Python人工智能開發，Python受到大家青睞，首先是它的AI庫都做得比較成熟，其次很多AI項目都是Python開發的。當然處理Python還有其他，但是，你會用嗎？會？為什么？

但是我還是更喜歡Python，“該學習Python了。”作為一個訓練有素的程序員，你可能會覺得有這樣的想法并不奇怪，但是學習Python是基于你自己對現狀的思考以及如何應對未來的挑戰。那些讀過我以前的博客的人可能會知道我尊重軟件領域的工匠精神，把軟件開發視為一種生產，并將優秀的產品作為功能和美的結合。這可能是過去的通用產品標準。然而，今天當我們走到人工智能時代的前沿時，我發現過去對軟件產品的理解已經變得有些狹窄和過時了。未來所有優秀的產品應該是功能，美觀和智能的有機結合。而這種新的情報無疑將為我們帶來巨大的機會，不僅是我們的程序員，還有那些醫生，教師，金融專業人員或學生，或者為孩子學習的思想。什么樣的父母，每個人都有機會通過將智力引入他們的工作，產品和生活中來獲得新的成功。今天我們來看看整個軟件開發領域。 Python無疑是最能為我們帶來這種智能特性的編程語言。例如現在比較火的人工智能偽原創軟件小發貓，就是基于Python NLP庫開發的。

那么，為什么Python能夠在許多編程語言中脫穎而出以及它的迷人特性是什么？

數據科學基因帶來的智能特征

Python今天如此重要的一個重要原因是，它可以更輕松地為我們的工作和生活創造智能特性。人工智能近年來發展迅速。其根本原因不在于其理論基礎發生了根本性的變化。正是因為互聯網的迅速發展，大量數據可供分析積累，以及處理，分析和預測這些數據的能力顯著增加（包括云計算提供了強大的分布式計算能力，每一個都遵循摩爾定律計算單位成本的持續降低，再加上以神經網絡為代表的深度學習算法的應用，使我們獲得了令人難以置信的人工智能，在許多領域，如國際象棋游戲被認為是人類智力的頭號Go，過去只有那些讀過精英學校的人才能得到投資銀行業務，甚至是需要豐富經驗的醫生，律師和飛行員，這些專業要求非常高。工作越來越受到人工智能的挑戰，有些甚至已經完全被超越。

雖然有人擔心這一點，但我樂觀并認為這是加速回歸規律（技術的不斷加速是加速回歸規律的內涵和必然結果，這一規律描述了進化節奏的加速產品的指數增長，“奇點逼近”，“機器的心”等書都將這一理論作為未來預測的必然結果，而且，現在，那些預見到的人工智能，更經常地取代那些需要基于復雜模式進行準確識別和處理工作的人，這反過來會釋放更多的人力，以便我們能夠協助人工智能。更多的時間和精力將用于更有創意的情感價值。

Python以其數據科學而聞名。它擁有非常豐富和穩定的數據科學工具環境，幫助它成為大數據和云計算中最受歡迎的語言之一。其數據科學基因自然延伸到機器學習領域。今天，我們熟悉的許多機器學習庫（如scikit-learn和Tensorflow）都基于或支持Python語言開發。我們可以輕松使用它們來構建自己的智能應用程序。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的AI来袭程序猿是否该学习Python了的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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