Python为什么适用于大数据和AI？(python为什么要空格)

Python代码简洁，使用效率高，又有很多成熟的第三方库，人工智能，数据分析，统计等都需要大量的数据作支撑，用Python处理数据更加高效，大大减轻了做数据科学的劳动量。

Python成为了开发人工智能的最佳语言，那么用Python做人工智能的好处究竟有哪些好处呢？

1、简单高效

2、有优质的文档

3、强大的AI库

4、海量的模块

了解过“如鹏网”的“Python + AI”学习路线，可作为参考。有网络的地方就可以学习，口碑不错，基本上都是慕名而去的。

Python学习路线：1、Python基础

2、数据库开发技术

3、web前端

4、Python web开发及企业项目

5、Linux

6、NoSQL

7、数据可视化

8、爬虫技术

9、人工智能

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M年前抛弃C/C++/Matlab/R等N多家室，独宠python这个小妾，为人工智能的梦想奋斗着，我该说点什么了.

开发快、胶水神奇，易于抢地盘，所以适用于大数据和AI

先简单看下python的官网介绍:

Python is a programming language that lets you work more quickly and integrate your systems more effectively.

说的就是python的两个最重要特性：

• work more quickly ：开发效率快

• integrate your systems ： 神奇的胶水，易于集成。

AI和大数据所在的行业决定：要么快，要么死

我们今天所处的时代，快餐横行，人人都梦想着一夜暴富。在大数据、AI的风口浪尖上，要快！慢了，可能就没蛋糕吃! 多以大家都在抢地盘。

几年前还是BAT的天下, 后来TMD冒出来, 去年又冒出PDD.可见这个行业发展的是多么迅速，竞争是多么激烈!

一句话形容这个行业: moving forward faster!

圈子里有这么一句话：

人生苦短，我用python

简单的八个字，道出了python的真谛: 快!

（没记错的话，图片里面的是python的发明者）

更快的开发效率、更快的产品面世，意味着更大的利润，更爽的体验。程序员、公司、投资者、消费者大家都很开心！

python是一门神奇的胶水语言

python开案效率快，但运行速度和底层语言比起来，还是有很大的差距。那怎么办？

人都是贪心的：既想开发效率高，又想运行速度快。聪明的码农给到了一个解决方案：分工：

• 核心代码让NB的人来写：tensorflow, pytorch的核心代码都是C/C++开发的

• 应用层次的代码，不是那么NB的人来写，给代码包一层Python的外衣。

python有二十年的历史了，里面的坑该趟的都趟过了，并且市场上一堆会python的群众。

所以AI,大数据行业基本上所有的工具，都有python的API: 因为他经过历史的检验，并且有广泛的群众。

(之前torch是Lua语言开发的，无人问津； pytorch出世后，这一记春雷估计把tensorflow打得有点懵)

总而言之, python这款神奇的新装，使得招兵容易，队伍好拉起来，从而抢地盘快，基本上可以倾巢出动！胜利不敢说，起码只有这样这样，才可能立于不败之地！

最后吐槽下： cpython的GIL大坑, 我看解决是遥遥无期了～

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首先，python入门和使用都很简单，非常有利于数学系或者统计学出身的人来使用，这些人可能更关注的是大数据和人工智能本身，编程代码只是他们处理数据的工具，工具当然是简单适用为主嘛。

而且，因为python相对其他编程语言来说使用简单，语法友好，人们能很快的掌握

另外，python本身有许多功能非常强大的包，尤其书数据分析包，比如，numpy,pandas sklearn等等，这些数据库的加持，是python在数据分析方面如虎添翼，

随着人工智能和AI的火热，出现了许多优秀的深度学习框架，比如谷歌的TensorFlow还有fb的Keras等等功能强大的框架，这些框架提供了友好的python接口，调用起来十分的方便。

大数据的火热，带动了更多人投入大数据行业，很多人都开始学习python，这又促进了python更好的发展，现在分布式计算框架比如spark都提供了友好的python接口。

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准确地说，是为什么Python适合AI和数据分析，也就是人工智能开发，而大数据开发领域还是Java占据着绝对的优势的。

那么接下来我们来看看到底Python为什么会成为AI编程语言的王者。

不想为臃肿的代码买单

从语法讲，Python几乎已经是极致简洁了，可以说非常方便，尤其是比起Java这种语言，那简直是非常的简洁，明明别的语言可能要100行代码才能搞定的事情，Python只需要10行代码就能帮你搞定，那么这时候你选择什么语言？Python学习成本相对于其他编程语言要小很多，入门门槛也要小很多，而且可读性非常强。

只关系自己的核心业务

只关心核心的研究业务，其他的交给高效的C/C++后台，而python只要关注好自己的核心业务就好了，而AI科学家们更没有必要花更多的时间去搞C/C++这种时间成本非常高的工业级编程语言。

一旦不好搞定扩展方便

Python另外一个优势就是好扩展，Python可以很方便的通过C实现扩展，这就让Python的优势明显，一旦出现Python确实很难实现，找C现成的解决方案或者直接采用C语言扩展就可以了，这一点非常方便。

但Python也缺点很多

直到今天，因为两个版本并行，虽然明面上是Google支持，但是其实没有真正的大企业和像Java一样的社区支持，所以26岁的Python 都还没有一个官方的 JIT 编译器，要知道Android在2.2时代，Dalvik 虚拟机增加了 JIT，运行速度显著提升。她的语法也远没有ruby那么优美，但即使这样他还是成了数据分析第一语言，人工智能第一语言，网络黑客第一语言。纯 Python 的速度很慢，相对于C语言来说有时候效率会慢上数千倍。单个Python 程序无法在多核上并发执行。

还有一点是Python 2 和 Python 3 两个版本长期并行，很多模块需要同时维护两个不同的版本，这个开发者简直带来了太多的麻烦。

早期在人工智能研究领域其实是Lisp语言占据主导，Lisp语言更接近数学本质，但是这门语言学习成本极大，要想用好Lisp你不得不学好emacs文本编辑器，这对大部分人的时间成本是不可控的。而且Lisp和Emacs学习成本极大，有了Python就可以完全省去这些麻烦事情，更多的关注到人工智能研究本身，而不是花太多的时间去倒腾工具了。

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因为python的生态圈和易学性。

首先从python的易学性出发，python可谓为对新手最友好的语言，其简介的语言，不需要关注复杂的语言结构，唯一要注意的是其缩进，缩进是python与其他语言最大的区别也是特色。python因为其流行性，在网上有很多的技术文档，如菜鸟教程等优秀教程可以有助于更好快速的掌握python。

其次是其生态圈，生态圈是指python的扩展库，如科学计算库，numpy，pandas,scipy和matplotlib可以有助于你实现基本的数据处理和可视化，sckit-learn圈有助于你进行数据挖掘，如SVM支持向量机分类，Lasso回归，逻辑回归，线性回归，朴素贝叶斯，隐马尔可夫算法。

还有AI方面，主要是NLP和图像处理，在NLP上python也显示除了它的强大的圈子和包容性，在python社区已经有完善的NLP处理方法，tensorflow作为深度学习框架，在python上已经可以使用，很多用户也在使用tensorflow。

总而言之，python以其易学性和生态圈获得了大数据和AI的船票。需要这方面资料可以关注私信我哦。

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数据就是资产，大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java，Python也是最重要的语言。那么，今天我们就来分析一下，Python之于大数据的意义和作用。

大数据现在互联网火热的一个名词，而和大数据关键词最紧密的相信就是Java和python了，在一年以前，Java大数据可能是很多培训机构的宣传标语。而到了2018年，python大数据则成为了潮流，无论是行业大佬亦或是培训机构都开始说python大数据了，这是为什么呢？

大数据为什么要学python？

什么是大数据？

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

为什么是python大数据？

从大数据的百科介绍上看到，大数据想要成为信息资产，需要有两步，一是数据怎么来，二是数据处理。

数据怎么来:

在数据怎么来这个问题上，数据挖掘无疑是很多公司或者个人的首选，毕竟大部分公司或者个人是没有能力产生这么多数据的，只能是挖掘互联网上的相关数据。

网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。

当然，网络爬虫并不仅仅只是打开网页，解析HTML怎么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。

Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。

数据处理:

有了大数据，那么也需要处理，才能找到适合自己的数据。而在数据处理方向，Python也是数据科学家最喜欢的语言之一，这是因为Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。

正是因为这些原因，才让python语言成为很多公司处理大数据的首选。加之python本身具有简单、易学、库多等原因，让越来越多的人选择转行python开发。

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• Python使用AI是正确的。Python与人工智能仅是一个桥梁作用。例如python写TensorFlow，本质上还是调用底层写的C。由于Python语言的易用性，才使得Python拿到了人工智能的首把交椅，成为人工智能的专家往往还得会C/C++，编写自己想要的算法，对于普通人，Python就够用了，在中国会掉包也就是专家了。

• Python只是恰合有相应的包可以调用大数据的api，并不是那么完美的适用于大数据。