在互联网时代的最前沿,Python作为一门编程语言,被昵称为“胶水语言”,其魅力和影响力已经远超C#、C++等编程语言前辈,更被热爱它的程序员誉为“最美丽的”编程语言。Python语言究竟有什么优点?为什么人工智能用Python?
Python编程语言的优势:平台无关,可以在现在每一个*nix版本上使用,和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速;Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包,Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。Python的设计非常好,快速,坚固,可移植,可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。对于科学用途的广泛编程任务都很有用,无论从小的shell脚本还是整个网站应用。下面多迪技术总监告诉你为什么人工智能用Python? 一、解释语言。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。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。
二、开发生态成熟。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,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。
三、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。还有得益于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。