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Python为什么能成为人工智能首选编程语言
谈及人工智能，我们很容易联想到Python。目前，人工智能技术在现代社会中的地位日趋重要，尤其在自动化和数据驱动的诸多领域，如图像识别、机器人学、搜索引擎、自动驾驶技术都有不俗的表现。Python语言借助AI和数据科学，攀爬到了编程语言生态链的顶级位置，可以说Python与AI已经紧密捆绑在了一起。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为什么能成为人工智能首选编程语言？
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。
Python希望看到一个更加优秀的人创造并经常改进。可移植性—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。
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。
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Python的缺陷在于小众，这并不是它不能流行起来的本质问题，从简单易用的角度，高效的执行在于更加普适的理解，Python的高效就在于有巨大的支撑，又能广泛被理解，这使得每一项工作获得的理解力更加强，这是其他语言无法比拟的。仅凭这一点，Python作为AI和机器学习的最佳语言或许有些道理。语言设计简洁优雅，对程序员友好，开发效率高。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。
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。
稳坐人工智能语言头把交椅Python实至名归。
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