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Python借助AI和数据科学,目前已经攀爬到了编程语言生态链的顶级位置,可以说,Python基本上与AI已经紧密捆绑在了一起了。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。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。
我认为基于以下几个原因:
庞大的标准库
Python既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程。在面向过程的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在面向对象的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Java相比,Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程,标准库确实很庞大。
简洁高效
Python作为一门编程语言,对于程序员来说,想要从事AI和机器学习相关的工作,最好的语言莫过于Python。简洁优美、开发效率高,Python语言已经得到了越来越多公司的青睐,很多公司都开始选用Python进行网站Web、搜索引擎、云计算、大数据、人工智能、科学计算等方向的开发。
可移植性强
Python希望看到一个更加优秀的人创造并经常改进。由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性,那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。
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。因此稳坐人工智能语言头把交椅Python也是实至名归。
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