ruby 语言 Python语言，如何在人工智能和(2)

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，但最近一学 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，在最美的年华错过了最美的编程语言。

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快速开发高手。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第一方阵的赛车手，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的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，正在成为编程入门教学的第一语言，云计算系统管理第一语言。

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。

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、拥有博的机器学习专家和算法专家。

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 科学家仅仅是顶端的那么一点点，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。

如果泛泛而论，我很可以列举 Python 的一些优点，比如语言设计简洁优雅，对程序员友好，开发效率高。但我认为这不是根本原因，因为其他一些语言在这方面表现得并不差。

还有人认为 Python 的优势在于资源丰富，拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施，建立了非常良好的生态环境，吸引了大批科学家以及各领域的专家使用，从而把雪球越滚越大。ruby 语言

但我觉得这是倒因为果。为什么偏偏是 Python 能够吸引人们使用，建立起这么好的基础设施呢？为什么世界上最好的语言 PHP 里头就没有 numpy 、NLTK、sk-learn、pandas 和 PyTorch 这样级别的库呢？为什么 JavaScript 极度繁荣之后就搞得各种程序库层次不齐，一地鸡毛，而 Python 的各种程序库既繁荣又有序，能够保持较高水准呢？

我认为最根本的原因只有一点：Python 是众多主流语言中唯一一个战略定位明确，而且始终坚持原有战略定位不动摇的语言。相比之下，太多的语言不断的用战术上无原则的勤奋去侵蚀和模糊自己的战略定位，最终只能等而下之。

Python 的战略定位是什么？其实很简单，就是要做一种简单、易用但、严谨的通用组合语言，或者叫胶水语言，让普通人也能够很容易的入门，把各种基本程序元件拼装在一起，协调运作。

正是因为坚持这个定位，Python 始终把语言本身的优美一致放在奇技妙招前面，始终把开发者效率放在CPU效率前面，始终把横向扩张能力放在纵向深潜能力之前。长期坚持这些战略选择，为 Python 带来了其他语言望尘莫及的丰富生态。

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