分析：擊敗Java、C/C++，Python憑什麼成機器學習最佳語言！

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Python，是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，由荷蘭人Guido van Rossum於1989年發明，第一個公開發行版發行於1991年。

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自從20世紀90年代初Python語言誕生至今，它已被逐漸普遍應用於系統管理任務的處理和Web編程。2011年1月，它被TIOBE編程語言排行榜評爲2010年度語言。自從2004年之後，python的使用率呈線性增加。去年7月20日，IEEE發佈2017年編程語言排行榜:Python高居首位。

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是什麼讓Python成爲當今最流行的機器學習語言！是大數據時代背景的契合，仍是其特有的生態系統，或是語言自己？

首先固然是由於你們的life都很short，Python做爲解釋型語言，雖然跑得比誰都慢，但減小了開發者的工做量。Python開發者的哲學是"用一種方法，最好是隻有一種方法來作一件事"。在設計Python語言時，若是面臨多種選擇，Python開發者通常會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者不多有歧義的語法。簡單易學的特色催生了龐大的用戶羣體和活躍社區，機器學習框架的製做者也是爲了走羣衆路線讓更多人用，Python比較接地氣。

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Python成爲機器學習主力的第二個主要緣由，是由於Python提供大量機器學習的代碼庫和框架。利用python能夠享受不少便捷的數學運算第三方庫，好比NumPy、SciPy，在可視化方面有MatplotLib和SeaBorn，結構化數據操做能夠經過Pandas獲得R通常的體驗，針對各類垂直領域好比圖像、語音、文本在預處理階段都有很成熟的庫能夠調用，人們常說："就你庫多"。Python標準庫確實很龐大。它能夠幫助處理各類工做，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、數據庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI、Tk和其餘與系統有關的操做。這被稱做Python的"功能齊全"理念。除了標準庫之外，還有許多其餘高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。

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固然，這個代碼系統還有一些不足的地方，所以產生了不少變通方案。例如Anaconda等發行版有本身的打包機制，能夠很好地處理對不屬於Python生態系統的可執行文件的依賴。可是，總的來講，Python打包生態系統爲機器學習提供了必定程度的便利性，這與Python一向堅持的簡易性和便利性很相符。

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最後也就是性能方面。Python性能方面固然是沒法知足大規模數據訓練的，因此通常企業都是先用Python搭建原型，而後用C++或者JAVA來實現工程化，再用Python封裝留出接口。另外，得益於Python對C的接口，不少像gnumpy, theano這樣高效、Python接口友好的庫能夠加速程序的運行，在強大團隊的支撐下，這些庫的效率可能比一個不熟練的程序員用C寫一個月調優的效率還要高。

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因此說，讓Python在機器學習領域異軍突起的不只是某個單一功能，而是Python整個語言包：簡單易學讓它更接地氣，它的生態系統擁有的第三方代碼庫能夠涵蓋普遍的機器學習用例和性能，能夠幫助你很好地完成手頭的工做。