python是做什么的 Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？

Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？

对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转到Python进行机器学习的人，我想谈谈我的看法。

首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。

那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。

Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。

好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？

计算机编程语言有DW，PHP，Java，python等它们都有什么关系？

作为一个it从业者和计算机专业教育者，让我来回答这个问题。

首先，编程语言本身与应用场景有着密切的关系。通常，不同的开发场景会使用不同的编程语言，所以编程语言种类繁多，总共有600种左右。有几十种比较常见的编程语言，其中Java、Python和PHP是比较常见的编程语言。

编程语言之间没有直接关系，但在相同的技术架构下，多种编程语言可以协作。例如，人工智能平台可以使用java开发，但是在开发特定的应用程序时，可以使用python语言。

从应用场景的角度来看，Java和python属于全场景编程语言，可以应用在很多开发场景中，如web开发、大数据开发、移动互联网开发、物联网开发等。目前，在大数据和人工智能领域，Python的应用更为广泛。随着大数据和人工智能的发展，Python语言在未来的发展前景十分广阔。

PHP语言的主要应用场景是web开发。虽然应用场景比较单一，但是由于PHP语言在web开发领域的高份额，使得web开发领域有大量的PHP程序员。虽然目前移动开发已经取得了快速的发展，开发规模比较大，但是PHP仍然是比较重要的编程语言之一。对于基础薄弱的初学者来说，从PHP开始也是一个不错的选择。

最后，对于程序员来说，在程序开发过程中，通常需要掌握多种编程语言来处理不同的开发场景。

python一般用来做什么？

感谢您的邀请：作为一种非常流行的语言，python有着广泛的应用场景。事实上，许多开发语言可以用于不同的领域。Python不是为特定目的而产生的。但是，它是一种通用的脚本语言，也称为glue语言。Glue意味着Python可以在C语言接口的帮助下驱动几乎所有已知的软件和模块。只要我们使用它，你通常可以找到一个开源库。安装后，您可以驱动它。无论是数据库、网络、互联网、图形、游戏、科学计算、GUI、OA、自动控制，甚至宇航员都在使用它。

现在我们来谈谈Python，它可以用来做：

1。系统编程2。图形处理3。数学处理4。文本处理5。数据库编程6。网络编程7。网络编程8。多媒体应用9。Pymo发动机10。黑客编程11。用Python12编写的简单爬虫：人工智能

看到这么多应用场景非常强大，但Python通常不会作为工程语言出现。也就是说，常规软件生产不使用它。主要使用Java，C#，XML，C。至于为什么，这是软件工程的需要。Python没有完整的语法检查。

但它现在不影响Python的状态。很多人加入Python的大军是因为Python很容易入门，而且学习成本相对较低。它有一个丰富的支持库，可以直接调用，以高效地完成不同需要的工作。

你知道，谷歌最早的搜索引擎是由python编写的。

希望我的回答能对你有所帮助。我做了很多年的实践，我想说的是Python和人工智能是两个完全不同的概念。Python只是一种编程语言，而人工智能是一种科学方法。它主要研究如何通过计算机实现与人类智能相似的设备或程序。python作为一种计算机编程语言，可以作为实现人工智能的编程工具，但它并不是唯一的选择。

首先简单介绍一下人工智能的实现方法。目前，主要有两所学校。

一个是基于神经网络的机器学习，也就是说，近年来，随着谷歌的阿尔法狗获得世界围棋冠军，它又流行起来了（之所以再次被使用，是因为它流行了一段时间，后来遇到技术瓶颈时就沉寂了）。为了促进人工智能的发展，Google开源的tensorflow库受到了广大研究人员的青睐，它可以极大地促进人工神经网络的开发和实验。python作为tensorflow的编程语言，自然成为研究人员必不可少的工具。此外，Facebook的开源项目pytorch也是一个优秀的机器学习库。它还使用Python作为开发语言，为Python添加了许多用户。实际上，也有很多语言可以用于人工智能开发，比如MATLAB和C/C，它们也被广泛使用，但是编程过程会稍微复杂一些。

另一种实现人工智能的方法是基于演绎逻辑的推理方法。曾经流行的专家系统正是基于这一技术，正是因为近年来，深度学习蓬勃发展，其辉煌被掩盖。在这种人工智能实现模式中使用的编程语言是LISP和Prolog。

另外，我想提醒你，如果你想学习人工智能，仅仅能够编程是不够的。它需要一个坚实的数学基础，从线性代数，概率过程，到微积分，甚至张量分析。有了这些基础知识，就可以理解和改进各种学习算法。至于你的算法是用什么语言实现的，就简单多了。当然，Python是一个不错的选择。它比其他语言更简单、更容易学。关键是要有强大的图书馆支持。

人工智能是一定要学习python吗？还会用到哪些语言？

Python非常好用，可以做很多事情，比如web开发、机器学习、人工智能、数据分析、定量投资、爬虫等，它可以应用到各行各业，大家都在做基于Python的库，这使得Python成为一种可以直接使用的语言，更像是工具。例如，机器学习，理论可能非常复杂，但事实上，只有几行代码可以在Python中实现。它不需要在代码上花费太多时间。学习了python之后，我不想再写其他语言了。现在Python越来越流行。

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