Python語言的學習已經(jīng)上升到了國家戰(zhàn)略的層面上。國家相關(guān)教育部門對于“人工智能普及，非常重視，不僅將Python列入到小學、中學和高中等傳統(tǒng)教育體系中，并借此為未來國家和社會發(fā)展奠定了人工智能的人才培養(yǎng)基礎(chǔ)，從而進一步實現(xiàn)人工智能技術(shù)的推動和社會人才結(jié)構(gòu)的更迭，正在逐步推行“全民學習python”。甚至流傳 - 不懂Python語言，人工智能時代，你將成為新“文盲”。

    現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)招聘的時候你會發(fā)現(xiàn)有個條件：熟悉使用Java，PHP，C/C++ 或者 python，都會帶上python這一附帶要求，“甚至有的企業(yè)HR為了招聘python程序員進而打著Java，PHP ，C。。。。。。等語言的旗號招聘，進來的時候你會發(fā)現(xiàn)你愿意轉(zhuǎn)python嗎”，咦？什么套路，沒聽錯就是這樣的套路，因為市場沒有背景好的python開發(fā)人員（各大公司像BAT等一線互聯(lián)網(wǎng)公司對于python語言還不是主要開發(fā)語言開，也還沒用python來做相應(yīng)的核心業(yè)務(wù)開發(fā)），背景好的難找，所以變向招聘。一首“涼涼”送給自己。

   廠長（百度CEO李彥宏）在第三屆互聯(lián)網(wǎng)大會中曾表述：靠移動互聯(lián)網(wǎng)的風口已經(jīng)沒有可能再出現(xiàn)獨角獸了，因為市場已經(jīng)進入了一個相對平穩(wěn)的發(fā)展階段，互聯(lián)網(wǎng)人口滲透率已經(jīng)超過了50%。而未來的機會在“人工智能”。大家都會發(fā)現(xiàn)廠長又在帶頭搞事情，推從“人工智能”，放棄了之前狼廠的O2O戰(zhàn)略。然而在百度的吹鼓下“人工智能”不聲不響的就這么火起來了，做什么產(chǎn)品都要帶上“人工智能”的標簽。

AI結(jié)合python的背景：

   1:人工智能的核心算法是完全依賴于C/C++的，而且Python歷史上也一直都是科學計算和數(shù)據(jù)分析的重要工具。Python雖然是腳本語言，但是因為容易學，迅速成為科學家的工具（MATLAB等也能搞科學計算，但是軟件要錢，且很貴），從而積累了大量的工具庫、架構(gòu)，人工智能涉及大量的數(shù)據(jù)計算，用Python是很自然的，簡單高效。

    2：對于編程只是副業(yè)的AI科學家們來說，沒那么多時間去學習和使用C++，還是把大量時間用來研究研究算法比較實在。

    3: Python雖然慢但是它只是調(diào)用AI接口，真正的計算全是C/C++寫好的數(shù)據(jù)底層，用Python只是寫相應(yīng)的邏輯，幾行代碼就出來了。換成C++的話，不僅代碼量太大，而且開發(fā)效率太低，不是說用C++寫不了上層邏輯，，而是換來總體速度提升1%，得不償失。

    4：Python在擁有簡潔的語法和豐富的生態(tài)環(huán)境從而提高開發(fā)速度的同時，對C的支持也很好，python結(jié)合了語言的優(yōu)點，又通過對C的高度兼容彌補了速度慢的缺點，自然受到數(shù)據(jù)科學研究者與機器學習程序員的青睞。

Python的優(yōu)勢：

對于 AI 項目的每個需求，Python 都有很多相應(yīng)的庫。比如用于科學計算的 Numpy，用于高級計算的 Scipy 以及用于機器學習的 Pybrain。而 AIMA（來自 Russell 和 Norvig 的 Artificial Intelligence: A Modern Approach）則是迄今為止人工智能領(lǐng)域最好的庫之一。這樣的專用程序庫大大節(jié)省了開發(fā)人員在基本級別項目上編碼所花費的時間

一、Python是解釋語言，程序?qū)懫饋矸浅７奖悖词罐D(zhuǎn)語言的同學也能很快上手

二、Python的開發(fā)生態(tài)成熟，有很多有用的庫可以用

三、Python效率超高，支持很多高效C接口

四：江湖流傳：

1:學習周期而言：容易學代碼可讀性高。Python入門時間按天計算，C++入門時間按年計算；

用于通用AI：

AIMA —— Python 實現(xiàn) Russell 和 Norvig 的‘Artificial Intelligence: A Modern Approach’庫。

pyDatalog —— Python 中的邏輯編程引擎

SimpleAI —— Python 實現(xiàn)了“AIMA”一書中描述的許多人工智能算法。它側(cè)重于提供易于使用，有據(jù)可查的測試庫。

EasyAI —— 簡單的 Python 引擎，用于 AI 的雙人游戲，如 Negamax, transposition tables, game solving。

用于機器學習：

PyBrain —— 靈活、簡單，但對于機器算法任務(wù)非常高效，它是 Python 的一個機器學習模塊化庫。它還提供了各種預定義的環(huán)境來測試和比較你的算法。

PyML —— 一款以 Python 編寫的側(cè)重于 SVM 和其他內(nèi)核方法的雙邊框架。它支持在 Linux 和 Mac OS X 上運行。

scikit-learn —— 旨在提供在各種環(huán)境下可重復使用的簡單而強大的解決方案：機器學習作為科學和工程的多功能工具。它是一個 Python 模塊，它將經(jīng)典的經(jīng)典機器學習算法集成在如緊密結(jié)合的科學世界的 Python 軟件包中（如 numpy，scipy，matplotlib）。

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