為什么很多人喜歡Python？Python是2018年最熱門(mén)的編程語(yǔ)言。就像熱點(diǎn)一樣，從事或想進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)的人自然會(huì)注意到python，這也得益于一些媒體和一些培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。當(dāng)然，實(shí)際上主要受Python語(yǔ)

為什么很多人喜歡Python？

Python是2018年最熱門(mén)的編程語(yǔ)言。就像熱點(diǎn)一樣，從事或想進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)的人自然會(huì)注意到python，這也得益于一些媒體和一些培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。當(dāng)然，實(shí)際上主要受Python語(yǔ)言特性的影響。讓我們從幾個(gè)方面來(lái)談?wù)劄槭裁春芏嗳讼矚gPython。

首先，Python很容易學(xué)習(xí)。作為一種開(kāi)源語(yǔ)言，它有豐富的學(xué)習(xí)資料，而且語(yǔ)言簡(jiǎn)單。你可以在很短的時(shí)間內(nèi)掌握它的基本語(yǔ)法，你可以在兩三天內(nèi)精通編程。開(kāi)始時(shí)我只有一點(diǎn)C語(yǔ)言基礎(chǔ)。我花了4天時(shí)間學(xué)習(xí)相同的基礎(chǔ)知識(shí)，然后我可以在網(wǎng)上找到各種演示。其次，Python也符合這個(gè)時(shí)代?，F(xiàn)在，人們一般都很忙，時(shí)間也很貴。大多數(shù)人不想在編程語(yǔ)言上花費(fèi)太多時(shí)間。此外，互聯(lián)網(wǎng)變化如此之快。當(dāng)你真正學(xué)完那門(mén)語(yǔ)言時(shí)，它可能已經(jīng)過(guò)時(shí)了。這是很多人擔(dān)心的，所以Python會(huì)受到很多人的青睞。

第二，python可以做很多事情，比如爬蟲(chóng)、網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)、系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維、3D游戲開(kāi)發(fā)、科學(xué)數(shù)字計(jì)算、人工智能等，特別是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人工智能非常普及，python有一個(gè)強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)包和許多其他相關(guān)的工具包。很多工作不需要重新組裝車(chē)輪，因此使用起來(lái)非常方便。簡(jiǎn)而言之，使用Python進(jìn)行開(kāi)發(fā)變得更加簡(jiǎn)單和高效。此外，Python對(duì)初學(xué)者也非常友好。作為一種腳本語(yǔ)言，它除了簡(jiǎn)單易學(xué)之外，還可以做很多事情，比如制作一個(gè)簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)，畫(huà)一些有趣的動(dòng)畫(huà)，這也會(huì)給初學(xué)者很大的動(dòng)力。

第三，在Python相關(guān)崗位工作的薪水也非常可觀。雖然Python在性能上沒(méi)有太大的優(yōu)勢(shì)，可以說(shuō)Python是一種速度非常慢的語(yǔ)言，但是近年來(lái)，隨著硬件的不斷完善，這個(gè)缺點(diǎn)已經(jīng)被容忍了。因此越來(lái)越多的企業(yè)選擇Python進(jìn)行開(kāi)發(fā)，Python的就業(yè)市場(chǎng)也得到了很好的發(fā)展。

最后，雖然有很多人喜歡Python，也有很多人學(xué)習(xí)Python，但真正能從事Python相關(guān)工作的人卻很少。與Python相關(guān)的主要崗位要求比較高，比如數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能等崗位，一般都比普通的開(kāi)發(fā)崗位難度大。因此，Python中的主要位置很少，但也有一些。

這是一個(gè)非常好的問(wèn)題。作為一個(gè)技術(shù)從業(yè)者，讓我來(lái)回答這個(gè)問(wèn)題。

首先，人工智能是一門(mén)非常典型的交叉學(xué)科，不僅涉及數(shù)學(xué)，還涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、哲學(xué)、神經(jīng)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科。因此，人工智能技術(shù)不僅難度大，而且知識(shí)量巨大。這也是人工智能人才培養(yǎng)長(zhǎng)期以來(lái)集中在研究生教育中的重要原因。

目前，人工智能有六大研究領(lǐng)域，包括自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)表示、自動(dòng)推理和機(jī)器人學(xué)。這些研究方向離不開(kāi)數(shù)學(xué)知識(shí)。因此，如果我們想在人工智能的研究和發(fā)展領(lǐng)域進(jìn)一步發(fā)展，我們必須有一個(gè)堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

以機(jī)器學(xué)習(xí)為例，機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟包括數(shù)據(jù)采集、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、算法訓(xùn)練、算法驗(yàn)證和算法應(yīng)用。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，核心是算法。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題也可以看作是一個(gè)數(shù)學(xué)問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，很多初學(xué)者在進(jìn)入人工智能領(lǐng)域之前都會(huì)從機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)始。為了順利地介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是非常關(guān)鍵的。盡管人工智能對(duì)于數(shù)學(xué)的要求是比較高的，即使數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不好，你也可以在學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的過(guò)程中逐步彌補(bǔ)自己的數(shù)學(xué)弱點(diǎn)。在學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的初級(jí)階段，你不會(huì)遇到非常復(fù)雜的數(shù)學(xué)問(wèn)題。你只需要有一些線(xiàn)性代數(shù)和概率論的基礎(chǔ)知識(shí)。

最后，人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)對(duì)場(chǎng)景的要求比較高，不建議完全通過(guò)自學(xué)來(lái)學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)。最好利用研發(fā)團(tuán)隊(duì)的實(shí)驗(yàn)和交流環(huán)境，不斷提高研發(fā)能力。