Python仍是人工智能和机器学习的主导编程语言吗？
上世纪90年代初，python面世了。近30年来，关于它的“炒作”一直没有少过。当然，编程界花了至少20年的时间才认识到它，但自那以后，它的流行程度远远超过了c、c#、java甚至javascript。
尽管python目前在数据科学和机器学习领域，以及某些程度上在科学和数学计算领域占据着主导地位，但与julia，swift和java等新语言相比，它确实有其劣势。
是什么让python如此受欢迎？
python迅速发展的主要原因是易于学习和功能强大。这使得它对初学者，包括那些由于c、c++等语言语法艰涩且陌生而对其望而却步的人，都非常有吸引力。
该语言从根本上广泛强调代码的可读性。凭借其简洁而富有表现力的语法，它允许开发人员在不编写大量代码的情况下表达想法和概念（例如在c或java等低级语言）。python非常简单，可以与其他编程语言无缝集成（例如将cpu密集型任务卸载到c / c ++），这对多语言开发人员来说是一个加分项。
python用途广泛的另一个原因是大型企业（包括faang）以及无数小型企业对其的大量使用。如今，python包里几乎包含了可以想到的任何东西——用于科学计算的numpy，用于机器学习的sklearn和用于计算机视觉的caer。
python也有缺点
它运行很慢，非常慢
显而易见，在未来很长一段时间里，速度都是开发人员的主要关注点之一。
python之所以“慢”，实际上有两个原因——python被解释为与编译相反，最终导致执行速度较慢;以及它是动态类型的（python在执行过程中自动推断变量的数据类型）。
事实上，“python很慢”这一说法对初学者影响很大。这是真的，但只是部分事实。以python中可用的机器学习库tensorflow为例，这些库其实是用c++编写的，并可以在python中使用，某种程度上构成了围绕c++实现的python“装饰器”。numpy，甚至caer，在一定程度上也是如此。
它有一个gil（i）
python速度缓慢的主要原因之一是存在gil（全局解释器锁），它一次只能执行一个线程。虽然这可以提高单线程的性能，但它限制了并行性，开发人员必须实现多处理程序而非多线程程序来提高速度。
不是内存密集型任务的最优解
当对象超出范围时，python会自动进行垃圾回收。它旨在消除c和c++在内存管理方面的所涉及的许多复杂问题。由于指定数据类型的灵活性（或缺乏灵活性），python消耗的内存量可能会迅速爆炸增长。此外，运行时可能会弹出python未关注的错误，最终减缓开发过程。
移动计算中的弱存在
随着台式机到智能手机的巨大转变，很明显，我们需要更强大的语言来构建手机软件。尽管python在台式机和服务器平台上具有很强的代表性，但是由于缺乏强大的移动计算处理能力，python往往会在移动开发上失败。
近年来，这一领域有了很大进步，但是这些新添加的库与kotlin，swift和java等强大的竞争对手相比仍有差距。
其他语言的兴起
最近，julia，rust和swift等较新的语言强势入局。它们借鉴了python，c/c ++和java的许多优秀设计概念——rust基本保证了运行时的内存安全性和并行性，并提供与webassembly的一流互操作性;由于支持llvm编译器工具链，swift几乎与c一样快;而julia为i/o密集型任务提供了异步i/o，并且速度非常快。
python从来就是很好的编程语言，它从来没有超越c/c++和java。它是一种通用的编程语言，强调人类可读的、以英语为中心的语法，允许程序和应用程序的快速开发。
归根结底，python和其他语言一样，是一种工具。有时候，它是很好的工具。有时候不是。大多数情况下，只是 “还不错”。
python作为一种编程语言会消亡吗？笔者不这么认为。
那么，它的魅力正在消失吗？也许有一点，但只是一点点。
责编ajx
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尽管python目前在数据科学和机器学习领域，以及某些程度上在科学和数学计算领域占据着主导地位，但与julia，swift和java等新语言相比，它确实有其劣势。
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该语言从根本上广泛强调代码的可读性。凭借其简洁而富有表现力的语法，它允许开发人员在不编写大量代码的情况下表达想法和概念（例如在c或java等低级语言）。python非常简单，可以与其他编程语言无缝集成（例如将cpu密集型任务卸载到c / c ++），这对多语言开发人员来说是一个加分项。
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显而易见，在未来很长一段时间里，速度都是开发人员的主要关注点之一。
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事实上，“python很慢”这一说法对初学者影响很大。这是真的，但只是部分事实。以python中可用的机器学习库tensorflow为例，这些库其实是用c++编写的，并可以在python中使用，某种程度上构成了围绕c++实现的python“装饰器”。numpy，甚至caer，在一定程度上也是如此。
它有一个gil（i）
python速度缓慢的主要原因之一是存在gil（全局解释器锁），它一次只能执行一个线程。虽然这可以提高单线程的性能，但它限制了并行性，开发人员必须实现多处理程序而非多线程程序来提高速度。
不是内存密集型任务的最优解
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最近，julia，rust和swift等较新的语言强势入局。它们借鉴了python，c/c ++和java的许多优秀设计概念——rust基本保证了运行时的内存安全性和并行性，并提供与webassembly的一流互操作性;由于支持llvm编译器工具链，swift几乎与c一样快;而julia为i/o密集型任务提供了异步i/o，并且速度非常快。
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归根结底，python和其他语言一样，是一种工具。有时候，它是很好的工具。有时候不是。大多数情况下，只是 “还不错”。
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