Python培訓(xùn)之Python 為何能坐穩(wěn) AI 時代頭牌語言

誰會成為AI 和大數(shù)據(jù)時代的第一開發(fā)語言？這本已是一個不需要爭論的問題。如果說三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python還各有機(jī)會，局面尚且不清楚，那么三年之后，趨勢已經(jīng)非常明確了，特別是 Facebook 開源了 PyTorch 之后，Python 作為 AI 時代頭牌語言的位置基本確立，未來的懸念僅僅是誰能坐穩(wěn)第二把交椅。

不過聲音市場上還有一些雜音。最近一個有意學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的姑娘跟我說，她的一個朋友建議她從 Java 入手，因為 Hadoop 等大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是用 Java 寫的。無獨(dú)有偶，上個月 IBM developerWorks 發(fā)表的一篇個人博客，用職位招聘網(wǎng)站indeed 上的數(shù)據(jù)做了一個統(tǒng)計。這篇文章本身算得上是客觀公正，實事求是，但傳到國內(nèi)來，就被一些評論者曲解了本意，說 Python 的優(yōu)勢地位尚未確立，鹿死誰手尚未可知，各位學(xué)習(xí)者不可盲目跟風(fēng)啊，千萬要多方押寶，繼續(xù)撒胡椒面不要停。 
在這里我要明確表個態(tài)，對于希望加入到 AI 和大數(shù)據(jù)行業(yè)的開發(fā)人員來說，把雞蛋放在 Python 這個籃子里不但是安全的，而且是必須的?；蛘邠Q個方式說，如果你將來想在這個行業(yè)混，什么都不用想，先閉著眼睛把 Python 學(xué)會了。當(dāng)然，Python不是沒有它的問題和短處，你可以也應(yīng)該有另外一種甚至幾種語言與 Python 形成搭配，但是Python 將坐穩(wěn)數(shù)據(jù)分析和 AI 第一語言的位置，這一點毫無疑問。

我甚至認(rèn)為，由于 Python 坐穩(wěn)了這個位置，由于這個行業(yè)未來需要大批的從業(yè)者，更由于Python正在迅速成為全球大中小學(xué)編程入門課程的首選教學(xué)語言，這種開源動態(tài)腳本語言非常有機(jī)會在不久的將來成為第一種真正意義上的編程世界語。
討論編程語言的優(yōu)劣興衰一直被認(rèn)為是一個口水戰(zhàn)話題，被資深人士所不屑。但是我認(rèn)為這次 Python 的上位是一件大事。請設(shè)想一下，如果十五年之后，所有40歲以下的知識工作者，無分中外，從醫(yī)生到建筑工程師，從辦公室秘書到電影導(dǎo)演，從作曲家到銷售，都能使用同一種編程語言進(jìn)行基本的數(shù)據(jù)處理，調(diào)用云上的人工智能 API，操縱智能機(jī)器人，進(jìn)而相互溝通想法，那么這一普遍編程的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，其意義將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越任何編程語言之爭。目前看來，Python 最有希望擔(dān)任這個角色。

Python 的勝出令人意外，因為它缺點很明顯。

它語法上自成一派，讓很多老手感到不習(xí)慣。

“裸” Python 的速度很慢，在不同的任務(wù)上比C 語言大約慢數(shù)十倍到數(shù)千倍不等。

由于全局解釋器鎖（GIL）的限制，單個Python 程序無法在多核上并發(fā)執(zhí)行；Python 2 和 Python 3 兩個版本長期并行，很多模塊需要同時維護(hù)兩個不同的版本，給開發(fā)者選擇帶來了很多不必要的混亂和麻煩。

由于不受任何一家公司的控制，一直以來也沒有一個技術(shù)巨頭肯死挺 Python ，所以相對于 Python 的應(yīng)用之廣泛，其核心基礎(chǔ)設(shè)施所得到的投入和支持其實是非常薄弱的。直到今天，26歲的Python 都還沒有一個官方標(biāo)配的 JIT 編譯器，相比之下， Java 語言在其發(fā)布之后頭三年內(nèi)就獲得了標(biāo)配 JIT 。

另一個事情更能夠說明問題。Python 的 GIL 核心代碼 1992 年由該語言創(chuàng)造者 Guido van Rossum 編寫，此后十八年時間沒有一個人對這段至關(guān)重要的代碼改動過一個字節(jié)。十八年！直到2010年，Antoine Pitrou才對 GIL 進(jìn)行了近二十年來的第一次改進(jìn)，而且還僅在 Python 3.x 版本中使用。這也就是說，今天使用 Python 2.7 的大多數(shù)開發(fā)者，他們所寫的每一段程序仍然被26年前的一段代碼牢牢制約著。

說到 Python 的不足，我就想起發(fā)生在自己身上的一段小小的軼事。我多年前曾經(jīng)在一篇文章里聲明自己看好 Python，而不看好 Ruby。大概兩年多以前，有一個網(wǎng)友在微博里找到我，對我大加責(zé)備，說因為當(dāng)年讀了我這篇文章，誤聽讒言，鬼迷心竅，一直專攻 Python，而始終對 Ruby 敬而遠(yuǎn)之。結(jié)果他Python 固然精通，但最近一學(xué) Ruby，如此美好，如此甜蜜，喜不自勝，反過來憤然意識到，當(dāng)年完全被我誤導(dǎo)了，在最美的年華錯過了最美的編程語言。我當(dāng)時沒有更多的與他爭辯，也不知道他今天是否已經(jīng)從Python后端、大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 工程師成功轉(zhuǎn)型為Rails快速開發(fā)高手。我只是覺得，想要真正認(rèn)識一件事物的價值，確實也不是一件容易的事情。

Python 就是這樣一個帶著各種毛病沖到第一方陣的賽車手，但即便到了幾年前，也沒有多少人相信它有機(jī)會摘取桂冠，很多人認(rèn)為 Java 的位置不可動搖，還有人說一切程序都將用 JavaScript重寫。但今天我們再看，Python 已經(jīng)是數(shù)據(jù)分析和 AI的第一語言，網(wǎng)絡(luò)攻防的第一黑客語言，正在成為編程入門教學(xué)的第一語言，云計算系統(tǒng)管理第一語言。Python 也早就成為Web 開發(fā)、游戲腳本、計算機(jī)視覺、物聯(lián)網(wǎng)管理和機(jī)器人開發(fā)的主流語言之一，隨著 Python 用戶可以預(yù)期的增長，它還有機(jī)會在多個領(lǐng)域里登頂。

而且不要忘了，未來絕大多數(shù)的 Python 用戶并不是專業(yè)的程序員，而是今天還在使用 Excel、PowePoint、SAS、Matlab和視頻編輯器的那些人。

就拿 AI 來說，我們首先要問一下，AI 的主力人群在哪里？如果我們今天靜態(tài)的來談這個話題，你可能會認(rèn)為 AI 的主力是研究機(jī)構(gòu)里的 AI 科學(xué)家、擁有博士學(xué)位的機(jī)器學(xué)習(xí)專家和算法專家。

但上次我提到李開復(fù)的“AI紅利三段論”明確告訴我們，只要稍微把眼光放長遠(yuǎn)一點，往后看三至五年，你會看到整個 AI 產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人口將逐漸形成一個巨大的金字塔結(jié)構(gòu)，上述的 AI 科學(xué)家僅僅是頂端的那么一點點，95% 甚至更多的 AI 技術(shù)人員，都將是AI 工程師、應(yīng)用工程師和AI 工具用戶。

我相信這些人幾乎都將被Python 一網(wǎng)打盡，成為 Python 陣營的龐大后備軍。這些潛在的 Python 用戶至今仍然在技術(shù)圈子之外，但隨著 AI 應(yīng)用的發(fā)展，數(shù)百萬之眾的教師、公司職員、工程師、翻譯、編輯、醫(yī)生、銷售、管理者和公務(wù)員將裹挾著各自領(lǐng)域中的行業(yè)知識和數(shù)據(jù)資源，涌入 Python 和 AI 大潮之中，深刻的改變整個 IT，或者說 DT （數(shù)據(jù)科技）產(chǎn)業(yè)的整體格局和面貌。

為什么 Python 能夠后來居上呢？

如果泛泛而論，我很可以列舉 Python 的一些優(yōu)點，比如語言設(shè)計簡潔優(yōu)雅，對程序員友好，開發(fā)效率高。但我認(rèn)為這不是根本原因，因為其他一些語言在這方面表現(xiàn)得并不差。

還有人認(rèn)為 Python 的優(yōu)勢在于資源豐富，擁有堅實的數(shù)值算法、圖標(biāo)和數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)設(shè)施，建立了非常良好的生態(tài)環(huán)境，吸引了大批科學(xué)家以及各領(lǐng)域的專家使用，從而把雪球越滾越大。但我覺得這是倒因為果。為什么偏偏是 Python 能夠吸引人們使用，建立起這么好的基礎(chǔ)設(shè)施呢？為什么世界上最好的語言 PHP 里頭就沒有 numpy 、NLTK、sk-learn、pandas 和 PyTorch 這樣級別的庫呢？為什么 JavaScript 極度繁榮之后就搞得各種程序庫層次不齊，一地雞毛，而 Python 的各種程序庫既繁榮又有序，能夠保持較高水準(zhǔn)呢？

我認(rèn)為最根本的原因只有一點：Python 是眾多主流語言中唯一一個戰(zhàn)略定位明確，而且始終堅持原有戰(zhàn)略定位不動搖的語言。

相比之下，太多的語言不斷的用戰(zhàn)術(shù)上無原則的勤奮去侵蝕和模糊自己的戰(zhàn)略定位，最終只能等而下之。

Python 的戰(zhàn)略定位是什么？

其實很簡單，就是要做一種簡單、易用但專業(yè)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐ㄓ媒M合語言，或者叫膠水語言，讓普通人也能夠很容易的入門，把各種基本程序元件拼裝在一起，協(xié)調(diào)運(yùn)作。

正是因為堅持這個定位，Python 始終把語言本身的優(yōu)美一致放在奇技妙招前面，始終把開發(fā)者效率放在CPU效率前面，始終把橫向擴(kuò)張能力放在縱向深潛能力之前。長期堅持這些戰(zhàn)略選擇，為 Python 帶來了其他語言望塵莫及的豐富生態(tài)。

比如說，任何一個人，只要愿意學(xué)習(xí)，可以在幾天的時間里學(xué)會Python基礎(chǔ)部分，然后干很多很多事情，這種投入產(chǎn)出比可能是其他任何語言都無法相比的。再比如說，正是由于 Python 語言本身慢，所以大家在開發(fā)被頻繁使用的核心程序庫時，大量使用 C 語言跟它配合，結(jié)果用 Python 開發(fā)的真實程序跑起來非?？?，因為很有可能超過 80% 的時間系統(tǒng)執(zhí)行的代碼是 C 寫的。相反，如果 Python 不服氣，非要在速度上較勁，那么結(jié)果很可能是裸速提高個幾倍，但這樣就沒人有動力為它開發(fā) C 模塊了，最后的速度遠(yuǎn)不如混合模式，而且很可能語言因此會變得更復(fù)雜，結(jié)果是一個又慢又丑陋的語言。

更重要的是，Python 的包裝能力、可組合性、可嵌入性都很好，可以把各種復(fù)雜性包裝在 Python 模塊里，暴露出漂亮的接口。

很多時候，一個程序庫本身是用 C/C++ 寫的，但你會發(fā)現(xiàn)，直接使用 C 或者 C++ 去調(diào)用那個程序庫，從環(huán)境配置到接口調(diào)用，都非常麻煩，反而隔著一層，用其python 包裝庫更加清爽整潔，又快又漂亮。這些特點到了 AI 領(lǐng)域中，就成了 Python 的強(qiáng)大優(yōu)勢。Python 也借助 AI 和數(shù)據(jù)科學(xué)，攀爬到了編程語言生態(tài)鏈的頂級位置。Python 與 AI綁在一起，對它們來說，無論是電子商務(wù)、搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)還是智能硬件，未來都只是生態(tài)鏈下游的數(shù)據(jù)奶牛、電子神經(jīng)和執(zhí)行工具，都將聽命于自己。

對編程語言發(fā)展歷史缺乏了解的人可能會覺得，Python 的戰(zhàn)略定位是犬儒主義和缺乏進(jìn)取心的。但事實證明，能同時做到簡單而嚴(yán)謹(jǐn)、易用而專業(yè)，是很難的，而能夠堅守膠水語言的定位，更是難上加難。

有的語言，從一開始就是出于學(xué)術(shù)而非實用的目的，學(xué)習(xí)曲線過于陡峭，一般人很難接近。有的語言，過于依賴背后金主的商業(yè)支持，好的時候風(fēng)光無限，一旦被打入冷宮，連生存下去都成問題。有的語言，設(shè)計的時候有明確的假想場景，要么是為了解決大規(guī)模并發(fā)，要么是為了解決矩陣運(yùn)算，要么是為了做網(wǎng)頁渲染模板，一旦離開這個場景，就各種不爽。更多的語言，剛剛?cè)〉靡稽c成功，就迫不及待的想成為全能冠軍，在各個方向上拼命的伸展觸角，特別是在增強(qiáng)表達(dá)能力和提升性能方面經(jīng)常過分積極，不惜將核心語言改得面目全非，最后變成誰都無法掌控的龐然大物。相比之下，Python 是現(xiàn)代編程語言設(shè)計和演化當(dāng)中的一個成功典范。

Python 之所以在戰(zhàn)略定位上如此清晰，戰(zhàn)略堅持上如此堅定，歸根結(jié)底是因為其社區(qū)構(gòu)建了一個堪稱典范的決策和治理機(jī)制。這個機(jī)制以 Guido van Rossum (BDFL，Pythoners 都知道這是什么意思), DavidBeazley, Raymond Hettinger 等人為核心，以 PEP 為組織平臺，民主而有序，集中而開明。只要這個機(jī)制本身得以維系，Python 在可見的未來里仍將一路平穩(wěn)上行。

最有可能向 Python 發(fā)起挑戰(zhàn)的，當(dāng)然是Java。Java 的用戶存量大，它本身也是一種戰(zhàn)略定位清晰而且非常堅定的語言。但我并不認(rèn)為 Java 有很大的機(jī)會，因為它本質(zhì)上是為構(gòu)造大型復(fù)雜系統(tǒng)而設(shè)計的。什么是大型復(fù)雜系統(tǒng)？就是由人清清楚楚描述和構(gòu)造出來的系統(tǒng)，其規(guī)模和復(fù)雜性是外生的，或者說外界賦予的。而 AI 的本質(zhì)是一個自學(xué)習(xí)、自組織的系統(tǒng)，其規(guī)模和復(fù)雜性是一個數(shù)學(xué)模型在數(shù)據(jù)的喂養(yǎng)下自己長出來的，是內(nèi)生的。因此，Java大多數(shù)的語言結(jié)構(gòu)對于大數(shù)據(jù)的處理和 AI 系統(tǒng)的開發(fā)顯得使不上勁，你強(qiáng)的東西這里用不上，這里需要的東西你做起來又別扭。而 Python 在數(shù)據(jù)處理方面的簡潔強(qiáng)悍早就盡人皆知。對比兩個功能相同的 Java 和 Python 機(jī)器學(xué)習(xí)程序，正常人只要看兩眼就能做出判斷，一定是 Python 程序更加清爽痛快。

大概在 2003 或者 2004 年的時候，我買過一本 Python 的書，作者是一位巴西人。他說自己之所以堅定的選擇 Python，是因為他小時候經(jīng)常夢到未來世界將由一條大蟒蛇（蟒蛇的英文為python）統(tǒng)治。我當(dāng)時覺得這哥們好可憐，做個夢都能夢到這么恐怖的場景。但今天來看，也許他只是像黑客帝國里的程序員安德森一樣，不小心穿越到未來，并且窺探到了世界的真相。

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作者：黑馬程序員Python培訓(xùn)學(xué)院

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