轻松掌握。因此,从事海量数据处理的大数据行业,自然少不了这个“万能工具”。
除此之外,Python这只小虫子还受到了大数据老大哥Google的青睐。Google的很多开发都用到了Python。这使得人们能够找到Python的很多指南和教程。让你学起来更方便,你在使用中可能遇到的很多问题大多数都已经被Google给解决了,并把解决方法发布到了网络平台。
Python还拥有一系列非常优秀的库,这省了你编程中的很多时间。尤其是在人工智能和机器学习领域,这些库的价值体现得更为明显。
不管怎么说,从事大数据工作,少不得要在网络上爬取数据,不用Python爬虫,你还打算用什么呢?
因此,在当前的大数据领域,从事大数据行业必学Python。
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原文链接:>Python语言通俗易懂、简单易学、容易上手,而且具有丰富的第三方库,是非常不错的选择,应用领域也是非常广泛的,比如说:
1、人工智能:Python是人工智能的首选语言,选择人工智能作为就业方向是理所当然的。
2、大数据:Python在大数据上比java更加具有效率,大数据虽然难学,但是Python可以更好的和大数据进行对接,尤其是大数据分析这个方向。
3、网络爬虫:爬虫是进行数据采集的利器,利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度。
4、全栈工程师:全栈工程师是指掌握多种技能,并能利用多种技能独立完成产品的人,也叫全端工程师
5、自动化运维:运维工作者对Python的需求也很大;
6、自动化测试:Python十分高效,目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了。

从语言的角度上来看,除了极少的领域之外,Python几乎无所不能,该语言通俗易懂、容易入门、功能强大,学习后可以从事以下工作岗位:
1 Web开发
最火的Python web框架Django,支持异步高并发的Tornado框架,短小精悍的flask,bottle,Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)
2 网络编程
支持高并发的Twisted网络框架,py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单
3 爬虫开发
爬虫领域,Python几乎是霸主地位,Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等,想爬啥就爬啥
4 云计算开发
目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火,很大一部分就是因为云计算市场近几年的爆发
5 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python,为什么Python积累了丰富的科学运算库,当AI时代来临后,Python从众多编程语言中脱颖而出,各种人工智能算法都基于Python编写,由其PyTorch之后,Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立!
6 自动化运维
问问中国的每个运维人员,运维人员必须会的语言是什么10个人详细会给你一个相同的答案,它的名字叫Python
7 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高频交易软件就是用的Python,目前,Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言
8 科学运算
97年开始,NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算,随着NumPy,SciPy,Matplotlib,Enthought librarys等众多程序库的开发,使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛
9 游戏开发
在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++,Python比Lua有更高阶的抽象能力,可以用更少的代码描述游戏业务逻辑,与Lua相比,Python更适合作为一种Host语言,即程序的入口点是在Python那一端会比较好,然后用C/C++在非常必要的时候写一些扩展。Python非常适合编写1万行以上的项目,而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
10 桌面软件
虽然大家很少使用桌面软件了,但是Python在图形界面开发上也很强大,你可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!

好学。

如果学习者具备一定的计算机基础,那么学习Python语言的基础语法部分还是相对比较容易的,通常一周左右的时间就能够掌握基本的Python语法,然后再利用2到3周的时间完成一些实验通常就可以了。

如果基础比较薄弱,或者干脆没有任何计算机基础,那么学习Python的基本语法也不会有太大的困难,但是学习时间会有一定的延长,正常情况下6到8周能够熟练掌握基本语法,并完成一些简单的实验。

Python语言的方向

如果学习Web开发方向,还需要学习一定的前端开发内容(Html、CSS和JavaScript)和Django库,另外还需要掌握数据库知识。对于初学者来说,通常需要3个月左右的时间,能够达到开发岗位实习要求。

如果学习大数据方向,则需要具备一定的数学基础(线性代数、概率论等),需要学习Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库,顺利的话3个月左右也能够达到实习岗位的要求。


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