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为什么人工智能用 Python?

2026-10-31 21:15:15

为什么人工智能用 Python?

Python可以进行Web应用开发、数据分析与挖掘、AI应用程序设计开发、网络爬虫应用编写、嵌入式应用开发、网络安全应用开发、桌面应用开发、自动化运维设计、游戏开发等

能做的事情太多了，我为了解决工作中重复的工作自学的，比如可以用来发送request请求下载定期导出一些数据，比如用xlwings和pandas结合完成一些表格的操作。就我的感觉来说，语法很友好，看上去比较简单。很建议有这种需求的人学习。

python对就业没啥用，前段时间一直在观察数据分析跟商业分析的就业以及工作要求，在这里分享下。国外很多公司招商业分析，BA很多时候强制要求python。还有做财务分析是sql之类的软件。照这个势头国内就业很快也会跟上的。

代码能力渐渐成为职场一项基本技能，不知道国外的情况，就目前来看，国内的金融、咨询行业很多也把python作为招聘要求

学python三个月都不一定能写个啥办公自动化还是学rpa吧我学1小时顶我三个月学python，就拿自动化excel来和邮件来说我配置命令都整了一下午都没搞好，用rpa十分钟搞定

单纯地想给入门的小伙伴展示下我用python做哪些事情，如果你想对比两种语言孰优孰劣，其实没必要，个人喜欢用就好

语言高估低估什么的谈不上，也没必要去贬低python。任何编程语言落实到机器执行都需要转换成机器指令执行，从这个角度上讲，编程语言比拼性能无非就是解释器或编译器的实现问题，而无关语言本身。而从语言本身来看，python确实是好用的。好用在：

一、不必设计那么多具体数据结构，日常用到的运算调用numpy、pandas或python自己的数据类型基本够用。这就造成开发效率高，代码敲得少。

二、由于它被叫做胶水语言，基本上开发时想到的计算需求，差不多都能找到相应的python版本实现的接口或python语言实现的包。例如我用pyqt写二维设计系统，

需要调用几何计算包shapely计算形状碰撞、干涉与形状分割，再调用freeCAD的API计算变尺寸时基本结构的约束检查。python包能省好多事，而如果直接用C++QT，相应功能的编写要多费两三倍的事。

至于说性能，大部分应用也没有到淘宝京东这种高负载高并发吧，我见过用odoo做的跨境电商平台，日均处理300万个订单是可以的。

更何况高负载高并发平台又何尝不是用现成的内存数据库、消息队列、关系型数据库与noSQL数据库、高并发框架搭起来的呢？实际上这与用什么语言没有太大关系了。

Python执行c/c++快其实是不存在，因为中间层代码的调用开销和数据类型转换的时间开销是无法避免的，一个最极致的例子比如

。rpython编译的c程序的执行效率目前只Python编译器方案里最高效的了，因为连pypy都没敢说自己基于rpython实现的jit编译的机器码能比C代码原生实现的算法要快的。其他c的开发者都看在眼里，也指出这这个梗的荒谬之处。你去感兴趣可以在知乎翻一下这个梗我提到这个梗的那两位答主，没一个敢出来回应的。其中一个继续在油管上忽悠其他新手这些我都看在眼里没刻意去说而已

对Python前端和后端的定义，想讨论一下。文中说了，Python前端即是CPython，既然它是解释器，并且是个包含字节码虚拟机的解释器，

那么这个解释器一般包含内置编译器和执行字节码的虚拟机，在crafting interpreter一书中，这种结构下的虚拟机被视为后端存在，当然解释器也有多种实现，

也有直接将脚本代码编译成AST然后直接执行的，也有依托其他语言比如java写对应语言的解释器，最后依托jvm运行。编译原理中，编译器前端是做词法分析、语法分析、语义分析和生成IR，编译器后端负责将IR生成机器码，不管哪种说法，前端都不具备执行的功能，请问一下你的这个说法是引用自哪里呢？

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