ruby 语言 Python语言，如何在人工智能和(3)

比如说，任何一个人，只要愿意学习，可以在几天的时间里学会Python基础部分，然后干很多很多事情，这种投入产出比可能是其他任何语言都无法相比的。

再比如说，正是由于 Python 语言本身慢，所以大家在开发被频繁使用的核心程序库时，大量使用 C 语言跟它配合，结果用 Python 开发的真实程序跑起来非常快，因为很有可能超过 80% 的时间系统执行的代码是 C 写的。

相反，如果 Python 不服气，非要在速度上较劲，那么结果很可能是裸速提高个几倍，但这样就没人有动力为它开发 C 模块了，最后的速度远不如混合模式，而且很可能语言因此会变得更复杂，结果是一个又慢又丑陋的语言。

更重要的是，Python 的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好，可以把各种复杂性包装在 Python 模块里，暴露出漂亮的接口。ruby 语言

很 多时候，一个程序库本身是用 C/C++ 写的，但你会发现，直接使用 C 或者 C++ 去调用那个程序库，从环境配置到接口调用，都非常麻烦，反而隔着一层，用其python 包装库更加清爽整洁，又快又漂亮。这些特点到了 AI 领域中，就成了 Python 的强大优势。

Python 也借助 AI 和数据科学，攀爬到了编程语言生态链的顶级位置。Python 与 AI绑在一起，对它们来说，无论是电子商务、搜索引擎、社交网络还是智能硬件，未来都只是生态链下游的数据奶牛、电子神经和执行工具，都将听命于自己。

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对编程语言发展历史缺乏了解的人可能会觉得，Python 的战略定位是犬儒主义和缺乏进取心的。但事实证明，能同时做到简单而严谨、易用而，是很难的，而能够坚守胶水语言的定位，更是难上加难。

有的语言，从一开始就是出于学术而非实用的目的，学习曲线过于陡峭，一般人很难接近。

有的语言，过于依赖背后金主的商业支持，好的时候风光无限，一旦被打入冷宫，连生存下去都成问题。

有的语言，设计的时候有明确的假想场景，要么是为了解决并发，要么是为了解决矩阵运算，要么是为了做网页渲染模板，一旦离开这个场景，就各种不爽。

更多的语言，刚刚取得一点成功，就迫不及待的想成为全能冠军，在各个方向上拼命的伸展触角，特别是在增强表达能力和提升性能方面经常过分积极，不惜将核心语言改得面目全非，最后变成谁都无法掌控的庞然大物。

相比之下，Python 是现代编程语言设计和演化当中的一个成功典范。

Python 之所以在战略定位上如此清晰，战略坚持上如此坚定，归根结底是因为其社区构建了一个堪称典范的决策和治理机制。

这个机制以 Guido van Rossum (BDFL，Pythoners 都知道这是什么意思), DavidBeazley, Raymond Hettinger 等人为核心，以 PEP 为组织平台，民主而有序，集中而开明。只要这个机制本身得以维系，Python 在可见的未来里仍将一路平稳上行。

最有可能向 Python 发起挑战的，当然是Java。Java 的用户存量大，它本身也是一种战略定位清晰而且非常坚定的语言。

但我并不认为 Java 有很大的机会，因为它本质上是为构造大型复杂系统而设计的。什么是大型复杂系统？就是由人清清楚楚描述和构造出来的系统，其规模和复杂性是外生的，或者说外界赋予的。

而 AI 的本质是一个自学习、自组织的系统，其规模和复杂性是一个数学模型在数据的喂养下自己长出来的，是内生的。

因此，Java大多数的语言结构对于大数据的处理和 AI 系统的开发显得使不上劲，你强的东西这里用不上，这里需要的东西你做起来又别扭。

而 Python 在数据处理方面的简洁强悍早就尽人皆知。对比两个功能相同的 Java 和 Python 机器学习程序，正常人只要看两眼就能做出判断，一定是 Python 程序更加清爽痛快。

大概在 2003 或者 2004 年的时候，我买过一本 Python 的书，作者是一位巴西人。他说自己之所以坚定的选择 Python，是因为他小时候经常梦到未来世界将由一条大蟒蛇（蟒蛇的英文为python）统治。

我当时觉得这哥们好可怜，做个梦都能梦到这么恐怖的场景。但今天来看，也许他只是像黑客帝国里的程序员安德森一样，不小心穿越到未来，并且窥探到了世界的真相。

Python 融、运维、检验等多个领域扎根强大。随着它的被认可程度逐步提高，学习并把握这门言语的人群份额越来越大，许多公司也将为抢占该领域高精尖人才做着殊死搏斗！能够说，未来谁具有人工智能领域的技术权威，谁将会具有新年代互联网最高话语权。那么，在此之中，学好Python，必将让你在编程生计中大刀阔斧，勇闯天边！Python无疑将会成为AI年代下的新宠儿，

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