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击败Java、C/C++，Python凭什么成机器学习最佳语言！

Python，是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。

自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。去年7月20日，IEEE发布2017年编程语言排行榜:Python高居首位。

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是什么让Python成为当今最流行的机器学习语言！是大数据时代背景的契合，还是其特有的生态系统，或是语言本身？

首先当然是因为大家的life都很short，Python作为解释型语言，虽然跑得比谁都慢，但减少了开发者的工作量。Python开发者的哲学是"用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事"。在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。简单易学的特点催生了庞大的用户群体和活跃社区，机器学习框架的制作者也是为了走群众路线让更多人用，Python比较接地气。

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Python成为机器学习主力的第二个主要原因，是因为Python提供大量机器学习的代码库和框架。利用python可以享受很多便捷的数学运算第三方库，比如NumPy、SciPy，在可视化方面有MatplotLib和SeaBorn，结构化数据操作可以通过Pandas得到R一般的体验，针对各种垂直领域比如图像、语音、文本在预处理阶段都有很成熟的库可以调用，人们常说："就你库多"。Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的"功能齐全"理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。

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当然，这个代码系统还有一些不足的地方，因此产生了很多变通方案。例如Anaconda等发行版有自己的打包机制，可以很好地处理对不属于Python生态系统的可执行文件的依赖。但是，总的来说，Python打包生态系统为机器学习提供了一定程度的便利性，这与Python一贯坚持的简易性和便利性很相符。

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最后也就是性能方面。Python性能方面当然是无法满足大规模数据训练的，所以一般企业都是先用Python搭建原型，然后用C++或者JAVA来实现工程化，再用Python封装留出接口。另外，得益于Python对C的接口，很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行，在强大团队的支撑下，这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高。

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