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Python仍是人工智能和機器學習的主導編程語言嗎?

2020-11-09 14:30 次閲讀

上世紀90年代初,Python面世了。近30年來,關於它的“炒作”一直沒有少過。當然,編程界花了至少20年的時間才認識到它,但自那以後,它的流行程度遠遠超過了C、C#Java甚至Javascript

Python仍是人工智能和機器學習的主導編程語言嗎?

儘管Python目前在數據科學和機器學習領域,以及某些程度上在科學和數學計算領域佔據着主導地位,但與Julia,Swift和Java等新語言相比,它確實有其劣勢。

是什麼讓Python如此受歡迎?

Python迅速發展的主要原因是易於學習和功能強大。這使得它對初學者,包括那些由於C++、C++等語言語法艱澀且陌生而對其望而卻步的人,都非常有吸引力。

該語言從根本上廣泛強調代碼的可讀性。憑藉其簡潔而富有表現力的語法,它允許開發人員在不編寫大量代碼的情況下表達想法和概念(例如在C或Java等低級語言)。Python非常簡單,可以與其他編程語言無縫集成(例如將CPU密集型任務卸載到C/C++),這對多語言開發人員來説是一個加分項。

Python用途廣泛的另一個原因是大型企業(包括FAANG)以及無數小型企業對其的大量使用。如今,Python包裏幾乎包含了可以想到的任何東西——用於科學計算的Numpy,用於機器學習的Sklearn和用於計算機視覺的Caer。

Python也有缺點

它運行很慢,非常慢

顯而易見,在未來很長一段時間裏,速度都是開發人員的主要關注點之一。

Python之所以“慢”,實際上有兩個原因——Python被解釋為與編譯相反,最終導致執行速度較慢;以及它是動態類型的(Python在執行過程中自動推斷變量的數據類型)。

事實上,“Python很慢”這一説法對初學者影響很大。這是真的,但只是部分事實。以Python中可用的機器學習庫TensorFlow為例,這些庫其實是用C++編寫的,並可以在Python中使用,某種程度上構成了圍繞C++實現的Python“裝飾器”。Numpy,甚至Caer,在一定程度上也是如此。

它有一個GIL(I)

Python速度緩慢的主要原因之一是存在GIL(全局解釋器鎖),它一次只能執行一個線程。雖然這可以提高單線程的性能,但它限制了並行性,開發人員必須實現多處理程序而非多線程程序來提高速度。

不是內存密集型任務的最優解

當對象超出範圍時,Python會自動進行垃圾回收。它旨在消除C和C++在內存管理方面的所涉及的許多複雜問題。由於指定數據類型的靈活性(或缺乏靈活性),Python消耗的內存量可能會迅速爆炸增長。此外,運行時可能會彈出Python未關注的錯誤,最終減緩開發過程。

移動計算中的弱存在

隨着台式機到智能手機的巨大轉變,很明顯,我們需要更強大的語言來構建手機軟件。儘管Python在台式機和服務器平台上具有很強的代表性,但是由於缺乏強大的移動計算處理能力,Python往往會在移動開發上失敗。

近年來,這一領域有了很大進步,但是這些新添加的庫與Kotlin,Swift和Java等強大的競爭對手相比仍有差距。

其他語言的興起

Python從來就是很好的編程語言,它從來沒有超越C/C++和Java。它是一種通用的編程語言,強調人類可讀的、以英語為中心的語法,允許程序和應用程序的快速開發。

歸根結底,Python和其他語言一樣,是一種工具。有時候,它是很好的工具。有時候不是。大多數情況下,只是“還不錯”。

Python作為一種編程語言會消亡嗎?筆者不這麼認為。

那麼,它的魅力正在消失嗎?也許有一點,但只是一點點。
責編AJX

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