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Python的诞生！

GuidovanRossum

1956年Guido出生于荷兰，并于1982年在阿姆斯特丹大学获得数学和计算机科学的硕士学位

毕业后，Guido去了荷兰阿姆斯特丹的荷兰国家数学与计算机科学研究中心（CWI）上班，在CWI上班期间，Guido参与研发了一种高级编程语言——ABC，这门语言诞生的目的是为了用于教学工作，想要替代BASIC，Pascal等语言。但是在4、5年后这个项目因为不太成功被叫停了，ABC项目组被解散，Guido被调到另一个叫Amoeba的项目组，主要研究基于微内核的分布式系统，这也为后来Python的诞生埋下了种子

Python的诞生

在Amoeba项目组工作期间，Guido觉得用C语言写系统管理程序太慢了，而且因为各种原因，很多程序不能在Bourneshell（version7Unix默认shell）中运行，更要命的是Amoeba的很多基本操作与Bourneshell支持的操作有很大区别，Guido希望有一门语言可以作为C语言和shell之间的桥梁，以此来解决实际开发中所遇到的问题

在研究了市场上的众多编程语言之后，发现当时并没有一门适合他工作需求的高级编程语言，因此Guido通过自己在ABC语言的开发经历所取得的灵感，取其精华去其糟粕，设计了一门新的脚本语言（在我看来就是他自己手痒的不行，想自己造）。并在1989年圣诞节前后，为自己新设计的脚本语言量身定做了一款解释器（据说Guido是为了打发无聊的时间）

Python名字的由来

脚本语言设计好了，解释器也写好了，下面就是该给语言起个名字了。的与其复杂化，不如简单化，Guido脑海中冒出的第一个念头就是他最喜欢的马戏团的名字——MontyPython’sFlyingCircus

用一个马戏团的名字来命名一个高端的实验室项目，在Guido看来，有一种恰到好处的讽刺意味，况且Python这个词刺激又好记，并且马戏团也并不以促进科学发展而闻名，极客们一定会很喜欢（一开口就是老极客了）。这名字起的就是这么随意，也不知道他后来有没有后悔过。可以说Python是Guido在CWI工作经验的直接产物，一个人所处的工作环境对人的影响真的非常大

Python的发布

在解决了名字的问题之后，Guido在1989年的12月末开始开发Python，并在1990年1月有了第一个可用版本，在2月20日，Guido在alt.sources新闻组正式向全世界发布了Python（0.9.0版本），协议采用的是当时X11项目所用的MIT协议，在当时“开源”这个概念还没有出现（1997年开源概念被提出来），自此Python这门伟大的语言正式进入自己的时代，一直到现在还在影响着我们生活的方方面面，讽刺的是Guido在起名字的时候并没有想着Python要促进科学发展而闻名

所有的伟大，都来源于一个简单的开始

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为什么Python是机器学习的最佳选择？

Python人工智能项目在各种形式和规模的公司中变得非常流行。以下是Python语言非常适合ML开发的原因。

如今，大多数公司都在使用Python进行AI和机器学习。随着预测分析和模式识别变得比以往任何时候都更流行，Python开发服务是大规模企业和初创公司的优先事项。Python开发人员的需求量也随之变大——主要是因为使用该语言可以实现相应功能。AI编程语言需要强大、可扩展和可读性。而Python代码在这三方面都能实现。

虽然有其他技术栈可用于基于AI的项目，但Python已被证明是最好的编程语言。它为人工智能和机器学习（ML）提供了优秀的库和框架，以及计算能力、统计计算和科学计算等。

在本文中，我们将了解Python编程语言的几个方面，使其成为机器学习工程师的完美选择。我们将探讨以下内容：

为什么使用Python软件进行机器学习和AI

用于AI的最佳Python库

结论

让我们来了解一下为什么开发人员喜欢这种编程语言，而不是R、Go、Scala和其他为AI项目设计的语言。

为什么使用Python进行机器学习和AI？

调查显示，Python现在是继C和Java之后的又一门顶级的编程语言。它允许开发人员为PythonAI项目构建强大的后端系统。将Python编程语言对机器学习和AI开发有多种好处。让我们来详细了解一下它们。

快速开发

Python社区欣赏这种编程语言的快速原型设计能力。开发者可以减少在学习复杂的堆栈上浪费的时间。他们可以快速开始AI开发，并迅速进入构建人工智能算法和程序的阶段。

由于Python代码与英文相似，所以它易于阅读和编写。开发人员不必花费大量时间来编写复杂的代码。除此之外，在Python中还有一些用于AI和机器学习（ML）的优秀库和框架，可以帮助简化这个过程。我们将在文章后面详细了解它们。

灵活的语言

让开发者能够最大限度的灵活性进行AI应用开发，是Python程序员对这门语言的钦佩之处。用于机器学习的Python允许你选择OOPS或基于脚本的编程，并且可以在不完全重新编译Python代码的情况下快速查看结果。

有四种不同风格的Python软件可以选择——命令式、面向对象、函数式和程序式，所有这些都可以根据你的AI项目减少出错的可能性。

可读性

对于大多数开发者来说，可读性是一个改变游戏规则的因素。机器学习开发的Python语法就像英语一样。你不必长期陷入于理解这门语言。

如果有开发人员在项目中途加入，他们也可以轻松理解发生了什么。在Python中引起混乱、错误和冲突的几率也较低，能够迅速开发任何机器学习程序。

可视化选项

数据是机器学习、人工智能和深度学习算法最重要的部分。处理数据需要大量的可视化，以确定模式并理解所有变量和因素。为此，Python软件包是最好的。

开发人员可以构建直方图、图表和图，以便更好地理解数据将如何相互作用和共同工作。还有一些API可以让你勾勒出清晰的数据报告，从而使可视化过程变得更加简单。

除此之外，还有一个令人惊叹的Python社区可以在整个开发过程中提供支持、一致性和简单性。Python编程语言现在正成为机器学习开发的常见语言，在这个过程中也有一些库促使了这成为可能。让我们来看看一些针对AI开发优秀的Python库。

Python用于AI和ML的6大库和框架

Python编程语言最棒的地方是有大量的机器学习开发的库。以下是6大Python库，它们通过可读性和强大的算法使人工智能无缝衔接。

NumPy

如果没有NumPy，数据科学将是不完整的。它是一个可以进行科学计算的Python软件包。NumPy是一个神奇的多维数组对象库。它们协同工作，降低了程序的计算复杂性。

SciPy

SciPy是Python人工智能项目的另一个热门库，也是涉及数学和工程领域中，Python程序员科学和重度计算的首选。它提供了数值优化和集成的例程，对于初学者来说非常友好。

Scikit-Learn

这个库建立在NumPy和SciPy之上，主要用于监督和无监督学习。它是一个用于数据挖掘和数据分析的完美工具。

Pandas

Pandas是开源的Python软件包，使程序员能够对数据进行操作和分析。它具有高效的数据探索和可视化功能，并提供高级数据结构和多种工具，可用于密切处理多个数据集。

Keras

Keras是一个运行在TensorFlow上的API。Keras的重点是让开发者快速实验人工智能。这个库的用户体验比TensorFlow好得多——因为它是用Python开发的，所以比其他工具更容易理解。

Matplotlib

所有库中最强大的是Matplotlib。它提供了数据可视化和探索的功能，以及图表、直方图和散点图等，以定制PythonAI项目。Matplotlib有助于在更短的时间内快速操作数据进行可视化展示。

这些是Python和机器学习的6大库。除此以外，还有TensorFlow、NLTK、PyBrain、Caffe等库，这些库会导致AI应用的适当性能。

结论

通过上文我们看到了Python对机器学习的好处，以及为什么它对AI很重要。我们还看了简化PythonAI开发过程的顶级Python库和工具。

从本质上讲，Python是人工智能的一种特殊编程语言。它具有同时处理海量数据请求的能力和可扩展性。将来还会看到更多Python和机器学习的整合。

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通常我们会将程序按需打包为单个的exe可执行文件或包含整个文件夹的可执行文件。