已经没有什么能够阻挡Python了。根据最近火爆朋友圈的一则消息，Python已经进入山东省小学教材。Python这几年的火热，离不开人工智能和机器学习。

作为一种解释型语言，Python 的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进划分代码块，而非使用大括号或者关键词）。因此也有一说，认为Python是世界上最美的语言。

言归正传，为什么人工智能要用Python？

1、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。

2、Python的开发生态成熟，有很多库可以用

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。

3、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。

据悉，中培伟业研发推出的人工智能+Python新版课程强化了算法和编程思想，进一步优化了使用Python高效进行web全栈开发的内容。通过数据分析与网络爬虫（数据采集）综合运用、深入数据采集和数据分析以及人工智能深度学习等七大阶段让学员成为熟练掌握前、后端开发、互联网数据爬虫采集和开发人机大战的全能稀缺人才。目前，正值人工智能市场的蓝海阶段，不仅人才稀缺，而且岗位竞争力小，对于想快速入门、取得高薪和就职名企的学员而言，无疑是一条捷径。

想了解更多IT资讯，请访问中培伟业官网：中培伟业