Python到底還有什麼沒告訴你的?讓我們接著上篇繼續看下去!!

Python到底還有什麼沒告訴你的?讓我們接著上篇繼續看下去!! 

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人工智慧機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 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 已成為人工智慧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)。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出,成為人工智慧領域的新寵,原因整理如下八點:

  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。不必重新編譯源始碼,開發工程師就可用它來做隨意修改,以最快速的時間看到結果。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「怎麼」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。/p>

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 不僅僅用起來舒服、好上手、功能多樣,還可以在任何平台上運行,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。工程師可使用像 PyInstaller 這樣的封包來修改代碼,以便在不同的平台上運行。 這樣在就有效的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 非常易於閱讀,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。

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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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