那個學Python的同齡人，也許已經拋棄了你

【AI 科技大本營導讀】最近有一篇文章 “摩拜單車創始人套現 15 億：你的同齡人，正在拋棄你” 在朋友圈刷屏，一時引起眾多爭議。雖然受到了一些意見領袖的反感和聲討，但不可否認的是，這樣的言論的確引起了很多人的焦慮。十多年來，隨著PC、移動網際網路的發展，很多頂尖程式設計師已經通過技術改變了世界，更多的程式設計師也在薪資方面領跑同齡人。如今，隨著人工智慧的興起，又掀起一輪程式設計師轉型的浪潮。

但是，新的趨勢下，該學習哪種程式語言呢？

今天營長不想彎彎繞，直接拋結論：千萬別小看你身邊那個學 Python 的人，也許有一天他就悄悄跑到了你的前面。Python 被稱為是最接近 AI 的語言，也被稱為是最簡潔的語言。在程式設計師的世界中，有句話廣為流傳：“人生苦短，快用 Python ”。這句話非常形象地說出了 Python 語言在程式設計師心目中的地位。

具體為什麼，且聽營長慢慢道來。

▌程式語言對比

在 2017 年世界指令碼語言排行榜中，Python 強勢登頂；在 TIOBE 程式語言排行榜中，Python 地位也在逐月攀升，越來越受廣大開發者的歡迎。對比長盛不衰的 Java、C、C++，後起之秀 Python 深受好評。

▌Python 是最接近 AI 的語言

Python 被稱為是機器學習最優秀的語言，沒有之一。很多人不禁會問，Python 究竟有什麼優點呢？能夠在短短時間內上升為程式設計界最受歡迎的語言。在一次有關於 Python 領域的交流會上，五位 Python 專家道出了原委。

第一位：Python Twisted 網路程式設計框架創始人 Glyph Lefkowitz  ，曾在 2017 年榮獲 PSF 社群服務獎

現在 Python 已經在很大程度上取代了 Lisp ，因為二者除了有相似的高層次屬性外， Python 還擁有出色的第三方庫，以及與作業系統完美地整合。此外，由於機器學習是一個整合度特別高的學科，任何 AI 系統都需要提取大量的源資料作為訓練資料或系統輸入，Python 自帶的豐富的依賴庫能夠幫助使用者更好地訪問和轉換資料。

Python 社群還為非程式設計師提供介紹和作業系統的支援，增加了其在資料科學和科學計算中的應用。科研工作者使用 Python 來進行資料分析，系統管理員使用 Python 管理 Linux 系統，開源的雲端計算平臺 OpenStack 使用 Python 語言開發。程式設計也逐漸成了一種社交活動，這在 JavaScript 社群和 Python 社群都得到了充分的證明和認可。

第二位：PSF 社群的聯合創始人及 eGenix 的執行長 Marc-Andre Lemburg

Python 是一門理想的整合語言，它將各種技術繫結在一起。Python 是用於實現更高效的 C / C ++ 演算法及 CUDA / cuDNN 的最好的“膠水”語言，這就是為什麼現有的機器學習 / 深度學習庫能夠在 Python 中高效執行的原因，這對於 AI 領域的工作也是非常重要的。

Python 還是一個理想的粘合平臺，為開發人員與外部庫的低層次整合人員之間搭建連線。這主要是由於 Python 可以通過一個完整的 C API 來訪問。

第三位：《 Python Machine Learning 》一書的作者 Sebastian Raschka

Python 程式碼非常容易閱讀和學習。大多數從事機器學習和人工智慧的研究人員都希望以最方便的方式來實現自己的想法。他們的重點是研究和應用程式的開發，程式設計只是實現這個想法的工具。

不僅如此，Python 程式碼可讀極強，這有助於保持最新的機器學習和 AI 的現狀，例如，實現AI  的新思路往往需要相對複雜的演算法，而在閱讀相關程式碼時，語言越透明，可讀性越好，程式碼的除錯也越容易。

第四位：ThoughtWorks 的技術長及PSF社群會員 Luciano Ramalho

Python 之所以能夠如此受歡迎的最重要和最直接原因是其 NumPy 和 SciPy 庫能夠支援 scikit-learn 這樣的專案，這幾乎是目前解決機器學習問題所需的標準配置。

另一個原因是 Python 的運算子過載功能，能使程式碼可讀性更好，簡潔性更高。此外，Python 的緩衝協議 ( PEP 3118 ) ，是外部庫在處理類似陣列的資料結構時與 Python 進行高效互動的標準。最後，Python 為科學計算提供了豐富的依賴庫和全面的作業系統，這也促進了更多的資料科學家使用。

第五位：Red Hat 的高階軟體工程師；SQLAlchemy 的開發者 Mike Bayer

高階的指令碼語言對於 AI 和機器學習是非常適合的，因為可以快速遷移並進行改動，我們建立的大部分程式碼代表的是實際問題中相關的數學知識和資料結構，而不是所謂的程式碼模板，因此我們可以根據實際問題的需要，嘗試更改指令碼的程式碼來解決我們的問題。同時，在 Python 語言中，幾乎所有的想法都可以通過 30-40 行程式碼快速驗證。

像 Python 這樣的指令碼語言更適合 AI 的工作，因為它嚴格而一致的語法風格。每個 Python 使用者都可以更好地理解對方的 Python 程式碼，而其他語言的語法有可能會導致混淆和不一致的程式設計範例，這就是 Python 較其他程式語言的優勢所在。

▌Python 前景

2018 年 3 月起，全國計算機二級考試新增 “ Python 語言程式設計” 科目；2018 年起，浙江省資訊科技教材程式語言將會從 vb 更換為 Python。另外，北京和山東確定將 Python 程式設計基礎納入資訊科技課程和高考的內容體系。

Python 的火爆不僅與它本身先天性的優勢有關，還在於它成為了許多公司開發人工智慧程式的首選程式語言。除了 Google 的 AlphaGo 應用 Python 語言而大獲成功以外，在 Facebook 開源了人工智慧程式設計工具箱 PyTorch 後，更是奠定了它作為人工智慧時代的首選語言。



來自智聯招聘、看準網、拉勾網、前程無憂、中華英才網等招聘網站的資料顯示，隨著 Python 語言的持續火熱，對於 Python 技術人才的需求也在不斷增加——日均需求量甚至達到了 15000+，北上廣深等一線城市的需求更是龐大。



Python 在世界變成語言排行榜中，從2013年開始，到2017年，一直處於上升趨勢中。從排名第九位到去年越居於排名第四位，並以持續上漲的勢如破竹的氣勢衝頂前三。可謂是程式語言中的最佳潛力股，目前，Python 已經逐步在網路爬蟲、資料分析、AI、機器學習、Web 開發、金融、運維、測試等多個領域紮根壯大。





而在薪資待遇上，Python 開發者也沒有讓人失望。職友集通過分析來自全國的 12809 份樣例資料可以發現，全國 Python 工程師的平均月資能夠達到 19160 元，其中 20 - 30K 的工程師數量更是超過了四成。

基於 Python 的種種優勢，作為程式設計師的你該如何轉型呢？“自學”不僅效率低下，還不能保證效率；“脫產”又要從新做回學生，全職學習；想要一個兩全其美的方式？

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