人工智能時代，零基礎學IT，我首推Python作為你編程入門語言！

人工智能時代為什么將 Python 稱為第一語言？

因為python適應了人工智能時代：

人工智能時代對于代碼的簡便性有很大要求，像傳統的C/CPP/Java學習較為復雜，學習路線長，對于很多零基礎的人入門困難。
python的兼容性：python能夠導入各種語言的包，從而在調用cpp寫的ML/DL的包時比其它語言簡單。
python語法簡單：不需要太多的條條框框，沒有繁瑣的格式，簡單易調bug。

Python有那么神嗎

看到這里，一定會有人提出疑問：“Python真的有那么神嗎？網絡上有這樣一句話：在人工智能時代，不懂Python語言，你就是“文盲”！由此，就可以看出Python在當今時代的“江湖地位”了。

Python是編程界一種通用語言，廣泛的運用在許多領域。有數據統計，在美國IT的招聘市場上，Python是最受歡迎的編程語言，會Python的技術人員，也會優先獲得工作機會。可以說，在互聯網時代，掌握了Python就是掌握了一門硬性“技術”！

那么Python具體有哪些好處呢？通過職場人的反饋，主要體現在以下幾個方面：

Python的優勢

關于Python有句比較有名的話：”人生苦短，我用Python。“

最主要的原因，是因為Python簡潔、可讀性強，要實現同樣功能，Python的代碼量明顯少于Java、C++等語言，意味著可以縮短開發周期，提升開發效率。

1、掌握Python，可以找到優質好工作

我的一個表弟就是一個通過掌握Python語言，而找到好工作的例子之一。現在還有很多人，了解到Python好處后，通過學習找到自己滿意的工作。而且可以通過Python篩選到更適合自己的工作。

2、掌握Python，可以獲得一線城市的待遇

有數據顯示，善于運用Python的崗位，年薪至少在10w-20w之間。除了北上廣以外，即便在二三線城市，薪資待遇也可以達到一線城市的水平。

現在的市場，大量需要掌握Python開發的人，因此，不管你未來身處哪個城市，都能夠通過Python獲得一份滿意的收入。

3、掌握Python，工作可以省時省力

朋友圈里，一位自由職業的寶媽，掌握了Python語言后，開始做自媒體賬號，每天收入至少可以達500+。她表示：學會Python之后，寫文章再也不像之前那樣苦思冥想，省出不少時間，可以好好照顧寶寶。如今的她既提高了收入，又擁有了更多的時間做其他事情。

有部分通過Python很好的養活自己，也有部分人，通過Python來提升自己的工作競爭力。Python的適用性非常高，尤其是在開發中，能夠幫助開發者更快，更高效的建構安全的Web應用程序。

接下來舉幾個直觀的例子

1.文件讀寫：

Python：

with open("file.txt", "r") as file:content = file.read()print(content)

Java：

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;public class FileOperations {public static void main(String[] args) {try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("file.txt"))) {String line;while ((line = reader.readLine()) != null) {System.out.println(line);}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
}

C++：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
int main() {std::ifstream file("file.txt");if (file.is_open()) {std::string line;while (std::getline(file, line)) {std::cout << line << std::endl;}file.close();} else {std::cout << "Unable to open file" << std::endl;}return 0;
}

在實現文件讀寫過程中，Python 使用了上下文管理器（Context Manager）來自動處理文件的打開和關閉，而 Java 和 C++ 需要使用更多的語句來完成同樣的任務。

2.列表操作：

Python：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [num ** 2 for num in numbers]
print(squared_numbers)

Java：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;public class ListOperations {public static void main(String[] args) {List<Integer> numbers = new ArrayList<>();numbers.add(1);numbers.add(2);numbers.add(3);numbers.add(4);numbers.add(5);List<Integer> squaredNumbers = new ArrayList<>();for (int num : numbers) {squaredNumbers.add(num * num);}System.out.println(squaredNumbers);}
}

C++：

#include <iostream>
#include <vector>
int main() {std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};std::vector<int> squaredNumbers;for (int num : numbers) {squaredNumbers.push_back(num * num);}for (int num : squaredNumbers) {std::cout << num << " ";}std::cout << std::endl;return 0;
}

列表操作中，Python可以使用列表推導式（List Comprehension）來簡潔地生成一個新的列表，而 Java 和 C++ 需要使用循環和額外的語句。

3.機器學習的線性回歸案例：

Python：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression# 生成隨機數據
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])# 創建線性回歸模型
model = LinearRegression()# 訓練模型
model.fit(X, y)# 預測
x_test = np.array([[6]])
y_pred = model.predict(x_test)print(y_pred)

Java：

import org.apache.commons.math3.stat.regression.SimpleRegression;public class LinearRegressionExample {public static void main(String[] args) {double[] X = {1, 2, 3, 4, 5};double[] y = {2, 4, 6, 8, 10};SimpleRegression model = new SimpleRegression();for (int i = 0; i < X.length; i++) {model.addData(X[i], y[i]);}double x_test = 6;double y_pred = model.predict(x_test);System.out.println(y_pred);}
}

C++：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <numeric>
double linearRegression(const std::vector<double>& X, const std::vector<double>& y, double x_test) {double sumX = std::accumulate(X.begin(), X.end(), 0.0);double sumY = std::accumulate(y.begin(), y.end(), 0.0);double sumXY = 0.0;double sumX2 = 0.0;for (int i = 0; i < X.size(); i++) {sumXY += X[i] * y[i];sumX2 += X[i] * X[i];}double meanX = sumX / X.size();double meanY = sumY / y.size();double slope = (sumXY - X.size() * meanX * meanY) / (sumX2 - X.size() * meanX * meanX);double intercept = meanY - slope * meanX;return slope * x_test + intercept;
}int main() {std::vector<double> X = {1, 2, 3, 4, 5};std::vector<double> y = {2, 4, 6, 8, 10};double x_test = 6;double y_pred = linearRegression(X, y, x_test);std::cout << y_pred << std::endl;return 0;
}

可以看出，Python 使用了 Scikit-learn 庫提供的 LinearRegression 類來實現線性回歸，更方便快捷。而 Java需要額外的循環操作來將數據添加進線性模型， C++ 則需要手動計算回歸系數和截距。

當然，從運行效率的角度來說，Python的速度比Java、 C++慢。但人工智能有時需要的是快速構建模型并檢驗模型效果，使用Python可以明顯減少開發時長。

除此之外，Python還有以下優點：

Python易學易用，語法清晰，初學者能夠更容易入門
Python擁有豐富的第三方庫和框架，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch等，這些庫和框架封裝了用于數據處理、數據可視化、特征工程、模型開發和深度學習的工具和函數，使得完成機器學習項目變得更加容易。
Python有龐大的開發者社區，能找到豐富的機器學習的示例代碼。社區中也有很多開源項目和貢獻者，對機器學習工具進行不斷改進和擴展。
Python是一種跨平臺語言，可以在多個操作系統上運行，這使得開發者可以輕松地在不同環境中共享代碼和模型。
Python支持大規模數據處理和分析，可以與Hadoop、Spark和云計算平臺集成，使其在處理大規模數據集時表現出色。