本文目录一览：
- 1、python适合做人工智能的编程语言吗？
- 2、python是什么样的编程语言？
- 3、为什么人工智能用Python
- 4、python是什么
- 5、人工智能的开源代码
- 6、人工智能和python有什么关系？
python适合做人工智能的编程语言吗？
当然，Python是人工智能的首选语言。具体原因如下：
Python在设计上坚持了清晰的风格，让Python成为了一门简单、易读、易维护的语言，让大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。机器学习应用程序是非常复杂的，多阶段的工作流程，而Python的语言设计在机器学习中很有帮助，就是可以提供高层的、基于对象的任务抽象。
其次，Python还提供了机器学习的代码库。Python提供大量的机器学习的代码库和框架，在数学运算方面有NumPy、SciPy，在可视化方面有MatplotLib、SeaBorn，结构化数据操作可以通过Pandas，针对各种垂直领域比如图像、语言、文本在预处理阶段都有成熟的库可以使用。
最后，Python功能强大。Python在机器学习领域之中可以说是大放异彩的。不仅仅只是说一个功能而已，而是Python整体的语言包，一种易学易用的语言，它的生态系统拥有第三方代码库可以覆盖广泛的机器学习用例和性能，可以帮助我们完成更好的工作。
python是什么样的编程语言？
由于近几年人工智能的不断发展，Python也跟着火了，因为Python是深度学习技术的主流应用编程语言。同时它的应用场景很多，被称为“胶水语言”。优妹儿就帮小伙伴们科普一下，Python这门神奇编程语言的发展趋势，以及语言特性，帮助想要学习Python的小伙伴们，更清晰的了解它。
Python第一个公开发行版发行于1991年，所以这年被当作Python的诞生年。Python源代码遵循GPL协议（通用公共许可证），这是一个开源的协议，也就是说你可以免费使用和传播它，而不用担心版权的问题。
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言， 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，Python越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python的发展趋势
上图是2020年9月的Tiobe编程社区指数（它是编程语言流行度的指标），全球编程语言热度排行榜。如果感觉上图的排行不够直观，可以看下面这张柱状图↓
从中我们能看出Python已经超越C++和C#，强势位列第三，当之无愧的解释型语言领头羊。
解释型语言是指在运行程序的时候才翻译代码，专门有一个解释器去进行翻译，每个语句都是执行的时候才翻译。解释型语言缺点是运行速度会比较低，依赖解释器，优点是跨平台性好。
而时至今日，计算机的硬件性能已经得到数量级的提高，计算能力不再是限制编程语言的最重要的因素，敏捷开发成为生产环境下对语言选择的重要因素，Python很好的满足了这一点，从而得到快速发展。
Python语言的特性
1、简单易学、明确优雅、开发速度快
简单易学：与C和Java比，Python的学习成本和难度曲线低了很多，更适合新手入门，是自底向上的技术攀爬路线。先订个小目标爬个小山，然后再往更高的山峰前进。而不像C和JAVA光语言学习本身，对于很多初学者来说就像珠穆朗玛峰一样高不可攀。
明确优雅：Python的语法非常简洁，代码量少，非常容易编写，代码的测试、重构、维护等都非常容易。一个小小的脚本，用C可能需要1000行代码、用JAVA可能要几百行，但是用Python往往只需要几十行就能实现！
开发速度快：当前互联网企业的生命线是什么？产品开发速度！如果你的开发速度不够快，在你的产品推出之前别人家的产品已经上线了，你也就没有生存空间了，这里的真实例子数不胜数。那么，Python的开发速度说第二没人敢称第一！（不欢迎辩论^_^）
2、 跨平台、可移植、可扩展、解释型、面向对象的动态语言
跨平台：Python全面支持Windows、Linux和MAC os等主流操作系统。
跨平台是指：使用不同的操作系统开发程序、运行程序，不用修改代码。
可移植：代码通常不需要多少改动就能移植到别的平台上使用。
可扩展：Python语言本身由C语言编写而成的，你完全可以在Python中嵌入C，从而提高代码的运行速度和效率。你也可以使用C语言重写Python的任何模块，从根本上改写Python。
解释型：Python语言在执行过程中由解释器逐行分析，逐行运行并输出结果。
面向对象：Python语言具备所有的面向对象特性和功能，支持基于类的程序开发。
动态语言：在运行时可以改变其结构。例如新的函数、对象、甚至代码可以被引进，已有的函数可以被删除或是其他结构上的变化。动态语言非常具有活力。
3. “内置电池”，大量的标准库和第三方库
Python为我们提供了非常完善的基础库，覆盖了系统、网络、文件、GUI、数据库、文本处理等方方面面，这些是随同解释器被默认安装的，各平台通用，你无需安装第三方支持就可以完成大多数工作，这一特点被形象地称作“内置电池（batteries included）”。
4. 社区活跃，贡献者多，互帮互助
技术社区的存在就相当于程序员手中的指南针，没有指南针，很多时候，碰到了问题，就像无头的苍蝇只能到处乱飞，最终在茫茫的海洋中转晕致死。技术社区可以给我们对语言的学习和使用提供巨大的帮助，无论是前期的学习，还是日后的工作，只要有问题，技术社区的大牛都可以帮我们解决，有这些助力，可以帮我们更好地了解、学习和使用一门语言。技术社区同时还推动Python语言的发展方向，功能需求，促使公司企业更多的使用Python语言，招聘Python程序员。
5. 开源语言，发展动力巨大
Python是基于C语言编写的，并且使用GPL开源协议，你可以免费获取它的源代码，进行学习、研究甚至改进。众人拾柴火焰高，有更多的人参与Python的开发，促使它更好的发展，被更多的应用，形成良性循环。Python为什么会越来越火就是因为它的开放性，自由性，聚起了人气，形成了社区，有很多人在其中做贡献，用的人越来越多，自然就提高了市场占有率，企业、公司、厂家就不得不使用Python，提供的Python程序员岗位就越来越多，这就是开源的力量。
为什么人工智能用Python
这属于一种误解，人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。
Python是这些库的API binding，使用Python是因为CPython的胶水语言特性，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的ffi门槛要低不少，尤其是使用Cython的时候。其他语言的ffi许多都只能导入C的函数入口点，复杂的数据结构大多只能手工用byte数组拼起来，如果还需要回调函数输入那就无计可施了。而CPython的C API是双向融合的，可以直接对外暴露封装过的Python对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，甚至可以从C代码当中再调用Python的函数（当然，也有一定的条件限制）。不过这也是PyPy这样的JIT解释器的一个障碍。
而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具，有numpy这样的底子，因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python，同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量，也方便从业人员上手。
python是什么
简单来说，Python是一种面向对象的解释型计算机编程原因，由荷兰人GuidovanRossum于1989年发明。Python通常应用在各种领域，是一种通用性语言，无论网站、游戏开发、机器人、人工智能、大数据还是云计算都可以用到Python原因。
Python具有很多库，很方便做人工智能，比如说numpy,scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的;正因为具有这些，让Python成为了人工智能领域主流语言，得到广泛的支持和应用。
而且懂Python的人都知道，Python的语法是非常简单清晰的，入门门槛较低，对于初学者来说十分友好，很容易掌握。Python还是一门面向中小学生的编程语言，被称为胶水原因，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。
使用Python可以快速生成程序的原型，对其中有要求的部分，用合适的语言进行改写，比如说3D游戏中的图形渲染模块，就可以利用其它语言进行改写，然后封装为Python可调用的扩展类库。
人工智能的开源代码
LISP:像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐，因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集，动态类型，数据函数，统一的语法，交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。PROLOG:这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合，这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点(恕我直言)是学起来很难。C/C++:就像猎豹一样，C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。Backpropagation 只用了几页的C/C++代码，但是要求速度，哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。JAVA:新来者，Java使用了LISP中的几个理念，最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，但如果要求可移植性那它是最好的。PYTHON:Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html库。因此，它非常适合作为人工智能语言的。
人工智能和python有什么关系？
首先我们先来说说人工智能
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。
简单来说，人工智能是一种未来性的技术。
再来说说Python
Python是一门计算机程序语言，目前人工智能科学领域应用广泛，应用广泛就表明各种库，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 。如果讲开发效率，用Python，谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢?
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。
