为了人工智能，我们该选择Python还是C/C++
发布时间：2021-09-03 09:58:50 已帮助：81人
你可能会痴迷于了解AI领域正在发生的事情，例如开发阶段，成就，使用的产品和结果。当然我也介绍下人们为什么选择python作为AI的编程语言之一。
Python：Python是非常高效的语言，您的程序将使用许多其他语言所需的更少代码行来完成更多工作。与其他语言相比，该代码易于调试，读取和易于扩展。
Java：Java是一种全球使用的一种很成熟的通用编程语言，允许程序员创建移动或桌面应用程序。它旨在让程序员“编写一次，随处运行”意味着代码只实现一次，但可以在硬件和操作系统的任何组合上运行，而无需重新编译。
你可能会痴迷于了解AI领域正在发生的事情，例如开发阶段，成就，使用的产品和结果。当然我也介绍下人们为什么选择python作为AI的编程语言之一。
C/C++：C编程是一种简单且广泛使用的计算机编程语言。C编程语言主要由软件开发人员或程序员使用，特别是那些使用操作系统，UNIX，C编译器和几乎所有UNIX应用程序的人。可以这么说，C编程语言是当今计算机领域最常用的专业语言。C++是一种编译语言。对于要运行的程序，其源文本必须由编译器处理，生成目标文件，这些目标文件由产生可执行程序的链接器组合。C++程序通常由许多源代码文件组成。
人工智能离不开Python
1.Python是纯粹的自由软件，源代码和解释器CPython遵循GPL协议，说的通俗点就是开源免费。
2.Python是解释性语言，程序编写和执行方便。
Python是一门解释性语言，相较于编译性语言需要编译后才能执行，Python代码不需要编译，通过解释器解释后直接可以运行。编写程序方便对于从事机器学习的人非常重要，因为经常需要对模型进行频繁修改，这对编译性语言来说很可能牵一发动全身，而Python就可以很少的时间实现，比如java代码修改后必须重新编译代码才能执行，或者借助IDE插件即时编译，但Python代码修改后，直接刷新即可看到修改后的效果，这跟js是非常相似的。
3.Python的开发生态成熟，开发效率高效。
一门编程语言的好坏或者受欢迎与否跟它的生态环境有着密切的关系，之前在讲java编程时就提到过java的生态很成熟。Python的生态也非常成熟，所提供的类库和sdk对于文本，list,set,tuple,dict等操作高效，实现简单，效率极高。它提供的丰富的和强大的库被昵称为胶水语言，能够把总其他语言制作的各种模块(尤其是c/c++)很轻松地连接在一起。
人工智能算法的核心还是C/C++
因为人工智能是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到，所以某种意义上来说，其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。
Python是API binding，使用Python是因为CPython的胶水语言特性，能够把用其他语言制作的各种模块很轻松的连接在一起，比如3D游戏中的图形渲染，性能要求特别高就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。所以说要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的ffi门槛要低很多，尤其是使用Cython的时候，其他语言的ffi许多都只能导入C的函数入口点，复杂的数据结构大多只能手工用byte数组接起来，如果还需要回调函数输入那就无计可施了。
Cpython的CAPI是双向融合的，可以直接对外暴露封装过的Python对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，在一定条件限制下甚至可以从C代码当中再调用Python的函数。不过这也是PyPy这样的JIT解释器的一个障碍。而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具，有numpy这样的底子，因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python，同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量，也方便从业人员上手。
顺应潮流应该选择的工具，希望大家读了这篇文章后能够选择自己心仪的编程语言，在人工智能的潮流中发挥出自己的光和热。
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