人工智能时代，零基础学IT，我首推Python作为你编程入门语言！

人工智能时代为什么将 Python 称为第一语言？

因为python适应了人工智能时代：

人工智能时代对于代码的简便性有很大要求，像传统的C/CPP/Java学习较为复杂，学习路线长，对于很多零基础的人入门困难。
python的兼容性：python能够导入各种语言的包，从而在调用cpp写的ML/DL的包时比其它语言简单。
python语法简单：不需要太多的条条框框，没有繁琐的格式，简单易调bug。

Python有那么神吗

看到这里，一定会有人提出疑问：“Python真的有那么神吗？网络上有这样一句话：在人工智能时代，不懂Python语言，你就是“文盲”！由此，就可以看出Python在当今时代的“江湖地位”了。

Python是编程界一种通用语言，广泛的运用在许多领域。有数据统计，在美国IT的招聘市场上，Python是最受欢迎的编程语言，会Python的技术人员，也会优先获得工作机会。可以说，在互联网时代，掌握了Python就是掌握了一门硬性“技术”！

那么Python具体有哪些好处呢？通过职场人的反馈，主要体现在以下几个方面：

Python的优势

关于Python有句比较有名的话：”人生苦短，我用Python。“

最主要的原因，是因为Python简洁、可读性强，要实现同样功能，Python的代码量明显少于Java、C++等语言，意味着可以缩短开发周期，提升开发效率。

1、掌握Python，可以找到优质好工作

我的一个表弟就是一个通过掌握Python语言，而找到好工作的例子之一。现在还有很多人，了解到Python好处后，通过学习找到自己满意的工作。而且可以通过Python筛选到更适合自己的工作。

2、掌握Python，可以获得一线城市的待遇

有数据显示，善于运用Python的岗位，年薪至少在10w-20w之间。除了北上广以外，即便在二三线城市，薪资待遇也可以达到一线城市的水平。

现在的市场，大量需要掌握Python开发的人，因此，不管你未来身处哪个城市，都能够通过Python获得一份满意的收入。

3、掌握Python，工作可以省时省力

朋友圈里，一位自由职业的宝妈，掌握了Python语言后，开始做自媒体账号，每天收入至少可以达500+。她表示：学会Python之后，写文章再也不像之前那样苦思冥想，省出不少时间，可以好好照顾宝宝。如今的她既提高了收入，又拥有了更多的时间做其他事情。

有部分通过Python很好的养活自己，也有部分人，通过Python来提升自己的工作竞争力。Python的适用性非常高，尤其是在开发中，能够帮助开发者更快，更高效的建构安全的Web应用程序。

接下来举几个直观的例子

1.文件读写：

Python：

with open("file.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)

Java：

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;

public class FileOperations {
    public static void main(String[] args) {
        try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("file.txt"))) {
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                System.out.println(line);
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

C++：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
int main() {
    std::ifstream file("file.txt");
    if (file.is_open()) {
        std::string line;
        while (std::getline(file, line)) {
            std::cout << line << std::endl;
        }
        file.close();
    } else {
        std::cout << "Unable to open file" << std::endl;
    }

    return 0;
}

在实现文件读写过程中，Python 使用了上下文管理器（Context Manager）来自动处理文件的打开和关闭，而 Java 和 C++ 需要使用更多的语句来完成同样的任务。

2.列表操作：

Python：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [num ** 2 for num in numbers]
print(squared_numbers)

Java：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ListOperations {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        numbers.add(1);
        numbers.add(2);
        numbers.add(3);
        numbers.add(4);
        numbers.add(5);

        List<Integer> squaredNumbers = new ArrayList<>();
        for (int num : numbers) {
            squaredNumbers.add(num * num);
        }

        System.out.println(squaredNumbers);
    }
}

C++：

#include <iostream>
#include <vector>
int main() {
    std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};
    std::vector<int> squaredNumbers;

    for (int num : numbers) {
        squaredNumbers.push_back(num * num);
    }

    for (int num : squaredNumbers) {
        std::cout << num << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

列表操作中，Python可以使用列表推导式（List Comprehension）来简洁地生成一个新的列表，而 Java 和 C++ 需要使用循环和额外的语句。

3.机器学习的线性回归案例：

Python：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成随机数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
x_test = np.array([[6]])
y_pred = model.predict(x_test)

print(y_pred)

Java：

import org.apache.commons.math3.stat.regression.SimpleRegression;

public class LinearRegressionExample {
    public static void main(String[] args) {
        double[] X = {1, 2, 3, 4, 5};
        double[] y = {2, 4, 6, 8, 10};

        SimpleRegression model = new SimpleRegression();
        for (int i = 0; i < X.length; i++) {
            model.addData(X[i], y[i]);
        }

        double x_test = 6;
        double y_pred = model.predict(x_test);

        System.out.println(y_pred);
    }
}

C++：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <numeric>
double linearRegression(const std::vector<double>& X, const std::vector<double>& y, double x_test) {
    double sumX = std::accumulate(X.begin(), X.end(), 0.0);
    double sumY = std::accumulate(y.begin(), y.end(), 0.0);
    double sumXY = 0.0;
    double sumX2 = 0.0;

    for (int i = 0; i < X.size(); i++) {
        sumXY += X[i] * y[i];
        sumX2 += X[i] * X[i];
    }

    double meanX = sumX / X.size();
    double meanY = sumY / y.size();

    double slope = (sumXY - X.size() * meanX * meanY) / (sumX2 - X.size() * meanX * meanX);
    double intercept = meanY - slope * meanX;

    return slope * x_test + intercept;
}

int main() {
    std::vector<double> X = {1, 2, 3, 4, 5};
    std::vector<double> y = {2, 4, 6, 8, 10};

    double x_test = 6;
    double y_pred = linearRegression(X, y, x_test);

    std::cout << y_pred << std::endl;

    return 0;
}

可以看出，Python 使用了 Scikit-learn 库提供的 LinearRegression 类来实现线性回归，更方便快捷。而 Java需要额外的循环操作来将数据添加进线性模型， C++ 则需要手动计算回归系数和截距。

当然，从运行效率的角度来说，Python的速度比Java、 C++慢。但人工智能有时需要的是快速构建模型并检验模型效果，使用Python可以明显减少开发时长。

除此之外，Python还有以下优点：

Python易学易用，语法清晰，初学者能够更容易入门
Python拥有丰富的第三方库和框架，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch等，这些库和框架封装了用于数据处理、数据可视化、特征工程、模型开发和深度学习的工具和函数，使得完成机器学习项目变得更加容易。
Python有庞大的开发者社区，能找到丰富的机器学习的示例代码。社区中也有很多开源项目和贡献者，对机器学习工具进行不断改进和扩展。
Python是一种跨平台语言，可以在多个操作系统上运行，这使得开发者可以轻松地在不同环境中共享代码和模型。
Python支持大规模数据处理和分析，可以与Hadoop、Spark和云计算平台集成，使其在处理大规模数据集时表现出色。