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Python作为一门编程语言，其魅力和影响力已经远超C#、C++等编程语言前辈，被程序员誉为“最美丽的”编程语言。从云端、客户端，到物联网终端，在到现在人工智能，python应用无处不在。
那么问题来了？Python语言究竟有什么优点？
简单易学、免费开源、高层语言、可移植性强、面向对象、可扩展性、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等……此处省略10000字帅呆了酷毙了的自我感觉良好。
讲真，Python除了极少的事情不能做之外，其他基本上可以说全能，系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能等等。
为何Python语言如此强大，这么说吧，
不懂Python语言，人工智能时代，你将成为新“文盲”
内心一万点暴击
现如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础，逐步由底层向高层推动“全民学Python”，从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。
无论你打开哪个招聘网站，都会发现排名靠前的互联网企业在招聘与Python相关的人才，比如：饿了么、小米、瓜子、Ucloud、360、腾讯、阿里巴巴、陌陌、美团和知乎等等，这说明走在社会发展前端的IT互联网企业正在储备人工智能人才，为即将到来的大时代做准备。在搜索职位时，你会发现Python岗位年薪至少在10-20w之间，而且除了北、上、广、深外，杭州和合肥等二、三线城市的待遇正在与一线城市持平。未来，无论你身处何地，都能享受到全国人工智能、Python“一盘棋”带来的“市场发展红利”。
在第三届互联网大会中百度CEO李彦宏曾表述：靠移动互联网的风口已经没有可能再出现独角兽了，因为市场已经进入了一个相对平稳的发展阶段，互联网人口渗透率已经超过了50%。而未来的机会在人工智能。的确互联网巨头公司在人工智能领域投入明显增大，都力争做人工智能时代的“带头大哥”。
言归正传，为什么人工智能要用Python
一、Python是解释语言，程序写起来非常方便
写程序方便对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改，这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情，Python里通常可以用很少的时间实现。举例来说，在C等编译语言里写一个矩阵乘法，需要自己分配操作数（矩阵）的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。
当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了，这也让开发过程容易了很多，但解释语言仍然有天生的优势——不需要编译时间。这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。小编推荐一个学Python的学习裙【 二二七，四三五，四五零 】，无论你是大牛还是小白，是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习！裙内有开发工具，很多干货和技术资料分享！希望新手少走弯
二、Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用
Python灵活的语法还使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现（编写和运行效率都高），配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因。相比而言，Lua虽然也是解释语言，甚至有LuaJIT这种神器加持，但其本身很难做到Python这样，一是因为有Python这个前辈占领着市场份额，另一个也因为它本身种种反常识的设计（比如全局变量）。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风，Lua似乎也在寄生兴起。
三、Python效率超高
解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT之外，还有Cython可以大幅增加运行效率。最后，得益于Python对C的接口，很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行，在强大团队的支撑下，这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高。
未来十年Python语言的发展前景形势一片大好，毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多，Python程序猿的人才缺口也将越来越大，认准时机，把握机遇，Python全栈开发工程师、Python开发工程师、自动化开发工程师、Linux运维工程师、Python爬虫开发工程师、前端开发工程师、大数据分析和数据挖掘等热门职位等你来选。
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