人工智能时代，Python还不快学起来吗

“是时候学点Python了”。作为一名不怎么安分的程序员，你或许觉得，产生这样的想法并不奇怪，但学习Python却是出于自己对工作现状以及如何应对未来挑战所作出的思考。读过我以前博客的朋友，可能都知道，我推崇软件领域中的匠人精神，将软件开发也视为一种制作，并将优秀的产品归纳为功能性与美感的结合。这在过去或许是普遍适用的优秀产品准则，然而，今天当我们已经站到人工智能时代的大门前时，我却发现过去对于软件产品的理解，已显得有些狭隘且过时了。未来所有的优秀产品都应该是功能、美感与智能的有机结合。而这种新的智能特性无疑会给我们每一个人带来巨大的机遇，不仅仅是我们程序员，也包括那些医生、教师、金融从业人员亦或是学生，或正在为孩子想着学些什么的家长，每个人都有机会通过将智能引入自己的工作、产品、生活中，去获得新的成功。而今天我们放眼整个软件开发领域，Python无疑是那个最能为我们带来这一智能特性的编程语言。

那么，又是什么原因使Python能在众多编程语言中脱颖而出，它又具有哪些迷人的特性呢？

数据科学基因带来的智能特性

Python在今天变得如此重要，一个重要的原因便是它能更方便地为我们的工作以及生活创造智能的特性。人工智能在最近几年得到突飞猛进的发展，其根本原因并不在于其理论基础发生了根本性的变化。而恰恰在于，互联网飞速发展之后，积累的大量可供分析的数据，以及对这些数据进行处理、分析以及预测的能力的显著提升（包括云计算提供的强大分布式运算能力，摩尔定律下每一个计算单元成本的持续降低，加之以神经网络为代表的深度学习算法的应用），使我们得到了超乎想象的人工智能。在很多领域，比如被视为人类智慧最顶尖的棋类游戏——围棋，过去只有读过那些名校才能得到的投行工作，甚至是需要丰富经验的医生、律师、飞行员，这些专业性要求极高的工作，都越来越多地受到来自人工智能的挑战，有的甚至已被完全超越。

虽然有人对此表示担忧，但我却持乐观的态度，并相信这是加速回归定律（技术的不断加速是加速回归定律的内涵和必然结果，这个定律描述了进化节奏的加快，以及进化过程中产物的指数增长。《奇点临近》、《机器之心》等书中，都将此理论作为对未来预测的基础）作用下的必然结果。况且就目前而言，那些可预见的人工智能，更多取代的是那些需要基于复杂模式进行精确识别与处理的工作，这返过来将会解放更多人力，使我们可以在人工智能的协助下，将更多时间和精力投入到更具创造性和情感价值的有趣工作中。

而Python正是以数据科学而闻名，它拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境，从而助推其成为大数据和云计算中最流行的语言之一。而它的这种数据科学基因，也自然地延伸到了机器学习领域，今天，我们非常熟悉的众多机器学习库，如scikit-learn、Tensorflow等都基于或支持Python语言开发。我们可以很方便地使用它们，去构建自己的智能应用。

令人着迷数据分析与处理能力

Python被设计为有着广泛通用性的编程语言，你几乎可以利用它来做任何事情，包括创建Web应用或桌面应用、编写程序脚本、配置服务器等等。但最令我着迷的还是它的看家本领——数据的分析与处理。我已经用JAVA写了十多年代码，也早已习惯使用它，处理工作中遇到的各种问题。但当我开始接触Python之后，便立刻为它在数据处理与分析方面的强大功能与便利性而感到着迷。

虽然还只能算是个新手，但我已经尝试着使用Pandas（全称：Python Data Analysis Library，是一个基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包），写了不少简单的数据处理程序，这些程序都很短小，有的甚至才十几行代码，然而它们所能达到的效果，却是以前用JAVA需要3倍，甚至更多的代码量才能实现的。而且这些程序在运行速度和效率上，也丝毫不落下风，这点令我颇为惊喜。现在凡涉及到数据处理的工作，我都会优先选择Python。虽然只是换了一种编程语言，但这一改变却已着实大大提升了我的工作效率。

这不禁又让我想到最近读到的一篇非常有趣的文章，说的是一个医生如何通过自学Python，将一些智能分析算法应用于病人诊断数据比对，以及超声图像分析，使自己从过去复杂而重复的工作中解放出来，变得效率倍增的故事。我暗想，这应该是个颇有远见的医生，利用Python赋予的数据处理能力，将智能引入到自己的工作和生活中，一切便随之发生了改变。其实，和这位医生一样，我们很多人的工作都是与数据或图像打交道，并基于一定的模式去处理它们，何不学学那位医生，也学点Python，然后尝试着去改变一下自己的工作和生活呢？

简单、可靠、高效

还是让我们回到语言本身，很多人会将Python称为一门优雅的编程语言。关于编程语言的美学问题，不在这篇文章的探究范围内，但Python留给我这个老程序员的印象，概括起来便是：简单、可靠、高效。打个可能不太恰当的比方，它像极了红楼梦中的经典人物形象：王熙凤，雷厉风行，三下五除二便把一件复杂的事情处理得干干净净，毫不拖泥带水。这可能也正是我越来越喜欢它的原因吧。

简单

我前后接触过不少编程语言，对我来说开发语言的语义都大致相同，而在语法上，Python无疑是简单而精炼的，它似乎生来就是为程序员编码效率而考虑的编程语言。这一点可能也与Python本身是一门解释型语言有关。很多在其他编程语言编译阶段，需要给出的类型限制或约束，在Python中都可以省略。从下面两个简单的Python与Java对比的例子中，你也一定能看出Python语言简洁的特点。

另外，Python语言也被设计得更接近于自然语言，比如：在Python中并没有使用很多编程语言中用的"{}"来限定代码块，而完全采用缩进的方式加以限制。虽然很多程序员一开始会觉得不太习惯，但这却在不经意间，使Python代码更为整洁、一致，也就提供了更加良好的可读性。

可靠

Python非常可靠，你可以将它使用在任何场景中，比如网页开发、PC应用程序、数据处理、移动应用程序、硬件等等。而且在几乎每一个领域，Python都提供了非常稳定且可靠的框架或第三方库，从用于构建Web应用的Danjo，科学计算领域的NumPy， Pandas和 SciPy，机器学习领域大名鼎鼎的scikit-learn，以及用于自然语言处理的nltk，你可以利用它们，轻松地构建不同用途的应用。并且，由于Python本身便是跨平台的，你也不必担心兼容性的问题。

高效

高效似乎一直与Python这样的解释型语言无关，然而，Python却有其独到之处。由于Python本身能够非常方便地调用更底层的第三方库，而那些底层库大多又是用C或C++语言编写的，因此借助Python的这种粘合剂能力，许多著名的第三方库包括Python本身都能以更好的性能运行。即使在不同的平台，你也不必担心性能损失。

Google的支持以及一个强大的社区

Python并不是一个很新的编程语言了，它诞生于1991年，由于是免费的，你可以很方便地获得它。Google从2006年起开始大力资助Python的发展。这对Python非常重要，因为这意味着，像Google这样的科技巨头，在很多优秀的项目中都会优先选择Python，而在此过程中，Google创建了大量的Python指南和教程以及支持工具。这也反过来帮助更多小企业以及它们的开发人员加入到Python开发者的阵营中。

另一个使Python如此快速发展的重要原因是，它的背后有着一个健康、活跃的开发者社区。他们不但贡献了大量文档、指南、教程。还创建并维护着很多知名的Python第三方库，开发人员可以非常方便的利用PIP下载这些第三方库，并在自己的项目中使用。另外，无论你是一个新手还是一个有经验的开发人员，当你遇到任何Python有关的问题，都可以在社区中提问并获得帮助。

适合教、容易学

如果让我选择一门编程语言用于教学的话，我首先会想到Python。不仅因为它简单，更重要的原因是，它能更好地贴近于人工智能时代对于开发者新的编程技能要求。Python有很好的数据分析处理以及机器学习的工具包，能帮助学习者方便地将它们应用到实际的工作中。而如果教学对象是年纪更小的中小学生，那么，Python在数据科学方面的优秀特性，又能够很好地启发孩子们的数感，促进他们在数学方面的发展。

当然，Python语言本身具有清晰、简洁的语法结构，更贴近于自然语言，运行高效，以及不需要构建、编译便可以直接运行的特点也都非常适合于初学者学习。如果你正在考虑学习一门对未来有用的编程语言，那么Python无疑会是你的最佳选择。