为什么Python是AI的首选语言
文章目录
- 为什么Python是AI的首选语言
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- [1、为何 Python 引领人工智能发展](#1、为何 Python 引领人工智能发展)
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- [1.1 可用性和生态系统](#1.1 可用性和生态系统)
- [1.2 用户群和用例](#1.2 用户群和用例)
- [1.3 效率辅助](#1.3 效率辅助)
- 2、AI项目对Python开发人员的要求
- [3、如何开启你的 AI 学习之旅](#3、如何开启你的 AI 学习之旅)
人工智能的广泛应用正在软件工程领域引发范式转变。Python凭借其易用性、成熟的生态系统以及满足人工智能和机器学习(ML) 工作流数据驱动需求的能力，迅速成为人工智能开发的首选编程语言。随着人工智能扩展到新的行业和用例，以及 Python 功能的不断发展，对精通该语言的开发人员的需求将激增。投资于人工智能和机器学习知识的 Python 开发人员将在人工智能时代蓬勃发展。
根据 TIOBE 编程社区指数， Python 是 最受欢迎的编程语言。2021 年，Python 首次领先于其他语言，并在其他语言增长基本停滞的情况下继续呈爆炸式增长。与此同时，根据基于 Google Trends 数据的PYPL指数，在 Google 上搜索编程语言教程时，近 30% 是针对 Python 的，几乎是排名第二的 Java的两倍。难怪 Python 的流行也扩展到了 AI 工作流程。
1、为何 Python 引领人工智能发展
有许多因素使 Python 成为 AI 开发的理想选择，包括其易用性、丰富且不断发展的 AI 库和工具包生态系统，以及可用于提高其执行速度和可扩展性的库和工具。
1.1 可用性和生态系统
Python 是一种易于学习且易于编写的语言，这使得没有编程经验的人也可以使用它。它不需要开发人员编写复杂的样板代码，并且可以迭代编写。许多适用于 Python 的 AI 开发工具包中的库通常很轻量，不需要构建或训练 AI 模型。相反，Python 开发人员可以使用供应商提供的专用工具来加速使用可用模型的 AI 应用程序开发。
Python 周围的生态系统非常庞大。有一套丰富的库和框架专门为 AI 和 ML 设计，包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn 和Pandas。这些工具提供预构建的函数和结构，可实现快速开发和原型设计。此外，NumPy和 Pandas 等软件包和库使数据操作和分析变得简单，非常适合处理大型数据集。许多用于 AI 和 ML 的 Python 工具都是开源的，促进了协作和创新。
1.2 用户群和用例
随着人工智能的发展，Python 为更多人和更多用例打开了大门。如今，Python 可用于探索性解决方案，甚至低代码解决方案。未来构建的大多数人工智能应用程序不需要 PyTorch 和 TensorFlow 那样的定制和功能水平。未来的人工智能应用程序将使用一组不同的库，例如LangChain或LlamaIndex，用于构建使用大型语言模型(LLM)的应用程序。
与此同时，Python 的新软件包不断增加，并将范围扩大到 AI 以外的更常见用例，例如构建高级网站。如今，开发人员使用 Python 执行的任务都会受到 AI 以某种形式的影响。
1.3 效率辅助
Python 可以使用Cython等库进行扩展，以接近C 语言的性能，而PyPy等即时编译器可以显著提高代码执行速度。关键性能组件可以用 C 或 C++ 编写并包装在 Python 中，将性能与 Python 的易用性相结合。Python 可以轻松地从原型过渡到可用于生产的解决方案，尤其是使用专为扩展 Python 应用程序而设计的工具，例如 Dask 或 Ray。
2、AI项目对Python开发人员的要求
尽管 Python 的易用性让即使是相对不熟练的开发人员也可以轻松学习该语言，但对于未来的 AI 行业，开发人员需要关注一些特定技能。开发人员需要编写能够通过 AI 快速高效地处理大型数据集的代码。了解并行编程、节流和负载平衡等概念是必要的。Python 开发人员拥有成功完成这些任务的基础知识，但他们需要在此基础上有效地转向 AI 项目，并在拥挤的就业市场中脱颖而出。
Python 开发人员可能存在技能差距的一个领域是使用 AI 代理，这是下一波 AI 创新。借助AI代理 ，软件代理被设计为自主地朝着既定目标工作，而不仅仅是响应提示提供信息。开发人员需要了解如何编写可以遵循这种复杂的编排或步骤顺序的程序。
人工智能在开发过程中也扮演着更积极的角色。它就像副驾驶一样，负责查找代码示例和编写软件，并解放开发人员，让他们专注于代码审查和更高级别的战略工作。让人工智能生成可靠、安全的代码是一门艺术。这是一项重要的技能，对未来的开发人员来说至关重要。
3、如何开启你的 AI 学习之旅
开发人员应该 一直 学习如何使用新技术并补充他们的技能，但人工智能创新的快速步伐带来了更大的紧迫性。我坚信持续学习，我相信学习和成长的责任在于个人，而不是他们工作的公司。在当今世界，每个人都可以轻松获得大量免费、极其有价值的学习资源；可获得性和成本并不是放弃技能提升的正当借口。
许多公司为员工甚至普通大众提供职业发展津贴和机会，例如 Google、 Snowflake University和 MongoDB University。Coursera和 Udemy 提供 免费和收费的认证和课程。YouTube 提供了很多教程，包括来自 freeCodeCamp.org的教程，Codecademy 在其网站上提供 免费课程 。 各大大学 也为公众提供免费的 Python 课程。这些资源 随处可见。
Python 和 AI 之间的协同作用很强，随着 AI 融入更多应用和行业，这种协同作用有望变得更强。Python 的简单性和多功能性使其成为希望利用 AI 功能的开发人员的理想选择。随着 AI 技术的发展和普及，Python 开发人员有机会主动了解它们，并在快速变化的环境中保持相关性和适应性。