隨著人工智能的熱度越來越高，Python這個詞我們聽到的越來越多，伴隨著Python這個單詞一起涌入我們視線的還有很多句子：人生苦短，我用Python;Python-人工智能第一語言等等這樣的句子。Python真的如大家說的那樣。這么厲害么？編程語言那么多，常用的也有10多種，Python憑什么能夠座上人工智能第一語言的寶座？
在所有編程語言里，Python并不算年輕，從1991年發(fā)布第一個版本，至今已經(jīng)快30年了。最近幾年，隨著人工智能概念的火爆，Python迅速升溫，成為眾多AI從業(yè)者的首選語言。那么Python到底有什么魔力呢?我們從四個要點看看為什么Python能夠成為人工智能的第一語言。
跟其他語言比較，Python有著簡便、直觀且通俗易懂的優(yōu)勢。我們請出了以效率著稱的C語言，和在業(yè)務層面有著優(yōu)秀戰(zhàn)績的Java語言，讓他們和Python做對比。我們分別使用3種語言寫一個HelloWorld，看誰對新手更友好。嗯，代碼量還行，不算{}一共有三行代碼。但是，int,main,return這都是什么跟什么？對于新手來說，一開始只能強行記憶了，沒有任何理解的成分，我們只需要明白printf()使用來輸出的，其他的即使解釋了，也跟天書沒什么區(qū)別。
C和Java語言看上去對新手不太友好，那么Python語言會有什么表現(xiàn)呢？相同的例子，會不會有不一樣的結果呢？就一句話，想輸出helloworld,一行print語句就夠了。沒有C和Java那么多格式和需要額外記憶的東西。所以誰是新手福利，誰是菜鳥殺手呢？當然，僅僅是一個HelloWorld的話，C和Java的代碼也多不了幾行。可是不要忘了，C和Java都是編譯型語言，代碼運行前都必須先經(jīng)過編譯的環(huán)節(jié)。
什么是編譯呢？原來，除了艱深難懂的機器語言，我們寫下的程序計算機是無法直接讀取的。而是要經(jīng)過“翻譯”的過程，計算機才能“理解”要執(zhí)行的指令。充當“翻譯官”的是編譯器的程序。當高級語言源程序進入計算機，被編譯器翻譯成目標程序，以完成源碼要處理的運算并取得結果。
對于C語言來說，在不同的操作系統(tǒng)上使用什么樣的編譯器，也是一個需要斟酌的問題。一旦代碼被帶到新的機器，運行環(huán)境和之前不同，還需要重新編譯。有時候不同的計算機的編譯環(huán)境有所區(qū)別，我們還得寫文件修改源代碼來滿足編譯環(huán)境的需求。
而Python是一門解釋型語言。充當編程語言與機器語言的翻譯官是解釋器，解釋器不會一次把整個程序翻譯出來，而是每翻譯一行程序敘述就立刻運行，然后再翻譯下一行再運行，不產(chǎn)生目標程序。解釋器就像是同聲口譯，編程語言每說完一句話，解釋器立即翻譯給計算機，計算機立即執(zhí)行程序。
我們可以這么理解，Python語言寫的程序是不需要裝編譯器來編譯程序的，就可以直接運行。而C和Java則需要安裝編譯器，而且如果版本和環(huán)境有偏差的話，可能還需要修改源文件。所以對于新手來講，使用Python這樣的解釋性語言更直觀方便，而且也更省事。Python的另一個優(yōu)勢在于它具備了強大的AI支持庫，有了支持庫，Python就像瑞士軍刀一樣，在各種各樣的場合都可以用到。我們舉幾個例子，看看Python的支持庫有多強大吧。
Matplotlib是Python的繪圖庫。它可與NumPy一起使用，提供了一種有效的MatLab開源替代方案。它也可以和圖形工具包一起使用，如PyQt和wxPython。Matplotlib主要的作用就是強大的數(shù)據(jù)可視化~在做數(shù)據(jù)分析的時候可以用各種圖表(條形圖，散點圖，條形圖，餅圖，堆疊圖，3D圖和地圖圖表…..)來展現(xiàn)分析結果。
可以說，Matplotlib在數(shù)據(jù)科學的領域是非常好用的數(shù)據(jù)可視化工具。Python是一門非常適合人工智能開發(fā)的語言，人工智能所需數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模的流程都可以通過Python的類庫輕松解決：
人工智能最重要的是數(shù)據(jù)，怎么獲取巨大的數(shù)據(jù)量呢？Python的網(wǎng)絡爬蟲類庫就派上用場了。爬蟲是一種網(wǎng)絡機器人，它可以像真人訪問網(wǎng)絡一樣源源不斷地抓取你所需要的信息。用Python制作網(wǎng)絡爬蟲，你就可以更方便地獲得人工智能時代的最重要的資源——數(shù)據(jù)。
網(wǎng)絡爬蟲獲取海量數(shù)據(jù)，而處理和分析數(shù)據(jù)的工作Python同樣可以解決。數(shù)據(jù)處理相關的庫能夠幫助你更加直觀地分析數(shù)據(jù)。這些庫分別可以進行矩陣計算、科學計算、數(shù)據(jù)處理、繪圖等操作，有了它們，你就可以一步步開始把數(shù)據(jù)處理成你需要的格式。
完成數(shù)據(jù)可視化處理后，我們就需要利用這些數(shù)據(jù)進行建模。這些庫主要是用于自然語言處理、深度學習和機器學習的，把這些用好了，你的模型就構建出來了。這些類庫為我們提供了從數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理和建立模型的一條龍操作，掌握它們，我們就可以在人工智能的海洋里暢游了。
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