為什麼Python是AI最好的語言，以及如何使它更好

Matthew Honnibal 是悉尼大學一名博士研究生，已經在自然語言處理領域發表數十篇論文。他最著名的是開發了spaCy，這是一個生產就緒的NLP Python包。這個ppt來自 Honnibal 在巴伊蘭大學計算機科學系研討會的演講，主題是「為什麼Python是AI最好的語言（以及如何使它更好）」。

在過去幾年中，Python已經成為機器學習和AI的主要開發語言。由於對於數值計算來說，人工內存管理非常重要，CPython為低級別的擴展提供了一種高效、實用的API。對於Web編程而言，Python不需要使用JSON，XML解析，圖像處理和資料庫連接的快速庫。 但是，大多數Python用戶不喜歡這些本機擴展。本機擴展反而造成一些不便，更容易導致出錯。

作者認為，Python社區應該接受必要的本機擴展。通過投入更好的工具來強化其優勢，Python語言將變得更強大。個人開發人員將受益於Cython，並了解如何閱讀和構建本機庫。這尤其適用於機器學習和人工智慧領——當前軟體開發中發展最快的領域。

Python 對於AI來說是最好的語言——但它可以更好。

Python在數據科學和AI中佔據主導地位

比R更具有通用性和實用性

比Java和C ++更有生產力和靈活性

比Ruby和JavaScript擁有更好的生態系統

Python是一個很全面的語言，尤其對於數據科學，機器學習和AI

Python為何擁有最好的生態系統？

某一語言獲得「勝利」，不僅由於它足夠好，而且天時地利

2004年之前Java和C ++的生產力不足

C擴展對於Perl和Ruby來說相對較難

C擴展是Python的優勢。 如果我們不理解它，就不能好好利用它。

Python vs. Cython

我們應該怎麼做？

個人開發人員應該習慣寫Cython

社區應該投入更多資源，使其更簡單明了

性能是Python代碼的一個大問題

Python對於AI來說是最好的語言

Python 是最受歡迎的...

在AI研究中，你最常使用的是什麼編程語言？

Python 78%

最受歡迎的語言（數學 & 數據）

Python 55%

Python 的生態系統使其成為AI的最佳選擇

「真正使Python和Ruby兩種語言區分開來的是它們的框架和庫的環境」

「scikit學習：Python機器學習是用於此目的的最簡單、最先進的庫之一。」

「由於其軟體包庫的成熟度和廣度」

「它受歡迎的另一個重要原因是對許多與ML（scikit-learn，scipy，numpy等）相關的開源項目的可用性。」

來源：為什麼Python在機器學習中如此受歡迎？（Quora）

執行Python的一般方法

實現它。

使它更快。

我們可以在這裡使用PyPy嗎？

更多核心

糟糕，為什麼不起作用？

漸進式改進並不總能得到最佳解決方案

你可以一點一點地使你的Python代碼更快，但假如從解決方案空間的錯誤部分開始，不能得到最好的解決方案。

更好的Python執行方法

規劃數據結構。

寫出簡單，易理解，以及近似最優的解決方案。

修復編譯器錯誤。

思考為什麼沒有更多的文檔。

思考人生。

終於，獲得結果。

使用Cython。

在setuptools中提供默認支持

在主文檔中推薦Cython

考慮更深入地集成到CPython中

進一步了解Cython

Cython-CUDA可以很好用

庫可以擁有很好的Cython API

可以更容易地編譯獨立的庫或應用

「但是為什麼不使用JIT編譯？」

優勢來自決策

這是「感覺很難」的部分——但沒有它你沒法得到好的解決方案

如果您對數據結構進行優化，那JIT也無法幫你

我能從慢的代碼調用快速庫嗎？

可以（大部分情況）。但需要更快時，你要怎麼辦？

學習庫API是一種低廉的技能

更好的是學習基礎

想要系統學習python和免費學習資料的 可以加裙 四七四五三四九五一

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