為了人工智能，我們該選擇Python還是C/C++
發布時間：2021-09-03 09:58:50 已幫助：81人
你可能會癡迷于了解AI領域正在發生的事情，例如開發階段，成就，使用的產品和結果。當然我也介紹下人們為什么選擇python作為AI的編程語言之一。
Python：Python是非常高效的語言，您的程序將使用許多其他語言所需的更少代碼行來完成更多。與其他語言相比，該代碼易于調試，讀取和易于擴展。
Java：Java是一種全球使用的一種很成熟的通用編程語言，允許程序員創建移動或桌面應用程序。它旨在讓程序員“編寫一次，隨處運行”意味著代碼只實現一次，但可以在硬件和操作系統的任何組合上運行，而無需重新編譯。
你可能會癡迷于了解AI領域正在發生的事情，例如開發階段，成就，使用的產品和結果。當然我也介紹下人們為什么選擇python作為AI的編程語言之一。
C/C++：C編程是一種簡單且廣泛使用的計算機編程語言。C編程語言主要由軟件開發人員或程序員使用，特別是那些使用操作系統，UNIX，C編譯器和幾乎所有UNIX應用程序的人。可以這么說，C編程語言是當今計算機領域最常用的專業語言。C++是一種編譯語言。對于要運行的程序，其源文本必須由編譯器處理，生成目標文件，這些目標文件由產生可執行程序的鏈接器組合。C++程序通常由許多源代碼文件組成。
人工智能離不開Python
1.Python是純粹的自由軟件，源代碼和解釋器CPython遵循GPL協議，說的通俗點就是開源免費。
2.Python是解釋性語言，程序編寫和執行方便。
Python是一門解釋性語言，相較于編譯性語言需要編譯后才能執行，Python代碼不需要編譯，通過解釋器解釋后直接可以運行。編寫程序方便對于從事機器學習的人非常重要，因為經常需要對模型進行頻繁修改，這對編譯性語言來說很可能牽一發動全身，而Python就可以很少的時間實現，比如java代碼修改后必須重新編譯代碼才能執行，或者借助IDE插件即時編譯，但Python代碼修改后，直接刷新即可看到修改后的效果，這跟js是非常相似的。
3.Python的開發生態成熟，開發效率高效。
一門編程語言的好壞或者受歡迎與否跟它的生態環境有著密切的關系，之前在講java編程時就提到過java的生態很成熟。Python的生態也非常成熟，所提供的類庫和sdk對于文本，list,set,tuple,dict等操作高效，實現簡單，效率極高。它提供的豐富的和強大的庫被昵稱為膠水語言，能夠把總其他語言制作的各種模塊(尤其是c/c++)很輕松地連接在一起。
人工智能算法的核心還是C/C++
因為人工智能是計算密集型，需要非常精細的優化，還需要GPU、專用硬件之類的接口，這些都只有C/C++能做到，所以某種意義上來說，其實C/C++才是人工智能領域最重要的語言。
Python是API binding，使用Python是因為CPython的膠水語言特性，能夠把用其他語言制作的各種模塊很輕松的連接在一起，比如3D游戲中的圖形渲染，性能要求特別高就可以用C/C++重寫，而后封裝為Python可以調用的擴展類庫。所以說要開發一個其他語言到C/C++的跨語言接口，Python是最容易的，比其他語言的ffi門檻要低很多，尤其是使用Cython的時候，其他語言的ffi許多都只能導入C的函數入口點，復雜的數據結構大多只能手工用byte數組接起來，如果還需要回調函數輸入那就無計可施了。
Cpython的CAPI是雙向融合的，可以直接對外暴露封裝過的Python對象，還可以允許用戶通過繼承這些自定義對象來引入新特性，在一定條件限制下甚至可以從C代碼當中再調用Python的函數。不過這也是PyPy這樣的JIT解釋器的一個障礙。而且Python歷史上也一直都是科學計算和數據分析的重要工具，有numpy這樣的底子，因為行業近似所以選擇API binding語言的時候會首選Python，同時復用numpy這樣的基礎庫既減少了開發量，也方便從業人員上手。
順應潮流應該選擇的工具，希望大家讀了這篇文章后能夠選擇自己心儀的編程語言，在人工智能的潮流中發揮出自己的光和熱。
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