Python程序語(yǔ)言與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐可以稱(chēng)得上是“珠聯(lián)璧合”。

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1. Python是解釋語(yǔ)言，程序?qū)懫饋?lái)非常方便

寫(xiě)程序方便對(duì)做機(jī)器學(xué)習(xí)的人很重要。

因?yàn)榻?jīng)常需要對(duì)模型進(jìn)行各種各樣的修改，這在編譯語(yǔ)言里很可能是牽一發(fā)而動(dòng)全身的事情，Python 里通?？梢杂煤苌俚臅r(shí)間實(shí)現(xiàn)。

舉例來(lái)說(shuō)，在 C 等編譯語(yǔ)言里寫(xiě)一個(gè)矩陣乘法，需要自己分配操作數(shù)(矩陣)的內(nèi)存、分配結(jié)果的內(nèi)存、手動(dòng)對(duì) BLAS 接口調(diào)用 GEMM 、最后如果沒(méi)用 smart pointer 還得手動(dòng)回收內(nèi)存空間。Python 幾乎就是 import numpy;numpy.dot 兩句話(huà)的事。

當(dāng)然現(xiàn)在很多面向C/C++庫(kù)已經(jīng)支持托管的內(nèi)存管理了，這也讓開(kāi)發(fā)過(guò)程容易了很多，但解釋語(yǔ)言仍然有天生的優(yōu)勢(shì)--不需要編譯時(shí)間。這對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)這種需要大量 prototyping 和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。

2. Python的開(kāi)發(fā)生態(tài)成熟，有很多有用的庫(kù)可以用

除了上面說(shuō)到的NumPy，還有SciPy、NLTK、OS(自帶)等等不一而足。Python 靈活的語(yǔ)法還使得包括文本操作、list / dict comprehension 等非常實(shí)用的功能非常容易高效實(shí)現(xiàn)(編寫(xiě)和運(yùn)行效率都高)，配合 Lambda 等使用更是方便。這也是 Python 良性生態(tài)背后的一大原因。相比而言，Lua雖然也是解釋語(yǔ)言，甚至有 LuaJIT 這種神器加持，但其本身很難做到 Python 這樣，一是因?yàn)橛?Python 這個(gè)前輩占領(lǐng)著市場(chǎng)份額，另一個(gè)也因?yàn)樗旧矸N種反常識(shí)的設(shè)計(jì)(比如全局變量)。不過(guò)借著 Lua-Python bridge 和 Torch 的東風(fēng)，Lua 似乎也在寄生興起。

3. Python的效率很高

解釋語(yǔ)言的發(fā)展已經(jīng)大大超過(guò)許多人的想象。很多比如 list comprehension 的語(yǔ)法糖都是貼近內(nèi)核實(shí)現(xiàn)的。除了JIT[1]之外，還有 Cython 可以大幅增加運(yùn)行效率。最后，得益于 Python 對(duì) C 的接口，很多像 gnumpy ，theano 這樣高效、Python 接口友好的庫(kù)可以加速程序的運(yùn)行，在強(qiáng)大團(tuán)隊(duì)的支撐下，這些庫(kù)的效率可能比一個(gè)不熟練的程序員用 C 寫(xiě)一個(gè)月調(diào)優(yōu)的效率還要高。

4. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方便

有 SQL，Hadoop，MongoDB，Redis，Spark 等。

5. 數(shù)據(jù)獲取方便

有 Scrapy，Beautiful Soup，Requests，paramiko 等。

6. 數(shù)據(jù)運(yùn)算方便

有 Pandas，Numpy，scipy 等。

7. 輸出結(jié)果方便

有 Matplotlib，VisPy 等。

8. 和其他語(yǔ)言交互方便

有 ctypes，rpy2，Cython，SWIG，PyQt，Boost.Python 。

9. 加速方便

有 PyPy，Cython，PyCUDA 等。

10. 圖形圖像方便

有 PyOpenGL，PyOpenCV，Mayavi2 。

11. 信號(hào)處理方便

PyWavelets，scipy.signal。

12. 云系統(tǒng)支持方便

GitHub，SourceForge，EC2，BAT，HPC。

13. python開(kāi)源

Python支持的平臺(tái)多，包括 Windows / Linux / UNIX / macOS。而 MATLAB 太貴，只能調(diào)用其 API，用 Python 省錢(qián)，省錢(qián)就是賺錢(qián)。

Python 和 C++ 做個(gè)比較。

C++ 的 CPU 效率是遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于 Python 的不過(guò) python 是一門(mén)膠水語(yǔ)言，它可以和任何語(yǔ)言結(jié)合，基于這個(gè)優(yōu)點(diǎn)，很多數(shù)據(jù)處理的 Python 庫(kù)底層都是 C++ 實(shí)現(xiàn)的，意思就是說(shuō)：你用 Python 寫(xiě) code，但效率是C++的。只有那些 for 循環(huán)，還是用Python的效率高。

近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)最要是深度學(xué)習(xí)，而深度學(xué)習(xí)使用 CUDA GPU 加速遠(yuǎn)比 CPU 要快，而cuda 是C++寫(xiě)的。所以現(xiàn)在TensorLayer、theano 等深度學(xué)習(xí)庫(kù)都是 Python 編程、底層C++。