Python作为一门编程语言,其魅力和影响力已经远超C#、C++等编程语言前辈,被程序员誉为“最美丽的”编程语言。从云端、客户端,到物联网终端,在到现在人工智能,python应用无处不在。
那么问题来了?Python语言究竟有什么优点?
简单易学、免费开源、高层语言、可移植性强、面向对象、可扩展性、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等……此处省略10000字帅呆了酷毙了的自我感觉良好。
讲真,Python除了极少的事情不能做之外,其他基本上可以说全能,系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能等等。
为何Python语言如此强大,这么说吧,
不懂Python语言,人工智能时代,你将成为新“文盲”
内心一万点暴击
现如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视,不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中,并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础,逐步由底层向高层推动“全民学Python”,从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。
无论你打开哪个招聘网站,都会发现排名靠前的互联网企业在招聘与Python相关的人才,比如:饿了么、小米、瓜子、Ucloud、360、腾讯、阿里巴巴、陌陌、美团和知乎等等,这说明走在社会发展前端的IT互联网企业正在储备人工智能人才,为即将到来的大时代做准备。在搜索职位时,你会发现Python岗位年薪至少在10-20w之间,而且除了北、上、广、深外,杭州和合肥等二、三线城市的待遇正在与一线城市持平。未来,无论你身处何地,都能享受到全国人工智能、Python“一盘棋”带来的“市场发展红利”。
在第三届互联网大会中百度CEO李彦宏曾表述:靠移动互联网的风口已经没有可能再出现独角兽了,因为市场已经进入了一个相对平稳的发展阶段,互联网人口渗透率已经超过了50%。而未来的机会在人工智能。的确互联网巨头公司在人工智能领域投入明显增大,都力争做人工智能时代的“带头大哥”。
言归正传,为什么人工智能要用Python
一、Python是解释语言,程序写起来非常方便
写程序方便对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改,这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情,Python里通常可以用很少的时间实现。举例来说,在C等编译语言里写一个矩阵乘法,需要自己分配操作数(矩阵)的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。
当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了,这也让开发过程容易了很多,但解释语言仍然有天生的优势——不需要编译时间。这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。小编推荐一个学Python的学习裙【 二二七,四三五,四五零 】,无论你是大牛还是小白,是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习!裙内有开发工具,很多干货和技术资料分享!希望新手少走弯
二、Python的开发生态成熟,有很多有用的库可以用
Python灵活的语法还使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现(编写和运行效率都高),配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因。相比而言,Lua虽然也是解释语言,甚至有LuaJIT这种神器加持,但其本身很难做到Python这样,一是因为有Python这个前辈占领着市场份额,另一个也因为它本身种种反常识的设计(比如全局变量)。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风,Lua似乎也在寄生兴起。
三、Python效率超高
解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT之外,还有Cython可以大幅增加运行效率。最后,得益于Python对C的接口,很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行,在强大团队的支撑下,这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高。
未来十年Python语言的发展前景形势一片大好,毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多,Python程序猿的人才缺口也将越来越大,认准时机,把握机遇,Python全栈开发工程师、Python开发工程师、自动化开发工程师、Linux运维工程师、Python爬虫开发工程师、前端开发工程师、大数据分析和数据挖掘等热门职位等你来选。
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