想接觸AI產業,八個你一定要學習Python的理由!(中)

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想接觸AI產業,八個你一定要學習Python的理由!(中)



Python讓你跟人工智慧更接近!把握好這個名聲遠播的程式語言,很多事情真的會變得事半功倍!

前情提要：隨著各行各業越來越廣泛地應用人工智慧與機器學習，大公司開始在其相關領域進行投資，使得 AI人工智慧與機器學習的人才需求增多。

來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 更表示： Python 是 AI 和 ML最流行的語言。
根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下，自 2015 年起，Python 已成為 AI人工智慧與機器學習的御用程式語言 (類似內容：2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜)。你知道 Python 為何能在眾多語言中脫穎而出，而成為 AI人工智慧領域的新寵嗎？，今天整理了以下八點來說服你：

  1. 取之不盡的大量的現成函式庫
  2. 低門檻
  3. 靈活度高
  4. 平台獨立性
  5. 可讀性
  6. 良好的視覺化選項
  7. 具影響力的網路社群支持
  8. 越來越受歡迎

 

原因三、Python 靈活度高 
Python 是靈活的程式語言，它提供了「 OOP ( 物件導向程式設計 )」 以及「scripting ( 腳本 )」兩種選項。不須重新編譯源始碼，開發工程師就可用它來做任意修改，快速看到結果。程式工程師也可結合 Python 和其他語言來撰寫程式。開發工程師可選擇他們習慣的程式語言風格，甚至可混搭，以最有效的方式解決不同的問題。以下為常見的程式語言風格：

指令式程式語言風格（Imperative Programming）

為主流的程式語言風格，許多程式語言如 C#、Visual Basic、C++ 與 Java 都支援。此風格是按部就班寫出電腦必須要採取的流程 ( 下指令給電腦 )，讓電腦按著指令達成目標。

功能性程式設計風格（Functional Programming）

又被稱為「宣告式程式設計」，與上述的指令式程式設計相對立。它先描述目標的功能，讓電腦明白目標，而非流程。宣告式程式設計告訴電腦需要計算「什麼」而不是「如何」去計算，從而避免隨之而來的副作用。而指令式程式設計則需要用演算法來明確的指出每一步該怎麼做。

物件導向程式設計風格（The object-oriented style）

由 Class ( 類 ) 與 Object ( 物件 ) 組成，相似的物件會組成一個類。Python 不完全支持這種風格，因為它無法完全執行封裝，但開發人員仍然可以在有限的程度上使用這種風格。

程序式程式設計（The procedural style）

由 Class ( 類 ) 與 Object ( 物件 ) 組成，相似的物件會組成一個類。Python 不完全支持這種風格，因為它無法完全執行封裝，但開發人員仍然可以在有限的程度上使用這種風格。

Python 的高靈活度，讓程式設計師能在用最習慣的方式撰寫，在舒適的狀態下掌握狀況，大大降低 bug。

 

原因四、Python 的平台獨立性 

 Python 不僅用起來舒服、好上手、功能多樣，還可以在任何平台上盡情運行，包括 Windows、MacOS、Linux、Unix 和其他 21 個平台。當程式開發工程師將程式從一個平台轉移到另一個平台時，也只需要做小小規模的更改、修改少許的程式代碼即可。說到修改代碼，像是 PyInstaller 這樣的封包，工程師就可使用之來修改代碼，以便在不同的平台上運行。

這樣就能有效地節省在各種平台測試的時間和金錢，使整個流程更加簡單方便。
原因五、Python 的可讀性
Python 非常容易閱讀，因此每個 Python 開發人員都可以理解他們的同行代碼並更改、複製或共享它，而不容易產生混淆、錯誤或衝突。因此 AI人工智慧與 ML 機器學習的專業人員之間更有效的交流算法、想法和工具。

還有像 IPython 這樣的工具，它是一個互動式直譯器，提供互動式的被開發、執行、除錯和監控等額外功能，能加速工作流程。

相關文章：

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#1-取之不盡的大量的現成函式庫

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#2-低門檻

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#3-靈活度高

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#4-平台獨立性

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#5-可讀性

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#6-良好的視覺化選項

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#7-具影響力的網路社群支持

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#8-越來越受歡迎

暑假快到了！與其讓兒子盲目拚學測，我寧可讓他先選擇人生方向~

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