在所有程式語言裡，Python並不算萌新，從1991年釋出第一個版本，至今已經快30年了。
最近幾年，隨著人工智慧概念的火爆，Python迅速升溫，成為眾多AI從業者的首選語言。
根據資料平臺 Kaggle釋出的2017年機器學習及資料科學調查報告，在工具語言使用方面，Python是資料科學家和人工智慧從業者使用最多的語言（見下圖）。
IEEE綜覽（IEEE Spectrum）釋出的2017最受歡迎程式語言列表中，Python同樣位列第一（見下圖）。
為什麼？
原因1：Python是一種說人話的語言
所謂“說人話”，是指這種語言：
開發者不需要關注底層
語法簡單直觀
表達形式一致
我們先來看幾個程式碼的例子：
C 語言Hello World 程式碼：
int main(){printf(”Hello, World!”); return 0;}
Java 語言Hello World 程式碼：
public class HelloWorld { public static void main(String[] args){System.out.println(”Hello World!”);}}
Python 語言Hello World程式碼：
print(”Hello World!”)
僅僅是一個Hello World程式，就能看出區別了，是不是？
編譯 VS 解釋
當然，僅僅是一個Hello World的話，C和Java的程式碼也多不了幾行。
可是不要忘了，C和Java的程式碼要執行，都必須先經過編譯的環節。
對於C語言來說，在不同的作業系統上使用什麼樣的編譯器，也是一個需要斟酌的問題。一旦程式碼被copy到新的機器，執行環境和之前不同，還需要重新編譯，而那臺機器上有沒有編譯器還是一個問題，安裝上編譯器後，也許和之前最初的編譯器有所區別，還得修改原始碼來滿足編譯環境的需求……
我到底做錯了什麼？我只是想執行一個別人寫的程式而已[淚目]
而Python則不用編譯，直接執行。而且都可以不用寫檔案，一條條語句可以直接作為命令列執行。不要太方便咯。
語言語法
和Python比，Java的語法更“囉嗦”。
從上面的例子已經可以看出，建立一個連結串列，Java還需要宣告和逐個插入節點，而Python則可一行程式碼完成從連結串列建立到插入節點及賦值的全部操作。
這還只是一個例子。在真正的使用中就會發現，對於很多非常簡單基礎的操作，Java非讓你很彆扭地寫好幾行，Python直接一句搞定。
這樣的結果就是，Python寫起來省事，讀起來也方便。可讀性遠超Java。
表達風格
在10年或者更久遠之前，Python經常被用來和Perl相提並論。畢竟在那個時候，C是系統級語言，Java是面嚮物件語言，而Python & Perl則是指令碼語言的雙子星。
原因2：強大的AI支援庫
矩陣運算
NumPy由資料科學家Travis Oliphant創作，支援維度陣列與矩陣運算。結合Python內建的math和random庫，堪稱AI資料神器！有了它們，就可以放心大膽玩矩陣了！
大家知道，不管是Machine Learning，還是Deep Learning，模型、演算法、網路結構都可以用現成的，但資料是要自己負責I/O並傳遞給演算法的。
而各種演算法，實際上處理的都是矩陣和向量。
使用NumPy，矩陣的轉置、求逆、求和、叉乘、點乘……都可以輕鬆地用一行程式碼搞定，行、列可以輕易抽取，矩陣分解也不過是幾行程式碼的問題。
而且，NumPy在實現層對矩陣運算做了大量的並行化處理，通過數學運算的精巧，而不是讓使用者自己寫多執行緒程式，來提升程式效率。
有了Python這種：語法簡潔明瞭、風格統一；不需要關注底層實現；連矩陣元素都可以像在紙上寫公式一樣；寫完公式還能自動計算出結果的程式語言，開發者就可以把工作重心放在模型和演算法上了。
ML模型
用Python實現大多數經典模型，幾十上百行程式碼就夠了。
當然，對於普通使用者，也可以連演算法都不用管，只是呼叫Scikit-Learn的介面就可以了。
比如，訓練和使用一個logistic Regression模型，只需要下面幾行程式碼就可以了：
import the LogisticRegression from sklearn.linear_model import LogisticRegression# Use default parametersclassifier = LogisticRegression()# train modelclassifier.fit(train_set, target)# do testy_hat = classifier.predict(test_set)# print out test resultsprint y_hat
原因3：規模效應
語言簡單易學，支援庫豐富強大，這兩大支柱從早期就奠定了Python的江湖地位。
根據以高收入國家Stack Overflow問題閱讀量為基礎的主要程式語言趨勢統計，可以看出，近年來，Python已然力壓Java和Javascript，成為目前已開發國家增長最快的程式語言（見下圖）。
由圖可見，2012年之後，對於Python相關問題的瀏覽量迅速增長，從時間上看，這一趨勢正好和近幾年人工智慧的發展重合。
技術的普及推廣就像滾雪球，早期的積累相對緩慢，一旦過了臨界點，就是大爆發。
別的不說，就說現在tensorflow，caffe之類的深度學習框架，主體都是用Python來實現，提供的原生介面也是Python。
如今，Python在AI領域的老大地位已經奠定。
如何才能學習，緊跟科技潮流呢？往下看…………
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