Python 今年 30 歲了，但你不會(huì)知道。根據(jù) 2019 年 Stack Overflow 調(diào)查，高級(jí)動(dòng)態(tài)編程語(yǔ)言仍然是增長(zhǎng)最快的主要編程語(yǔ)言，超過(guò)了 Java，并且是人工智能開(kāi)發(fā)人員最想要的語(yǔ)言。2021 年 1 月，Python 創(chuàng)紀(jì)錄地第四次獲得 TIOBE 年度最受歡迎編程語(yǔ)言獎(jiǎng)。該獎(jiǎng)項(xiàng)授予一年內(nèi)最受歡迎的編程語(yǔ)言。

這就引出了一個(gè)問(wèn)題：為什么有這么多開(kāi)發(fā)人員可以從 500 多種語(yǔ)言中進(jìn)行選擇，而且每年都會(huì)編寫(xiě)更多的語(yǔ)言？答案可能在于 Python 的簡(jiǎn)單性。

許多語(yǔ)言都承諾學(xué)習(xí)曲線短而平坦，但今天的開(kāi)發(fā)人員需要更大的靈活性。當(dāng)他們嘗試不同的堆棧和技術(shù)時(shí)，他們很快意識(shí)到 Python 幾乎可以輕松完成所有他們需要的事情。這部分是因?yàn)榕c其他語(yǔ)言相比它使用起來(lái)多么容易。一個(gè)初出茅廬的開(kāi)發(fā)人員可以在幾分鐘內(nèi)構(gòu)建和運(yùn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的 Hello World Python 應(yīng)用程序。但通常達(dá)成交易的是該語(yǔ)言的內(nèi)置靈活性，它支持多種編程范式，并且能夠以更少的工作量進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

Python 從一開(kāi)始只是一種便于簡(jiǎn)單任務(wù)編程、自動(dòng)化腳本和快速應(yīng)用程序原型設(shè)計(jì)的工具，現(xiàn)已上升到一流語(yǔ)言的地位。例如，Instagram 最近在語(yǔ)言上加倍下注，選擇在 10 個(gè)月內(nèi)分三個(gè)階段將其核心堆棧升級(jí)到 Python 3，盡管其母公司 Facebook 嚴(yán)重依賴(lài) PHP：超文本預(yù)處理器 （PHP） 的核心架構(gòu)。經(jīng)過(guò)分析，Instagram 簡(jiǎn)單地確定 PHP 在性能方面沒(méi)有顯著優(yōu)勢(shì)，尤其是隨著該語(yǔ)言的每個(gè)新版本都在不斷提高速度。也可能是 Python 的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)能力是一個(gè)考慮因素。

微軟似乎也認(rèn)識(shí)到 Python 的重要性。2020 年 11 月 12 日，創(chuàng)建 Python 的荷蘭程序員 Guido Van Rossum 宣布他即將退休，加入微軟的開(kāi)發(fā)人員部門(mén)。其他依賴(lài) Python 的公司包括亞馬遜、工業(yè)光魔、Netflix、Reddit、谷歌和 Spotify。由于諸如此類(lèi)的重?fù)粽咄苿?dòng)了全球?qū)?Python 開(kāi)發(fā)人員的需求，它不會(huì)很快消失，因此每個(gè)開(kāi)發(fā)人員都考慮將 Python 添加到武器庫(kù)中是有意義的。

復(fù)雜世界的簡(jiǎn)單解決方案

開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)嘗試使用最新技術(shù)構(gòu)建復(fù)雜系統(tǒng)只是為了中途放棄他們的努力并返回到更簡(jiǎn)單的編程語(yǔ)言（如 C++ 或 Python）并不是聞所未聞的。有時(shí)，需要的是大型柴油發(fā)動(dòng)機(jī)，而不是花里胡哨的雙渦輪增壓 4 缸，如果你能在規(guī)劃階段弄清楚這一點(diǎn)，它可以為每個(gè)參與者節(jié)省很多心痛，時(shí)間，還有錢(qián)。

人工智能的興起讓開(kāi)發(fā)人員利用 Python 在數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)分析等方面的潛力。Python 的子集機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí) （DL） 是最簡(jiǎn)單的語(yǔ)言如何解決最初創(chuàng)建程序時(shí)不存在的問(wèn)題的絕佳示例。

聰明的開(kāi)發(fā)人員會(huì)為每個(gè)問(wèn)題找到最簡(jiǎn)單的解決方案，無(wú)論它最初看起來(lái)多么復(fù)雜。

亞馬遜采用了這種方法，并將賭注押在 Python 的機(jī)器學(xué)習(xí)能力上，選擇它作為其 DeepLens 設(shè)備庫(kù)的核心。Python 看到了簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的真正需要，這些任務(wù)通常需要實(shí)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)和手動(dòng)流程。

Python 的強(qiáng)大功能極大地簡(jiǎn)化了圖像識(shí)別、特征提取和對(duì)象檢測(cè)等任務(wù)。這使 AWS DeepLens 項(xiàng)目能夠使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目、教程和動(dòng)手探索使用開(kāi)發(fā)人員可以觸摸和感覺(jué)的物理設(shè)備（例如 AWS DeepLens 相機(jī)）進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。

AWS DeepLens 的設(shè)備庫(kù)由一組不同的 Python 模塊組成，這些模塊公開(kāi)對(duì)象和各種設(shè)備操作方法。結(jié)果是深度學(xué)習(xí)模型可以在相機(jī)上本地運(yùn)行，以分析并對(duì)其所看到的內(nèi)容采取行動(dòng)。即使您從未打算在生產(chǎn)中使用該平臺(tái)，也可以拿起其中一臺(tái)相機(jī)并探索模塊。嘗試使用諸如此類(lèi)的工具可以幫助開(kāi)發(fā)人員磨練他們的手藝。

為什么Python Excel？

Python 是數(shù)據(jù)分析和數(shù)字運(yùn)算的理想選擇，這解釋了為什么大多數(shù)涉及 ML 和數(shù)據(jù)科學(xué)的庫(kù)都有 Python 接口。但是 Python 不僅僅是開(kāi)始學(xué)習(xí)這些學(xué)科的好方法。開(kāi)發(fā)人員可以選擇采用最適合他們需求的范式：函數(shù)式、命令式、面向?qū)ο蟆⒔Y(jié)構(gòu)化或反射式。Python 支持所有五個(gè)。

Python 在簡(jiǎn)化復(fù)雜性方面處于最佳狀態(tài)。例如，在處理數(shù)字時(shí)，Python 擅長(zhǎng)極快并且可以使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)。它還具有簡(jiǎn)單的語(yǔ)法來(lái)實(shí)現(xiàn)諸如兩個(gè)字符串相加之類(lèi)的基本計(jì)算，一直到構(gòu)建具有其固有復(fù)雜性的 ML 模型。

簡(jiǎn)單也意味著用戶(hù)編寫(xiě)更少的代碼。Python 支持預(yù)定義的包，實(shí)際上消除了算法編碼。對(duì)于需要的代碼，理解、更改、復(fù)制和共享都大大簡(jiǎn)化了。這有助于 Python 開(kāi)發(fā)人員社區(qū)通過(guò)免費(fèi)和高效的算法、想法和工具交流而蓬勃發(fā)展。

Python 很靈活。Python 提供了選擇面向?qū)ο缶幊?（OOP） 或腳本的選項(xiàng)，它可以在多個(gè)平臺(tái)上運(yùn)行，包括 Windows、macOS、Linux 和 Unix。使用 PyInstaller 將代碼從一個(gè)平臺(tái)移植到另一個(gè)平臺(tái)。

Python 有大量的社區(qū)、組和論壇，程序員可以在其中幫助解決問(wèn)題。許多資源可供初學(xué)者和專(zhuān)業(yè)人士使用，因此您永遠(yuǎn)不會(huì)孤單。數(shù)百個(gè)預(yù)建庫(kù)也可用于實(shí)現(xiàn) ML 和 DL 算法。安裝包通常只需要一個(gè)命令。

免費(fèi)、簡(jiǎn)單和開(kāi)源，Python 已進(jìn)入一些最復(fù)雜的技術(shù)，并被行業(yè)巨頭、開(kāi)發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家、ML 工程師和初學(xué)者等使用。

流行的 Python 庫(kù)

一門(mén)優(yōu)秀的語(yǔ)言需要大量的庫(kù)選擇才能茁壯成長(zhǎng)，這也是 Python 成為人工智能最流行的編程語(yǔ)言的主要原因之一。Python 庫(kù)模塊包含基本級(jí)別的項(xiàng)目，無(wú)需每次都對(duì)其進(jìn)行編碼。

例如，NumPy 有助于高效管理多維數(shù)組，并具有出色的隨機(jī)功能。它還包含用于集成 C/C++ 和 Fortran 代碼的工具。Pandas 幫助處理 Python 中的二維數(shù)據(jù)表。盡管 SQL 也這樣做，但 Pandas 更容易在代碼中執(zhí)行。僅這兩個(gè)庫(kù)就可以節(jié)省開(kāi)發(fā)人員的時(shí)間。

Matplotlib 雖然不是最容易使用的，但將為開(kāi)發(fā)人員節(jié)省大約六個(gè)可重復(fù)使用的基本折線圖和散點(diǎn)圖的代碼塊。使用 Matplotlib 可以非常快速地創(chuàng)建圖表、直方圖和繪圖，以便更好地理解數(shù)據(jù)、有效呈現(xiàn)和可視化。

Scikit-Learn 是 Python 程序員應(yīng)該用于 AI /ML 的第一個(gè)庫(kù)。它處理回歸方法、分類(lèi)方法和聚類(lèi)、模型驗(yàn)證和模型選擇，并使降維和特征提取變得輕而易舉。轉(zhuǎn)向更高級(jí)的，Scipy（不要與 Scipy 堆?；煜榧伞⒉逯岛蛢?yōu)化等復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程提供核心數(shù)學(xué)方法。Scikit-Learn 嚴(yán)重依賴(lài) Scipy 庫(kù)，因此將其移至列表頂部。

使用 Python 創(chuàng)建快速、干凈的原型

創(chuàng)建原型通常需要數(shù)小時(shí)的編譯、調(diào)試、編輯、重新編譯、調(diào)試……你懂的。Python 是原型設(shè)計(jì)的理想選擇，因?yàn)樗辉试S編寫(xiě)和測(cè)試幾行代碼，而無(wú)需編譯或使用 Makefile。它是高級(jí)別的，因此內(nèi)存管理或垃圾收集等低級(jí)細(xì)節(jié)不是問(wèn)題。

開(kāi)始使用模塊并從那里構(gòu)建。存在許多簡(jiǎn)單且有據(jù)可查的 Python 模塊。該語(yǔ)言非常流行，用戶(hù)如此之多，以至于一個(gè)小組中的幾個(gè)人可能會(huì)閱讀您的代碼并幫助您將其完成。因?yàn)槟?Python 項(xiàng)目也將在大多數(shù)平臺(tái)上運(yùn)行，所以開(kāi)發(fā)人員不需要分支代碼或維護(hù)單獨(dú)的存儲(chǔ)庫(kù)。

值得探索的 Python 工具

使用庫(kù)可以幫助顯著加快開(kāi)發(fā)速度。很有可能，有人已經(jīng)編寫(xiě)了所需的功能。開(kāi)發(fā)人員可以將 Python 的內(nèi)置成像庫(kù)或 MayaVi 和 VTK 3D 可視化工具包用于科學(xué)和數(shù)字應(yīng)用程序。或者，開(kāi)發(fā)人員可以考慮將 ScientificPython 和 Numeric Python 用于數(shù)值和科學(xué)應(yīng)用程序。

很有可能，有一個(gè)庫(kù)可以幫助開(kāi)發(fā)人員快速跟蹤項(xiàng)目。以下是值得探索的五個(gè)社區(qū)最?lèi)?ài)的列表。

Selenium 構(gòu)成了無(wú)數(shù)瀏覽器自動(dòng)化工具、應(yīng)用程序編程接口 （API） 和框架的核心技術(shù)。它使 Web 應(yīng)用程序自動(dòng)化以進(jìn)行測(cè)試。Selenium 使數(shù)據(jù)抓取項(xiàng)目更容易，并且通常將復(fù)雜的例程減少到幾行代碼。

Gooey 只需幾行代碼即可將 Python 命令行程序轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂袌D形用戶(hù)界面的成熟應(yīng)用程序，從而使共享工具變得更加容易，無(wú)論技能水平如何。Gooey 還提供簡(jiǎn)單的日期和時(shí)間輸入。

Pyinstaller 使用傳輸壓縮創(chuàng)建小型、高效、獨(dú)立的可執(zhí)行文件。它是多平臺(tái)的，極大地簡(jiǎn)化了可執(zhí)行文件的創(chuàng)建。

PYNQ（Zynq 的 Python 生產(chǎn)力）利用 Xilinx 器件在應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)，無(wú)需使用 ASIC 風(fēng)格的設(shè)計(jì)工具來(lái)設(shè)計(jì)可編程邏輯電路。

英特爾 Python 分發(fā)版可加速 Python 并加速計(jì)算包。它使開(kāi)發(fā)人員可以創(chuàng)建和加速可擴(kuò)展的應(yīng)用程序和服務(wù)，釋放現(xiàn)代硬件的力量，并輕松實(shí)現(xiàn)算法。

Python 的局限性

引用一位系統(tǒng)架構(gòu)師朋友的話：“項(xiàng)目的完美語(yǔ)言就是項(xiàng)目的完美語(yǔ)言。”

我們已經(jīng)討論了 Python 的許多優(yōu)勢(shì)，尤其是在數(shù)據(jù)科學(xué)和腳本領(lǐng)域的數(shù)字運(yùn)算方面。但是沒(méi)有一種語(yǔ)言對(duì)所有應(yīng)用程序都是完美的，Python 也不例外。了解 Python 的局限性將有助于開(kāi)發(fā)人員更好地確定它是否適合他們的項(xiàng)目。Python 在性能、應(yīng)用程序打包和項(xiàng)目管理方面受到影響，總結(jié)了它的局限性。其他缺點(diǎn)包括：

Python 是一種高級(jí)語(yǔ)言。因?yàn)樗鹊图?jí)語(yǔ)言更遠(yuǎn)離硬件，所以速度較慢。

Python 不適合移動(dòng)開(kāi)發(fā)。

Python 使用靈活的數(shù)據(jù)類(lèi)型，無(wú)法將其用于內(nèi)存密集型任務(wù)。

高內(nèi)存消耗。

Python 的數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)層是原始的。對(duì)于需要復(fù)雜遺留數(shù)據(jù)平滑交互的企業(yè)來(lái)說(shuō)，這不是一個(gè)好的選擇。

因?yàn)?Python 是動(dòng)態(tài)類(lèi)型的，所以它需要更多的測(cè)試并且只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。

盡管每種方法都可以采用優(yōu)雅的解決方法，但對(duì)于依賴(lài)于讀取和操作任務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用程序的遺留數(shù)據(jù)的移動(dòng)開(kāi)發(fā)或企業(yè)而言，Python 通常不是正確的選擇。

開(kāi)始你的第一個(gè) Python 項(xiàng)目

任何語(yǔ)言的入門(mén)都需要時(shí)間，雖然 Python 很容易上手，但建議初學(xué)者參考盡可能多的資源。要加入的一個(gè)學(xué)習(xí)資源是 PythonistaCafe，一個(gè)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)學(xué)習(xí)社區(qū)。這個(gè)僅限邀請(qǐng)的小組提供了大量專(zhuān)門(mén)針對(duì) Python 的練習(xí)、活動(dòng)和聚會(huì)，所有這些都在隨處可見(jiàn)的最佳運(yùn)行環(huán)境之一中進(jìn)行。

請(qǐng)務(wù)必查看嘗試解決特定問(wèn)題的項(xiàng)目。以下是要查看的開(kāi)源項(xiàng)目的簡(jiǎn)短列表：

OpenCog 正在創(chuàng)建具有人類(lèi)能力的人工智能 （AGI） 項(xiàng)目。它用于 SingularityNET 項(xiàng)目和 Hanson Robotics 項(xiàng)目，為 Sophia 和其他機(jī)器人提供智能。

人工智能研究所（不來(lái)梅大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院的一部分）研究人工智能并舉辦旨在推進(jìn)人工智能技術(shù)的研討會(huì)和活動(dòng)。他們致力于支持現(xiàn)有的人工智能項(xiàng)目和教育。

Zulip 被稱(chēng)為“世界上最高效的團(tuán)隊(duì)聊天”，每天可以處理數(shù)千條實(shí)時(shí)消息。Zulip 為團(tuán)隊(duì)提供了清晰的組織、異步通信和其他巨大優(yōu)勢(shì)。

Magenta 是一個(gè) Python 庫(kù)和研究項(xiàng)目。它的目標(biāo)是使用人工智能來(lái)創(chuàng)作音樂(lè)和藝術(shù)。它可以創(chuàng)建圖像、歌曲，甚至生成繪圖，使藝術(shù)家能夠探索新的創(chuàng)作方式。

MailPile 是一個(gè)創(chuàng)新的電子郵件客戶(hù)端，專(zhuān)注于安全和私密的通信。它速度快，沒(méi)有廣告，并帶有強(qiáng)大的搜索功能、隱私和加密功能。

概括

開(kāi)發(fā)人員學(xué)習(xí)新語(yǔ)言的三個(gè)主要原因：

因?yàn)樗麄儽仨殻阂苍S與您合作的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)決定用 Python 構(gòu)建一些東西，或者您正在申請(qǐng)的工作需要有 Python 經(jīng)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)人員。

為了好玩：如果你感到無(wú)聊或只是想嘗試 AI、ML 或 DL，Python 會(huì)叫你的名字。

解決問(wèn)題：也許您在項(xiàng)目中使用的語(yǔ)言遇到了障礙。Python 可能值得一試。

審核編輯：郭婷