为什么人工智能更倾向于使用python，而不是更快的C！

众所周知，目前世界上最流行的开发语言正是 python ，而且其最热门的 人工智能领域 也清一色使用 python 。

那么它究竟何德何能在 人工智能领域 发光发热？不应该是性能更佳的 C或C++ 吗？

本文将从几个观点入手，告诉你为什么选择了 python 。

1、易学性

虽然 python 由于解释型语言导致其性能在各方面无法与 C或C++ 这种编译型语言相抗衡，但你不得不承认它其易学性非常高。

现如今，就算是小学阶段的孩子，学习 python 的效率也比 C或C++ 快得多。

同样的打印输出，我们来对比 python与C++的不同：

C++

#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
    cout << "Hello, world!" << endl;
    return 0;
}

python

print('Hello world')

即使是最简单的 “Hello world” ，python 的语法就更加简洁明了，一眼就会。

因此，易学性为 python 带来了大量的使用者，小到正在上小学的学生，大到领域专家，无论任何人，都能够轻易上手。

2、庞大的第三方库

要说为 python 带来病毒式推广的主要原因，就是各式各样强大的第三方库。

特别是 numpy，它虽然是python的库，但底层却是C/C++，其强大的性能与python相结合，带来了史无前例的优秀体验。可以说numpy的出现，为python在人工智能领域 打好了基石。

所以说，一个 热门语言 的背后，肯定是一个 活跃社区 的支持，基于第三方库，你可以使用 python 完成任何你想要的功能。

3、胶水特性

为何会出现 numpy 这种四不像的产物，究其原因肯定离不开 python 的特性：胶水特性。

任何开发者都可以通过使用 编译型语言 实现功能，再使用 python 的胶水特性进行组合，给开发者无感使用。

开发者得到 易用性 的同时，还得到了 强大的性能 ，这是双赢局面，也是如此，更适合 高大上的人工智能 进行推广。

你可以发现，人工智能 已经不再是实验室里科学家们的专属物了，即使你不会高等数学，依然可以通过 python 来训练，这就是 胶水特性 带来的好处。

结尾

得益于 python 的这些好处，让 人工智能 不再高高在上，使其能够 飞入寻常百姓家 。

当然，这背后更是无数开发者默默的付出，使得 性能与易用 兼备，这都是需要 用爱发电 。

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