人工智能概念的火爆,为什么Python是入行的首选语言?

在所有编程语言里,Python并不算萌新,从1991年发布第一个版本,至今已经快30年了。

最近几年,随着人工智能概念的火爆,Python迅速升温,成为众多AI从业者的首选语言。

根据数据平台 Kaggle发布的2017年机器学习及数据科学调查报告,在工具语言使用方面,Python是数据科学家和人工智能从业者使用最多的语言(见下图)。

IEEE综览(IEEE Spectrum)发布的2017最受欢迎编程语言列表中,Python同样位列第一(见下图)。

为什么?

原因1:Python是一种说人话的语言

所谓“说人话”,是指这种语言:

1.开发者不需要关注底层

2.语法简单直观

3.表达形式一致

我们先来看几个代码的例子:

C 语言Hello World 代码:

int main(){ printf("Hello, World!"); return 0;}

Java 语言Hello World 代码:

public class HelloWorld { public static void main(String[] args){ System.out.println("Hello World!"); }}

Python 语言Hello World代码:

print("Hello World!")

仅仅是一个Hello World程序,就能看出区别了,是不是?

编译 VS 解释

当然,仅仅是一个Hello World的话,C和Java的代码也多不了几行。

可是不要忘了,C和Java的代码要运行,都必须先经过编译的环节。

对于C语言来说,在不同的操作系统上使用什么样的编译器,也是一个需要斟酌的问题。一旦代码被copy到新的机器,运行环境和之前不同,还需要重新编译,而那台机器上有没有编译器还是一个问题,安装上编译器后,也许和之前最初的编译器有所区别,还得修改源代码来满足编译环境的需求……

我到底做错了什么?我只是想运行一个别人写的程序而已

而Python则不用编译,直接运行。而且都可以不用写文件,一条条语句可以直接作为命令行运行。不要太方便咯。

语言语法

和Python比,Java的语法更“啰嗦”。

从上面的例子已经可以看出,创建一个链表,Java还需要声明和逐个插入节点,而Python则可一行代码完成从链表创建到插入节点及赋值的全部操作。

这还只是一个例子。在真正的使用中就会发现,对于很多非常简单基础的操作,Java非让你很别扭地写好几行,Python直接一句搞定。

这样的结果就是,Python写起来省事,读起来也方便。可读性远超Java。

表达风格

在10年或者更久远之前,Python经常被用来和Perl相提并论。毕竟在那个时候,C是系统级语言,Java是面向对象语言,而Python & Perl则是脚本语言的双子星。

Python和Perl在设计层面有一个非常大的区别:

Python力求让不同的人在撰写同样功能实现的代码时,所用的表达形式尽量一致;

而Perl则是故意追求表达的千姿百态,让同一个人在不同地方写同样功能时所用具体形式都不同。

从哲学层面讲,Perl的追求更加自由主义,更利于释放人类的多样化天性。也确实有很多Geek范儿程序员因为这一点推崇毫无限制的Perl,鄙视到处设限的Python。

然而,Perl写的程序——那叫一个乱七八糟!

当你想遇到问题,想在网上找点实例代码看看的时候,搜到的Perl example千姿百态,很难找到一种“大众”的解法。而不同写法之间,还很难保证相容。

这个问题其实在Python vs Java上也有,只不过程度要低得多。

Java语言本身并没有想要把自己变成书写代码诗歌的载体。但是因为它长年大量地被应用在企业级软件的后台开发,夹杂进了太多并非语言本身却又与其使用不可分割的东西,进一步加剧了Java的繁杂。

如果不是想成为代码诗人,或者语言大师,只是想用尽量简单直接的方法,把事情做了,首选语言确实是Python。

原因2:强大的AI支持库

矩阵运算

NumPy由数据科学家Travis Oliphant创作,支持维度数组与矩阵运算。结合Python内置的math和random库,堪称AI数据神器!有了它们,就可以放心大胆玩矩阵了!

大家知道,不管是Machine Learning,还是Deep Learning,模型、算法、网络结构都可以用现成的,但数据是要自己负责I/O并传递给算法的。

而各种算法,实际上处理的都是矩阵和向量。

使用NumPy,矩阵的转置、求逆、求和、叉乘、点乘……都可以轻松地用一行代码搞定,行、列可以轻易抽取,矩阵分解也不过是几行代码的问题。

而且,NumPy在实现层对矩阵运算做了大量的并行化处理,通过数学运算的精巧,而不是让用户自己写多线程程序,来提升程序效率。

有了Python这种:语法简洁明了、风格统一;不需要关注底层实现;连矩阵元素都可以像在纸上写公式一样;写完公式还能自动计算出结果的编程语言,开发者就可以把工作重心放在模型和算法上了。

ML模型

用Python实现大多数经典模型,几十上百行代码就够了。

当然,对于普通用户,也可以连算法都不用管,只是调用Scikit-Learn的接口就可以了。

比如,训练和使用一个logistic Regression模型,只需要下面几行代码就可以了:

# import the LogisticRegression from sklearn.linear_model import LogisticRegression # Use default parameters classifier = LogisticRegression() # train model classifier.fit(train_set, target) # do test y_hat = classifier.predict(test_set) # print out test results print y_hat

支持图表

Python还有许多图标方面的支持库。用来生成dashboard上的各种图形表格,是非常简单的事情。

比如使用Plotly图形库,下面这些炫彩的图形,就随便用啦:

原因3:规模效应

语言简单易学,支持库丰富强大,这两大支柱从早期就奠定了Python的江湖地位。

根据以高收入国家Stack Overflow问题阅读量为基础的主要编程语言趋势统计,可以看出,近年来,Python已然力压Java和Javascript,成为目前发达国家增长最快的编程语言(见下图)。

由图可见,2012年之后,对于Python相关问题的浏览量迅速增长,从时间上看,这一趋势正好和近几年人工智能的发展重合。

技术的普及推广就像滚雪球,早期的积累相对缓慢,一旦过了临界点,就是大爆发。

别的不说,就说现在tensorflow,caffe之类的深度学习框架,主体都是用Python来实现,提供的原生接口也是Python。

如今,Python在AI领域的老大地位已经奠定。

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