負基礎都能懂的科普：Python到底憑什麼成為人工智慧的頭牌語言？

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今天，我們就來講講，AI和Python的這點事兒。

如果你對編程有一定的了解，相信你也一定知道如今市面上的編程語言非常多，我們舉例幾個常見的：Java、C#、C語言、C++、Python、Php、Objective-C……每個編程語言都有各自的優缺點，適用的範圍也各有不同。

自從國家將人工智慧納入國家戰略以後，在教育上推行Python語言。如今不僅小學生要學Python，中學生高考要考Python，就連大學生考計算機二級證書都要考Python。

Python儼然成為了人工智慧的頭牌語言，這是為什麼呢？它究竟有什麼優點？

在闡述Python為什麼是人工智慧的最佳語言前，先讓我們來了解一下什麼是解釋型語言和編譯型語言。

總所周知，我們的計算機是不能直接理解高級語言的，它只能直接理解機器語言（就是我們所說的0和1）。

所以，要運行程序，必須轉換成機器語言，而按轉換方式來看，可以分為兩類：

編譯型語言

在運行程序之前，先將整體翻譯成0和1，然後運行的時候直接執行就可以了。運行時不需要重新翻譯，直接使用編譯的結果就行了。

解釋型語言

解釋性語言編寫的程序不進行預先編譯，以文本方式存儲程序代碼。在發布程序時，看起來省了道編譯工序。但是，在運行程序的時候，解釋型語言就需要用到一句話再翻譯一句。

解釋完這些，就引出了「Python為什麼能成為人工智慧的頭牌語言」的第一個優點：

Python是解釋型語言，寫程序方便。

對於如今的人工智慧來說，機器學習是大流。寫程序對於機器學習的人來說十分重要，但是更重要的就是「寫程序方便」。

在機器學習的過程中，經常需要對各類模型進行修改，這在編譯語言里可能是牽一髮而動全身的事情，而Python通常就能用很少的時間來完成程序的編寫。

在編程語言的世界裡，有一些語言是可以被稱作「膠水語言」的。

何為「膠水語言」呢？

就是用來連接軟體組件的程序設計語言。Python就是這樣一種簡單、易用但專業、嚴謹的通用組合語言，讓普通人也能夠很容易的入門，把各種基本程序元件拼裝在一起，協調運作。

比如說，任何一個人，只要願意學習，可以在幾天的時間裡學會Python基礎部分，然後干很多很多事情，這種投入產出比可能是其他任何語言都無法相比的。

Python作為美國主流大學受歡迎的入門編程語言，誕生至今已經有20多年的歷史，相對於其他編程語言，Python更加易學、易讀，非常適合快速開發，更適合初學者編程，讓開發者更專註於編程邏輯，而不是困惑於晦澀難懂的語法細節上。

Python幾乎可以做各個領域、適用於各種平台，包括web開發、網路運維、科學計算、3D遊戲和圖形界面開發和人工智慧等。

這就是Python的第二個優點：

易學好上手，適合全年齡全領域。

在程序員的世界裡，流傳著一句「PHP是世界上最好的語言」，這其實只是一個梗。但是說Python是世上最好的語言，想必應者甚多。

每個編程語言都有其優點和缺點。

C/C++的運行速度比Python快數倍，甚至幾十和上百倍，但是C/C++專業性相比於Python太強，需要書寫的代碼也較多。

Java比C/C++運行速度慢，但是跨平台和可移植性更強。

Java其實也可以用作人工智慧程序的編寫，但是為什麼更多的人更願意使用Python而不是java呢？

這個原因就是「Python成為人工智慧頭牌語言」的第三個原因：

Python具有海量的模塊和庫，大大提升效率，簡單高效。

庫指的是開源程序庫，就像我們常見的PPT模板。開源程序庫中的代碼都是未經加密的，公開給所有人使用。

Python標準庫非常龐大，並且有可定義的第三方庫可以使用。它可以幫助你處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。記住，只要安裝了Python，所有這些功能都是可用的。

那麼，Python的庫有多龐大呢？只要我們用到的，不論是資料庫、網路、互聯網、深度學習、機器學習、圖形，還是遊戲、科學計算、GUI、OA、自動控制……通常你都能找到一個開源的庫，安裝之後驅動它。

這些被稱作Python的「功能齊全」理念。

至於大幅度提升效率……舉個例子來說，同樣一個程序，使用C有可能需要使用1000行代碼，使用java需要100行代碼，而使用Python則只需要20行代碼。雖然運行速度比不上C，但是其簡單高效性，使得這個差距可以忽略。

所以，想要接觸人工智慧，需要掌握一門基礎語言，最好的就是Python。

所以，我們的《AI初探：數據科學》提供了Python基礎課程讓同學們來了解AI。只有夯實基礎，才能更好地學習更為深層的內容~

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