ruby 语言 Python语言，如何在人工智能和

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。最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。

无独有偶，上个月 IBM developerWorks 发表的一篇个人博客（https://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/jfp/entry/What_Language_Is_Best_For_Machine_Learning_And_Data_Science?lang=en），用职位招聘网站indeed 上的数据做了一个统计。

在这里我要明确表个态，对于希望加入到 AI 和大数据行业的开发人员来说，把鸡蛋放在 Python 这个篮子里不但是安全的，而且是必须的。

或者换个方式说，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 第一语言的位置，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正在迅速成为全球大中小学编程入门课程的首选教学语言，这种开源动态脚本语言非常有机会在不久的将来成为第一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，被资深人士所不屑。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 最有希望担任这个角色。

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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 都还没有一个官方标配的 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第一次改进，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。

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