我們爲什麼要了解和學習Python？人工智能行業的爆發式增長、國家政策傾斜讓Python逐漸進入到了大衆的視野當中，而被稱爲“萬膠水語言”的Python，除了在人工智能領域外還在其他領域有不俗的表現。接下來我就從4個維度來介紹Python這門編程語言的優秀特性。
活：膠水語言靈活性強
Python 總體來說易於上手，尤其是在數據分析和機器學習方面，相對於Java和其它的機器學習框架而言，相同的功能Java 100行而Python只需要10行就能搞定。它的簡潔、高效讓很多以前從未接觸過編程的人迅速上手做有實際意義的東西。
Python靈活性強是有一些原因的。首先它是一門動態類型的語言, 也就是說不用每一行代碼都的加上類型提示, 這少了很多的約束. 另一方面 Python 從函數式編程當中學了很多用法, 比如高階函數, 比如 Lisp Comprehension, 這些極大提高了代碼的表達能力。
而且整體上 Python 的代碼對於人類閱讀來說也是不錯的. 那麼對於新手來說, 學習這樣的語言是比較輕鬆的, 而且用代碼去組合出更復雜的程度也不是那麼難。
Python的另一個特性就是它稱爲膠水語言，也是衆多語言的凝合劑。例如之前的Web項目都是採用Java來構建，項目中如果有數據分析的需求怎麼辦呢？這個時候可以直接在Java中安裝Jpython庫來對Python進行互調，並且可以很方便的返回執行的結果。
除此之外Python還支持與C、C++、R、Julia、JavaScript、SQL、MongoDB等主流的編程語言和數據開發語言進行調用。所以Python的確稱爲萬能的膠水語言。
色：跨域圖像風格轉換
近幾天一個GitHub項目火遍了朋友圈，採用python搭建的GAN算法模型，實現跨域圖像的風格轉換，這讓CycleGAN 對抗神經網絡在遊戲中大顯身手！
如果你是一名玩家，你一定聽說過現在兩場瘋狂流行的大戰「大逃殺」，堡壘之夜和絕地求生。他們是兩個非常相似的遊戲，其中有 100 個玩家在一個小島上出沒，直到剩下一個倖存者。我喜歡堡壘之夜的遊戲玩法，但更喜歡絕地求生更逼真的視覺效果。這讓我想到了，我們是否可以爲遊戲提供圖形模塊，以便我們可以選擇喜歡的視覺效果，而無需依賴遊戲開發人員爲我們提供該選項？如果一個 mod 可以在絕地求生的視覺效果中呈現堡壘之夜的幀，那該怎麼辦？這就是我決定探索深度學習是否有所幫助的地方，並且我遇到了一種名爲 CycleGANs 的神經網絡，這種網絡恰好擅長風格轉換。在這篇文章中，我將介紹 CycleGANs 的工作方式，然後訓練它們將堡壘之夜視覺轉換爲絕地求生
CycleGAN是用於跨域圖像風格轉換的一種生成對抗網絡。可以訓練它們將一個域的圖像（如堡壘之夜）轉換爲另一個域（如絕地求生）。該任務以無監督的方式執行，即這兩個域中沒有圖像的一對一映射。
這個網絡能夠理解原始域圖像中的對象，並應用必要的轉換來匹配目標域圖像中同一對象的外觀。這個算法的最初實現經過訓練，可將馬匹轉化爲斑馬，將蘋果變爲橘子，並將照片轉化爲具有驚人效果的繪畫。
生：無所不能的編程語言
近期，多個編程語言類的調查都顯示，Python是目前上升最快的編程語言，成爲年度最受歡迎的編程語言。在數據分析、數據科學和機器學習工作中都不可避免的需要Python。
特點：簡單易學、免費開源、高層語言、可移植性強、面向對象、可擴展性、可嵌入型、豐富的庫、規範的代碼等
Python除了極少的事情不能做之外，其他基本上可以說全能，系統運維、圖形處理、數學處理、文本處理、數據庫編程、網絡編程、web編程、多媒體應用、pymo引擎、黑客編程、爬蟲編寫、機器學習、人工智能等等。
Python的應用特別廣，中國現在的人才缺口超過100萬。
國內：豆瓣、搜狐、金山、通訊、盛大、網易、百度、阿里、土豆、新浪等；
國外：谷歌、NASA、YouTube、Facebook、紅帽等企業都在廣泛應用，尤其是Linux運維、web開發、大數據、人工智能等等。
香：就業市場的香饃饃
幾年前 Python 在國內還只是一門小衆語言，但從 2011開始到現在，Python 的百度搜索指數翻了10 倍，最新語言報告排行（PYPL排行榜），Python徹底甩下Java。
全棧開發、網絡爬蟲、數據挖掘、人工智能、Web 開發、系統網絡運維、數據分析和計算、圖形程序開發等方向的工作不一而足。大勢所趨之下，目前，很多科技公司都在應用 Python 語言。
比如谷歌爬蟲、Instagram、豆瓣、知乎在內的很多互聯網公司都將 Python 作爲了主要編程語言。所以大廠追着Python，就會造成需求量大。在今年 9 月 IEEE 最新發布的編程語言排行榜中，Python 在趨勢、開源、職位需求等方面均排在第一。
