近年來，隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能越來越熱，Python語言被越來越多的人學習和使用，成為很多AI從業(yè)者的首選語言。但是Python是腳本語言，運行速度遠不如Java和C++。為什么Python是人工智能的主流語言？
1、Python是解釋語言，寫程序較方便
對于想要做機器學習的人來說，最重要的莫過于寫程序方便了，它對模型的修改操作較多，然而Python可以在短時間內完成，解釋語言有天生的優(yōu)勢，不需要編譯時間，這對機器學習這種需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
2、Python的開發(fā)生態(tài)成熟，可以使用的庫也很多
Python靈活的語法也使文本操作、list/dict等非常實用的功能高效實現(xiàn)，配合lamdba等使用更是方便，這也是Python良性生態(tài)背后的一大原因，對比來說，Lua雖說也是解釋語言，但很難做到Python這樣，原因一是因為Python現(xiàn)如今已經(jīng)占領了大部分市場，原因二在于它本身種種反常識的設計，比如全局變量。
3、Python效率超高
解釋語言的發(fā)展已然超過了很多人的想象，比如像list comprehension的語法都是貼近內核實現(xiàn)的，除了JIT之外，還有Cython可以大幅增加運行效率，最后得益于Python對C的接口，很多像gnumpy、theano這樣搞笑、Python接口友好的庫可以加速程序的運行，在強大團隊的支撐下，這些庫的效率可能比一個不熟練的程序員用C寫一個月調試的效率還要高。
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