python人工智能_python人工智能竞赛题 - CSDN
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  • python人工智能第一季

    万人学习 2019-11-05 17:19:06
    Python人工智能课程共400集,从零基础开始,全面讲解Python基础,直达可以手写神经网络的境界。 我们创造性的增加了:手写数据结构和算法、手写神经网络项目。让零基础学员在学习Python时就开始接触高深的底层...
  • python人工智能-图像识别

    万次阅读 多人点赞 2019-08-03 16:43:15
    PIL:(Python Imaging Library)是Python平台上的图像处理标准库,功能非常强大。 pytesseract:图像识别库。 我这里使用的是python3.6,PIL不支持python3所以使用如下命令 pip install pytesseract pip ...

    一、安装库

    首先我们需要安装PIL和pytesseract库。
    PIL:(Python Imaging Library)是Python平台上的图像处理标准库,功能非常强大。
    pytesseract:图像识别库。

    我这里使用的是python3.6,PIL不支持python3所以使用如下命令

    pip install pytesseract
    pip install pillow
    

    如果是python2,则在命令行执行如下命令:

    pip install pytesseract
    pip install PIL
    

    这时候我们去运行上面的代码会发现如下错误:

    错误提示的很明显:
    No such file or directory :"tesseract"

    这是因为我们没有安装tesseract-ocr引擎

    二、tesseract-ocr引擎

    光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程。OCR技术非常专业,一般多是印刷、打印行业的从业人员使用,可以快速的将纸质资料转换为电子资料。关于中文OCR,目前国内水平较高的有清华文通、汉王、尚书,其产品各有千秋,价格不菲。国外OCR发展较早,像一些大公司,如IBM、微软、HP等,即使没有推出单独的OCR产品,但是他们的研发团队早已掌握核心技术,将OCR功能植入了自身的软件系统。对于我们程序员来说,一般用不到那么高级的,主要在开发中能够集成基本的OCR功能就可以了。这两天我查找了很多免费OCR软件、类库,特地整理一下,今天首先来谈谈Tesseract,下一次将讨论下Onenote 2010中的OCR API实现。可以在这里查看OCR技术的发展简史。
    Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。然而,HP不久便决定放弃OCR业务,Tesseract也从此尘封。
    数年以后,HP意识到,与其将Tesseract束之高阁,不如贡献给开源软件业,让其重焕新生--2005年,Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得,并求诸于Google对Tesseract进行改进、消除Bug、优化工作。

    ###安装tesseract-ocr引擎

    brew install tesseract
    

    然后我们通过tesseract -v看一下是否安装成成功

    tesseract 3.05.01
    leptonica-1.75.0
    libjpeg 9b : libpng 1.6.34 : libtiff 4.0.9 : zlib 1.2.11
    

    这时候我们运行上面代码会出现乱码

    这是因为tesseract默认只有语言包中没有中文包,如下图:

    ###安装tesseract-ocr语言包
    我们去GitHub下载我们需要的语言包,这里我只下载了chi_tra.traineddatachi_sim.traineddata
    github:tesseract-ocr/tessdata
    然后放到/usr/local/Cellar/tesseract/3.05.01/share/tessdata路径下面。

    可以通过tesseract --list-langs查看本地语言包:

    可以通过tesseract --help-psm 查看psm

    0:定向脚本监测(OSD)
    1: 使用OSD自动分页
    2 :自动分页,但是不使用OSD或OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)
    3 :全自动分页,但是没有使用OSD(默认)
    4 :假设可变大小的一个文本列。
    5 :假设垂直对齐文本的单个统一块。
    6 :假设一个统一的文本块。
    7 :将图像视为单个文本行。
    8 :将图像视为单个词。
    9 :将图像视为圆中的单个词。
    10 :将图像视为单个字符。

    为什么这里要强调语言包和psm,因为我们在使用中会用到,
    比如多个语言包组合并且视为统一的文本块将使用如下参数:
    pytesseract.image_to_string(image,lang="chi_sim+eng",config="-psm 6")
    这里我们通过+来合并使用多个语言包。

    接下来我们看一下配置好一切的正确结果。

    import pytesseract
    from PIL import Image
    
    image = Image.open("../pic/c.png")
    code = pytesseract.image_to_string(image,lang="chi_sim",config="-psm 6")
    print(code)
    

    此时大公告成。

    ~~号外~~福利~~号外~~
    程序员的福音: “老曾筋骨祛痛贴”,百年祖传配方,专治腰间盘肩周颈椎坐骨神经腰腿疼痛等,博主亲测效果非常棒,因长期久坐写代码,坐姿不规范导致脖子疼,腰椎疼,用过之后疼痛逐渐缓解,现在已无任何疼痛,用过后让你写代码一身轻松,so easy,妈妈再也不用担心我们写代码了。

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  • Python人工智能到底啥关系?

    千次阅读 2019-05-17 21:59:55
    Python人工智能工程师待遇怎么样? 今天朗妹儿就来为大家解答一下: 关于Python Python是一门计算机程序语言,目前在人工智能科学领域被广泛应用,广泛应用就表明各种库,各种相关联的框架都是以Python作为主要...

    我们经常听到”Python“与”人工智能“这两个词,

    也很容易混淆这两个词,

    那么Python和人工智能到底什么关系呢?

    Python人工智能工程师待遇怎么样?

    今天朗妹儿就来为大家解答一下:

    关于Python

    Python是一门计算机程序语言,目前在人工智能科学领域被广泛应用,广泛应用就表明各种库,各种相关联的框架都是以Python作为主要语言开发出来的。

    谷歌的TensorFlow大部分代码都是Python,其他语言一般只有几千行。

    Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具,从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据计算,用Python是很自然的,简单高效。

    Python有非常多优秀的深度学习库可用,现在大部分深度学习框架都支持Python,不用Python用什么?

    关于人工智能

    人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,

    该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

    人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”

    简单来说,人工智能是一种未来性的技术。

    人工智能的应用

    从我们日常用的智能音箱,到百度、谷歌等独角兽公司研发的无人驾驶汽车,再到波士顿动力最新的智能机器人,都是人工智能技术的现实应用。

    有人预测,在未来十年,人工智能将主导我们的生活。

    至2027年:

    •自动驾驶已相当成熟,大街上超过30%的汽车是无人驾驶的,很多私家车主在上班期间就把车开启自动架驶模式,让它自己接单挣外快

    •各行业大量使用机器人替代人工,底层的司机、保安、快递、清洁工、超市服务员、护士、制造工人等技术含量较低的工程受到极大冲击。

     

    Python和人工智能的关系

    其实,简单来说,Python是最适合人工智能开发的编程语言。

    Python由于简单易用,是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一,它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。

    当谈到AI时,Python是一种现代化的选择。

    为什么呢,除了一般的原因,Python使原型设计变得更加快捷,同时具有更加稳定的架构。

    举个例子,比如Scikit-learn(一个机器学习库)。 在Python中调试是一个很快的过程。它还提供了对其他语言的应用程序设计接口(API)。Python的大量的库很有帮助,但是你必须精通Python,才能很好地利用它。

    未来10年将是大数据,人工智能爆发的时代,到时将会有大量的数据需要处理,而python最大的优势,就是对数据的处理,有着得天独厚的优势,我相信未来的10年,Python会越来越火。

    Python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。

    大数据与人工智能时代,掌握Python基础后,我们可以选择数据分析方向、人工智能方向、全栈开发方向.....

    Python的几个发展方向如下:

    1.Python web全栈工程师

    我们都知道,全栈工程师不管在哪个语言中都是人才中的人才,全栈工程师的薪资在20K左右,而Python web全栈工程师则会高出5k-10K,所以若是你能力足够,首选就是Python web全栈工程师。

    2.Python自动化测试工程师

    只要是和自动化有关系的,Python这门语言都可以发挥出巨大的优势,目前做自动化测试的部分工作者都需要学习Python帮助提高测试效率,作自动化测试的人都明白,会不会Python是两回事。目前Python自动化测试的薪资在15k-25k左右。

    3.大数据工程师

    我们现在是真正的大数据时代,而Python这门语言在大数据上比Java更加有效率,大数据虽然难学,但是Python语言可以更好地和大数据对接。目前大数据工程师的薪资在18k-25k左右。

    4.数据分析师、爬虫工程师

    做数据分析的现在也是需要学习Python的,Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度,这对于做数据分析的人来说再好不过了,若是你还在用表格的阶段,可以尝试提升一下自己了。目前数据分析师、Python爬虫工程师的薪资是18k-25K。

    5.自动化运维

    根据了解,现在好像没有太多的运维工作者不需求Python,只要还有一点上进心的,想着未来今后的发展,他们根本都在努力学习Python,运维今后不要再问为什么要学习Python了,没有为什么。目前自动化工程师的薪资是15k-20k。

    6.人工智能

    为什么把这个方向留在最后,因为这是咱们即将到来的年代“人工智能年代”机器人扫地,机器人洗碗,这样的年代不会太远,最多五年,而Python正是这个方向首选的语言。目前人工智能开发工程师的薪资在25k-35K。

    如果你也想了解编程或者学个技术,不如现在就开始行动。

    今天的分享就到此结束,如果我的分享对你有帮助,也欢迎大家转发我的文章让更多人受益,如果你在学习Python的过程当中有遇见任何问题,可以加入我的python交流学习qq群:250933691,多多交流问题,互帮互助,群里有不错的学习教程和开发工具。学习python有任何问题(学习方法,学习效率,如何就业),可以随时来咨询我

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  • 本课程是面向Python小白,Python爱好者推出的,包含Python人工智能入门。
  • AI人工智能-Python实现人机对话

    万次阅读 2017-12-12 16:56:07
     在人工智能进展的如火如荼的今天,我们如果不尝试去接触新鲜事物,马上就要被世界淘汰啦~  本文拟使用Python开发语言实现类似于WIndows平台的“小娜”,或者是IOS下的“Siri”。最终达到人机对话的效果。 ...

    【前言】

      AI

      在人工智能进展的如火如荼的今天,我们如果不尝试去接触新鲜事物,马上就要被世界淘汰啦~

      本文拟使用Python开发语言实现类似于WIndows平台的“小娜”,或者是IOS下的“Siri”。最终达到人机对话的效果。

    【实现功能】

      这篇文章将要介绍的主要内容如下:

      1、搭建人工智能--人机对话服务端平台

      2、实现调用服务端平台进行人机对话交互

    【实现思路】

      AIML

      AIML由Richard Wallace发明。他设计了一个名为 A.L.I.C.E. (Artificial Linguistics Internet Computer Entity 人工语言网计算机实体) 的机器人,并获得了多项人工智能大奖。有趣的是,图灵测试的其中一项就在寻找这样的人工智能:人与机器人通过文本界面展开数分钟的交流,以此查看机器人是否会被当作人类。

      本文就使用了Python语言调用AIML库进行智能机器人的开发。

      本系统的运作方式是使用Python搭建服务端后台接口,供各平台可以直接调用。然后客户端进行对智能对话api接口的调用,服务端分析参数数据,进行语句的分析,最终返回应答结果。

      当前系统前端使用HTML进行简单地聊天室的设计与编写,使用异步请求的方式渲染数据。

    【开发及部署环境】

    开发环境:Windows 7 ×64 英文版

         JetBrains PyCharm 2017.1.3 x64

    测试环境:Windows 7 ×64 英文版

    【所需技术】

      1、Python语言的熟练掌握,Python版本2.7

      2、Python服务端开发框架tornado的使用

      3、aiml库接口的简单使用

      4、HTML+CSS+Javascript(jquery)的熟练使用

      5、Ajax技术的掌握

    【实现过程】

      1、安装Python aiml库

    pip install aiml

      2、获取alice资源

      Python aiml安装完成后在Python安装目录下的 Lib/site-packages/aiml下会有alice子目录,将此目录复制到工作区。 
    或者在Google code上下载alice brain: aiml-en-us-foundation-alice.v1-9.zip

      3、Python下加载alice

      取得alice资源之后就可以直接利用Python aiml库加载alice brain了:

    import aiml
    os.chdir('./src/alice') # 将工作区目录切换到刚才复制的alice文件夹
    alice = aiml.Kernel()
    alice.learn("startup.xml")
    alice.respond('LOAD ALICE')

      注意加载时需要切换工作目录到alice(刚才复制的文件夹)下。

      4、 与alice聊天

      加载之后就可以与alice聊天了,每次只需要调用respond接口:

    alice.respond('hello') #这里的hello即为发给机器人的信息

      5. 用Tornado搭建聊天机器人网站

      Tornado可以很方便地搭建一个web网站的服务端,并且接口风格是Rest风格,可以很方便搭建一个通用的服务端接口。

      这里写两个方法:

      get:渲染界面

      post:获取请求参数,并分析,返回聊天结果

      Class类的代码如下:

    复制代码
    class ChatHandler(tornado.web.RequestHandler):
        def get(self):
            self.render('chat.html')
    
        def post(self):
            try:
                message = self.get_argument('msg', None)
    
                print(str(message))
    
                result = {
                    'is_success': True,
                    'message': str(alice.respond(message))
                }
    
                print(str(result))
    
                respon_json = tornado.escape.json_encode(result)
    
                self.write(respon_json)
    
            except Exception, ex:
                repr(ex)
                print(str(ex))
    
                result = {
                    'is_success': False,
                    'message': ''
                }
    
                self.write(str(result))
    复制代码

      6. 简单搭建一个聊天界面

      

      该界面是基于BootStrap的,我们简单搭建这么一个聊天的界面用于展示我们的接口结果。同时进行简单的聊天。

      6. 接口调用

      我们异步请求服务端接口,并将结果渲染到界面

    复制代码
                    $.ajax({
                        type: 'post',
                        url: AppDomain+'chat',
                        async: true,//异步
                        dataType: 'json',
                        data: (
                        {
                            "msg":request_txt
                        }),
                        success: function (data)
                        {
                            console.log(JSON.stringify(data));
                            if (data.is_success == true) {
                                setView(resUser,data.message);
                            }
                        },
                        error: function (data)
                        {
                            console.log(JSON.stringify(data));
                        }
                    });//end Ajax
    复制代码

     

      这里我附上系统的完整目录结构以及完整代码->

      7、目录结构

      

      8、Python服务端代码

     View Code

      9、Html前端代码

     View Code

    【系统测试】

      1、首先我们将我们的服务运行起来

      

      2、调用测试

       然后我们进行前台界面的调用

      

      

      这里我们可以看到,我们的项目完美运行,并且达到预期效果。

    【可能遇到问题】  

      中文乱码

    【系统展望】

      经过测试,中文目前不能进行对话,只能使用英文进行对话操作,有待改善

    本文为七小站主原创作品,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/qixiaoyizhan/ 且在文章页面明显位置给出原文链接,否则保留追究法律责任的权利。 
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  • Python语言在人工智能(AI)中的优势

    万次阅读 多人点赞 2017-02-08 16:04:57
    本文探讨了Python语言在AI领域的优势与运用。 谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言? 这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前,Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会,局面尚且不清楚,...

    本文探讨了Python语言在AI领域的优势与运用。

    Python为何能坐稳 AI 时代头牌语言0

    谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言?

    这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前,Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会,局面尚且不清楚,那么三年之后,趋势已经非常明确了,特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后,Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立,未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。

    不过声音市场上还有一些杂音。最近一个有意学习数据科学的姑娘跟我说,她的一个朋友建议她从 Java 入手,因为 Hadoop 等大数据基础设施是用 Java 写的。

    无独有偶,上个月 IBM developerWorks 发表的一篇个人博客(https://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/jfp/entry/What_Language_Is_Best_For_Machine_Learning_And_Data_Science?lang=en),用职位招聘网站indeed 上的数据做了一个统计。

    这篇文章本身算得上是客观公正,实事求是,但传到国内来,就被一些评论者曲解了本意,说 Python 的优势地位尚未确立,鹿死谁手尚未可知,各位学习者不可盲目跟风啊,千万要多方押宝,继续撒胡椒面不要停。

    在这里我要明确表个态,对于希望加入到 AI 和大数据行业的开发人员来说,把鸡蛋放在 Python 这个篮子里不但是安全的,而且是必须的。

    或者换个方式说,如果你将来想在这个行业混,什么都不用想,先闭着眼睛把 Python 学会了。

    当然,Python不是没有它的问题和短处,你可以也应该有另外一种甚至几种语言与 Python 形成搭配,但是Python 将坐稳数据分析和 AI 第一语言的位置,这一点毫无疑问。

    我甚至认为,由于 Python 坐稳了这个位置,由于这个行业未来需要大批的从业者,更由于Python正在迅速成为全球大中小学编程入门课程的首选教学语言,这种开源动态脚本语言非常有机会在不久的将来成为第一种真正意义上的编程世界语。

    讨论编程语言的优劣兴衰一直被认为是一个口水战话题,被资深人士所不屑。但是我认为这次 Python 的上位是一件大事。

    请设想一下,如果十五年之后,所有40岁以下的知识工作者,无分中外,从医生到建筑工程师,从办公室秘书到电影导演,从作曲家到销售,都能使用同一种编程语言进行基本的数据处理,调用云上的人工智能 API,操纵智能机器人,进而相互沟通想法,那么这一普遍编程的协作网络,其意义将远远超越任何编程语言之争。目前看来,Python 最有希望担任这个角色。

    Python 的胜出令人意外,因为它缺点很明显。

    它语法上自成一派,让很多老手感到不习惯;“裸” Python 的速度很慢,在不同的任务上比C 语言大约慢数十倍到数千倍不等;由于全局解释器锁(GIL) 的限制,单个Python 程序无法在多核上并发执行;Python 2 和 Python 3 两个版本长期并行,很多模块需要同时维护两个不同的版本,给开发者选择带来了很多不必要的混乱和麻烦;由于不受任何一家公司的控制,一直以来也没有一个技 术巨头肯死挺 Python 。

    所以,相对于 Python 的应用之广泛,其核心基础设施所得到的投入和支持其实是非常薄弱的。

    Python为何能坐稳 AI 时代头牌语言1

    直到今天,26岁的Python 都还没有一个官方标配的 JIT 编译器,相比之下, Java 语言在其发布之后头三年内就获得了标配 JIT 。

    另一个事情更能够说明问题。Python 的 GIL 核心代码 1992 年由该语言创造者 Guido van Rossum 编写,此后十八年时间没有一个人对这段至关重要的代码改动过一个字节。

    十八年!直到2010年,Antoine Pitrou才对 GIL 进行了近二十年来的第一次改进,而且还仅在 Python 3.x 版本中使用。这也就是说,今天使用 Python 2.7 的大多数开发者,他们所写的每一段程序仍然被26年前的一段代码牢牢制约着。

    说到 Python 的不足,我就想起发生在自己身上的一段小小的轶事。我多年前曾经在一篇文章里声明自己看好 Python,而不看好 Ruby。

    大概两年多以前,有一个网友在微博里找到我,对我大加责备,说因为当年读了我这篇文章,误听谗言,鬼迷心窍,一直专攻 Python,而始终对 Ruby 敬而远之。

    结果他Python 固然精通,但最近一学 Ruby,如此美好,如此甜蜜,喜不自胜,反过来愤然意识到,当年完全被我误导了,在最美的年华错过了最美的编程语言。

    我当时没有更多的与他争辩,也不知道他今天是否已经从Python后端、大数据分析、机器学习和 AI 工程师成功转型为Rails快速开发高手。我只是觉得,想要真正认识一件事物的价值,确实也不是一件容易的事情。

    Python 就是这样一个带着各种毛病冲到第一方阵的赛车手,但即便到了几年前,也没有多少人相信它有机会摘取桂冠,很多人认为 Java 的位置不可动摇,还有人说一切程序都将用 JavaScript重写。

    但今天我们再看,Python 已经是数据分析和 AI的第一语言,网络攻防的第一黑客语言,正在成为编程入门教学的第一语言,云计算系统管理第一语言。

    Python 也早就成为Web 开发、游戏脚本、计算机视觉、物联网管理和机器人开发的主流语言之一,随着 Python 用户可以预期的增长,它还有机会在多个领域里登顶。

    而且不要忘了,未来绝大多数的 Python 用户并不是专业的程序员,而是今天还在使用 Excel、PowePoint、SAS、Matlab和视频编辑器的那些人。

    就拿 AI 来说,我们首先要问一下,AI 的主力人群在哪里?如果我们今天静态的来谈这个话题,你可能会认为 AI 的主力是研究机构里的 AI 科学家、拥有博士学位的机器学习专家和算法专家。

    但上次我提到李开复的 “AI红利三段论”明确告诉我们,只要稍微把眼光放长远一点,往后看三至五年,你会看到整个 AI 产业的从业人口将逐渐形成一个巨大的金字塔结构,上述的 AI 科学家仅仅是顶端的那么一点点,95% 甚至更多的 AI 技术人员,都将是AI 工程师、应用工程师和AI 工具用户。

    我相信这些人几乎都将被Python 一网打尽,成为 Python 阵营的庞大后备军。

    这些潜在的 Python 用户至今仍然在技术圈子之外,但随着 AI 应用的发展,数百万之众的教师、公司职员、工程师、翻译、编辑、医生、销售、管理者和公务员将裹挟着各自领域中的行业知识和数据资源,涌入 Python 和 AI 大潮之中,深刻的改变整个 IT,或者说 DT (数据科技)产业的整体格局和面貌。

    为什么 Python 能够后来居上呢?

    如果泛泛而论,我很可以列举 Python 的一些优点,比如语言设计简洁优雅,对程序员友好,开发效率高。但我认为这不是根本原因,因为其他一些语言在这方面表现得并不差。

    还有人认为 Python 的优势在于资源丰富,拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施,建立了非常良好的生态环境,吸引了大批科学家以及各领域的专家使用,从而把雪球越滚越大。

    但我觉得这是倒因为果。为什么偏偏是 Python 能够吸引人们使用,建立起这么好的基础设施呢?为什么世界上最好的语言 PHP 里头就没有 numpy 、NLTK、sk-learn、pandas 和 PyTorch 这样级别的库呢?为什么 JavaScript 极度繁荣之后就搞得各种程序库层次不齐,一地鸡毛,而 Python 的各种程序库既繁荣又有序,能够保持较高水准呢?

    我认为最根本的原因只有一点:Python 是众多主流语言中唯一一个战略定位明确,而且始终坚持原有战略定位不动摇的语言。相比之下,太多的语言不断的用战术上无原则的勤奋去侵蚀和模糊自己的战略定位,最终只能等而下之。

    Python 的战略定位是什么?其实很简单,就是要做一种简单、易用但专业、严谨的通用组合语言,或者叫胶水语言,让普通人也能够很容易的入门,把各种基本程序元件拼装在一起,协调运作。

    正是因为坚持这个定位,Python 始终把语言本身的优美一致放在奇技妙招前面,始终把开发者效率放在CPU效率前面,始终把横向扩张能力放在纵向深潜能力之前。长期坚持这些战略选择,为 Python 带来了其他语言望尘莫及的丰富生态。

    比如说,任何一个人,只要愿意学习,可以在几天的时间里学会Python基础部分,然后干很多很多事情,这种投入产出比可能是其他任何语言都无法相比的。

    再比如说,正是由于 Python 语言本身慢,所以大家在开发被频繁使用的核心程序库时,大量使用 C 语言跟它配合,结果用 Python 开发的真实程序跑起来非常快,因为很有可能超过 80% 的时间系统执行的代码是 C 写的。

    相反,如果 Python 不服气,非要在速度上较劲,那么结果很可能是裸速提高个几倍,但这样就没人有动力为它开发 C 模块了,最后的速度远不如混合模式,而且很可能语言因此会变得更复杂,结果是一个又慢又丑陋的语言。

    更重要的是,Python 的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好,可以把各种复杂性包装在 Python 模块里,暴露出漂亮的接口。

    很 多时候,一个程序库本身是用 C/C++ 写的,但你会发现,直接使用 C 或者 C++ 去调用那个程序库,从环境配置到接口调用,都非常麻烦,反而隔着一层,用其python 包装库更加清爽整洁,又快又漂亮。这些特点到了 AI 领域中,就成了 Python 的强大优势。

    Python 也借助 AI 和数据科学,攀爬到了编程语言生态链的顶级位置。Python 与 AI绑在一起,对它们来说,无论是电子商务、搜索引擎、社交网络还是智能硬件,未来都只是生态链下游的数据奶牛、电子神经和执行工具,都将听命于自己。

    Python为何能坐稳 AI 时代头牌语言2

    对编程语言发展历史缺乏了解的人可能会觉得,Python 的战略定位是犬儒主义和缺乏进取心的。但事实证明,能同时做到简单而严谨、易用而专业,是很难的,而能够坚守胶水语言的定位,更是难上加难。

    有的语言,从一开始就是出于学术而非实用的目的,学习曲线过于陡峭,一般人很难接近。

    有的语言,过于依赖背后金主的商业支持,好的时候风光无限,一旦被打入冷宫,连生存下去都成问题。

    有的语言,设计的时候有明确的假想场景,要么是为了解决大规模并发,要么是为了解决矩阵运算,要么是为了做网页渲染模板,一旦离开这个场景,就各种不爽。

    更多的语言,刚刚取得一点成功,就迫不及待的想成为全能冠军,在各个方向上拼命的伸展触角,特别是在增强表达能力和提升性能方面经常过分积极,不惜将核心语言改得面目全非,最后变成谁都无法掌控的庞然大物。

    相比之下,Python 是现代编程语言设计和演化当中的一个成功典范。

    Python 之所以在战略定位上如此清晰,战略坚持上如此坚定,归根结底是因为其社区构建了一个堪称典范的决策和治理机制。

    这个机制以 Guido van Rossum (BDFL,Pythoners 都知道这是什么意思), DavidBeazley, Raymond Hettinger 等人为核心,以 PEP 为组织平台,民主而有序,集中而开明。只要这个机制本身得以维系,Python 在可见的未来里仍将一路平稳上行。

    最有可能向 Python 发起挑战的,当然是Java。Java 的用户存量大,它本身也是一种战略定位清晰而且非常坚定的语言。

    但我并不认为 Java 有很大的机会,因为它本质上是为构造大型复杂系统而设计的。什么是大型复杂系统?就是由人清清楚楚描述和构造出来的系统,其规模和复杂性是外生的,或者说外界赋予的。

    而 AI 的本质是一个自学习、自组织的系统,其规模和复杂性是一个数学模型在数据的喂养下自己长出来的,是内生的。

    因此,Java大多数的语言结构对于大数据的处理和 AI 系统的开发显得使不上劲,你强的东西这里用不上,这里需要的东西你做起来又别扭。

    而 Python 在数据处理方面的简洁强悍早就尽人皆知。对比两个功能相同的 Java 和 Python 机器学习程序,正常人只要看两眼就能做出判断,一定是 Python 程序更加清爽痛快。

    大概在 2003 或者 2004 年的时候,我买过一本 Python 的书,作者是一位巴西人。他说自己之所以坚定的选择 Python,是因为他小时候经常梦到未来世界将由一条大蟒蛇(蟒蛇的英文为python)统治。

    我当时觉得这哥们好可怜,做个梦都能梦到这么恐怖的场景。但今天来看,也许他只是像黑客帝国里的程序员安德森一样,不小心穿越到未来,并且窥探到了世界的真相。

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