Python语言在人工智能领域的优势是什么

来源：沈阳兄弟连IT培训学校时间：2019/12/4 9:34:33

　　谁会成为AI 和大数据时代的开发语言，这本已是一个不需要争论的问题。

　　如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python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。

　　不过声音市场上还有一些杂音。近一个有意学习数据科学的姑娘跟我说，她的一个朋友建议她从 Java 入手，因为 hadoop 等大数据基础设施是用 Java 写的。

　　如果你将来想在这个行业混，什么都不用想，先闭着眼睛把 Python 学会了，当然，Python不是没有它的问题和短处。

　　你可以也应该有另外一种甚至几种语言与 Python 形成搭配，但是Python 将坐稳数据分析和 AI 语言的位置，这一点毫无疑问。

　　我甚至认为，由于 Python 坐稳了这个位置，由于这个行业未来需要大批的从业者，更由于Python正在迅为大中学编程入门课程的教学语言。

　　这种开源动态脚本语言非常有机会在不久的将来成为种真正意义上的编程世界语。

　　讨论编程语言的优劣兴衰一直被认为是一个口水战话题，被人士所不屑。但是我认为这次 Python 的上位是一件大事。

　　请设想一下，如果十五年之后，所有40岁以下的知识工作者，无分中外，从医生到建筑工程师，从办公室秘书到电影导演，从作曲家到销售。

　　都能使用同一种编程语言进行基本的数据处理，调用云上的人工智能 API，操纵智能机器人，进而相互沟通想法。

　　那么这一普遍编程的协作网络，其意义将远远超越任何编程语言之争。目前看来，Python 有希望担任这个角色。

　　Python 的胜出令人意外，因为它缺点很明显。

　　它语法上自成一派，让很多老手感到不习惯;“裸” Python 的速度很慢，在不同的任务上比C 语言大约慢数十倍到数千倍不等;

　　由于全局解释器锁(GIL) 的限制，单个Python 程序无法在多核上并发执行;Python 2 和 Python 3 两个版本长期并行。

　　很多模块需要同时维护两个不同的版本，给开发者选择带来了很多不必要的混乱和麻烦;由于不受任何一家公司的控制，一直以来也没有一个技 术巨头肯死挺 Python 。

　　所以，相对于 Python 的应用之广泛，其核心基础设施所得到的投入和支持其实是非常薄弱的。

　　直到今天，26岁的Python 都还没有一个标配的 JIT 编译器，相比之下， Java 语言在其发布之后头三年内就获得了标配 JIT 。

　　另一个事情更能够说明问题。Python 的 GIL 核心代码 1992 年由该语言创造者 Guido van Rossum 编写，此后十八年时间没有一个人对这段至关重要的代码改动过一个字节。

　　十八年!直到2010年，Antoine Pitrou才对 GIL 进行了近二十年来的次改进，而且还仅在 Python 3.x 版本中使用。

　　这也就是说，今天使用 Python 2.7 的大多数开发者，他们所写的每一段程序仍然被26年前的一段代码牢牢制约着。

　　说到 Python 的不足，我就想起发生在自己身上的一段小小的轶事。我多年前曾经在一篇文章里声明自己看好 Python，而不看好 Ruby。

　　大概两年多以前，有一个网友在微博里找到我，对我大加责备，说因为当年读了我这篇文章，误听谗言，鬼迷心窍，一直专攻 Python，而始终对 Ruby 敬而远之。

　　结果他Python 固然精通，但近一学 Ruby，如此美好，如此甜蜜，喜不自胜，反过来愤然意识到，当年完全被我误导了，在美的年华错过了美的编程语言。

　　我当时没有更多的与他争辩，也不知道他今天是否已经从Python后端、大数据分析、机器学习和 AI 工程师成功转型为Rails开发高手。

　　我只是觉得，想要真正认识一件事物的价值，确实也不是一件容易的事情。

　　Python 就是这样一个带着各种毛病冲到方阵的赛车手，但即便到了几年前，也没有多少人相信它有机会摘取桂冠。

　　很多人认为 Java 的位置不可动摇，还有人说一切程序都将用 JavaScript重写。

　　但今天我们再看，Python 已经是数据分析和 AI的语言，网络攻防的黑客语言，正在成为编程入门教学的语言，云计算系统管理语言。

　　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。

　　而且不要忘了，未来绝大多数的 Python 用户并不是专业的程序员，而是今天还在使用 Excel、PowePoint、SAS、Matlab和视频编辑器的那些人。

　　就拿 AI 来说，我们首先要问一下，AI 的主力人群在哪里?

　　如果我们今天静态的来谈这个话题，你可能会认为 AI 的主力是研究机构里的 AI 科学家、拥有博士学位的机器学习和算法。

　　但上次我提到李开复的 “AI红利三段论”明确告诉我们，只要稍微把眼光放长远一点，往后看三至五年。

　　你会看到整个 AI 产业的从业人口将逐渐形成一个巨大的金字塔结构，上述的 AI 科学家仅仅是的那么一点点。

　　95% 甚至更多的 AI 技术人员，都将是AI 工程师、应用工程师和AI 工具用户。

　　我相信这些人几乎都将被Python 一网打尽，成为 Python 阵营的庞大后备军。

　　这些潜在的 Python 用户至今仍然在技术圈子之外，但随着 AI 应用的发展。

　　数百万之众的教师、公司职员、工程师、翻译、编辑、医生、销售、管理者和公务员将裹挟着各自领域中的行业知识和数据资源。

　　涌入 Python 和 AI 大潮之中，深刻的改变整个 IT，或者说 DT (数据科技)产业的整体格局和面貌。

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