自从1991年Python出现在编程场景中，比于其他编程语言，Python取得了少有的地位，而且未来还会继续下去，其中包括它的语法、Python开发人员可用的科学生态系统和数据分析库、易于和几乎所有其它技术集成。开源是一个很明显的优势，跨平台的有效性，多目标，垃圾回收(自动的)，代码的简洁性，以及整齐的缩进是Python其他的显著特点。而且Python易学习，由此产生的低维护成本，这是Python持续获得好评的一部分原因。

Python在人工智能领域的应用

Python和其它好的技术一样，在你的开发团队像病毒一样快速传播，然后找到把它应用到各种应用和工具中的方式。换句话说，Python在开始时像一个黑客，而代码任务像钉子一样。——Mustafa Thamer，Firaxis 游戏

而人工智能是当今的“东西”，Python在这个领域也取得了显著的成绩，在商业智能领域，Python也证明了它的实用性。回到AI这个话题，Python已经成为一些AI算法的一部分，从简单的双人游戏到复杂的数据工程任务。Python的AI库在当今的软件中扮演重要的角色，包括NLYK，PyBrain，OpenCV，和AIMA。对于一些AI软件功能，短短的一个代码块就足够了。从人脸识别技术，会话接口再到其他领域，Python正在不断地覆盖新领域。

当谈到AI时，Python是一种现代化的选择。为什么呢，除了一般的原因，Python使原型设计变得更加快捷，同时具有更加稳定的架构。举个例子，比如Scikit-learn(一个机器学习库)。

在Python中调试是一个很快的过程。它还提供了对其他语言的应用程序设计接口(API)。Python的大量的库很有帮助，但是你必须精通Python，才能很好地利用它。

Python将用于BI，它在网络情报中也是一种力量。自动化的司法调查，安全检查，网页分析都可能使用Python来实现。对于BI来说，有一大堆Python能够使用的工具来使你的工作更加简单，该语言对算法，数学方程有一个自然的倾向，使它成为一个多用途的媒介。

Python在金融中的应用

技术创新对金融衍生品市场的效率提高做出了很大的贡献。。。这些强大的改进只有在衍生品交易所和清算公司提供持续的高额的信息技术投资时才有可能。

在过去的十年里，随着自动化技术的出现，科技最终成为杰出的金融机构，银行，保险和投资公司，股票交易公司，对冲基金，券商等公司的一部分。根据2013年的Crosman 报告，与2013年相比，银行和金融公司2014年在科技上的花费要高出4.2%。预计在2020年，一年的金融服务的技术成本将达到5亿美元。正值系统需要维护和不断升级的时候，一些著名的银行雇佣一些开发者是很正常的事情。那么Python用在哪里呢?

Python的语法很容易实现那些金融算法和数学计算，每个数学语句都能转变成一行Python代码，每行允许超过十万的计算量。

没有其他语言能像Python这样适用于数学，Python精通于计算，以及数学和科学中的排列组合问题。Python的第二个特性是表示数字，序列和算法。比如SciPy库，很适合用来做技术领域和科学领域的计算，SicPy库被很多工程师，科学家和分析人员使用。NumPy，也是Python的一个扩展，它可以很好地处理数学函数，数组和矩阵。同时，Python也支持严格的编码模式，因此，使它成为一个平衡的选择，或者说方法。

使用更少的人达到相同的结果以及实现其他编程语言不能实现的事，是Python首要的优点。Python语法的精确和简洁，以及它大量宝贵的第三方工具使它成为处理金融行业的错综复杂的事务的唯一可靠的选择。

Cititec(英格兰伦敦的职业介绍所)的技术招聘经理Stephen Grant说：跨市场风险管理和交易系统都在使用Python(有时会混合使用c++)，很多银行从建立银行的前端到资产风险系统都会选择使用Python。使用Python的金融公司包括荷兰银行，德国证券交易所集团，Bellco信用社，摩根大通以及阿尔蒂斯投资管理。

Python用于分析学

近年来分析学在数据、网络、金融等领域获得了突出的地位。应用各种软件组合起来进行数据收集，数据管理，以及数据分析，得出的结论用作商业决策，业务需求分析等等。分析学用于研究一个产品的市场效应，银行的贷款决定，这些都只是分析学的冰山一角。它在大数据，安全，数字和软件分析等领域有很深远的影响，下面是Python在分析学中的主要作用的一个延续：

在这个信息过载的世界，只有那些可以利用解析数据的优势来得出见解的人会获益。Python对于大数据的解释和分析具有很重要的作用。分析公司开发的很多工具都是基于Python来约束大数据块。分析师们会发现Python并不难学，它是一个强有力的数据管理和业务支持的媒介。

使用单一的语言来处理数据有它的好处。如果你以前曾经使用过C++或者Java，那么对你来说，Python应该很简单。数据分析可以使用Python实现，有足够的Python库来支持数据分析。 Pandas是一个很好的数据分析工具，因为它的工具和结构很容易被用户掌握。对于大数据来说它无疑是一个最合适的选择。即使是在数据科学领域，Python也因为它的“开发人员友好性”而使其他语言相形见绌。一个数据科学家熟悉Python的可能性要比熟悉其他语言的可能性高得多。

除了Python在数据分析中那些很明显的优点(易学，大量的在线社区等等)之外，在数据科学中的广泛使用，以及我们今天看到的大多数基于网络的分析，是Python在数据分析领域得以广泛传播的主要原因。

不论是金融衍生品还时大数据分析，Python都发挥了重要的作用。就前者而言，Python能够很好地和其它系统，软件工具以及数据流结合在一起，当然也包括R。用Python来对大数据做图表效果更好，它在速度和帮助方面也一样可靠。有些公司使用Python进行预测分析和统计分析。

Python在数学中的应用

Python和Matlab对比：Python也在威胁着数值计算的专家级语言Matlab,很多在使用Matlab的人都在考虑转去使用Python。Matlab的使用成本太高了，它要检查代码的可移植性，你不能在另一台电脑上运行你的代码。它使用专有的算法，这意味你所使用的大多数算法你是没有办法查看的，而只能相信它们已经正确的实现了。

同时，Matlab是科学界的支持，是很多大学的一部分，尽管因为费用原因，有一部分你可能支付不起。而Python需要一个综合开发环境(IDE)和额外的程序包。

Python作为开源程序，专门为了简单方便并且系统的使用。因为有第三方库和数据类型，使得使用Python整理数据变成一件很容易的事。因为不是专有的，有了它的类和可以自定义的函数，在程序的任何地方，你都可以根据你的需求很容易的移植Python代码。用户图形界面(GUI)工具包(比如Qt)，对于创建一个令人印象深刻的前端很有帮助。最后，Python提供了全方位的编程包。

python现在在人工智能方面有哪些成型的应用

python语言在人工智能现在已经能实现很多功能了，比如

语音识别——李开复博士当年做的工作奠定了很多当今识别系统的基础。这里忍不住说一下，Siri本身的技术并没有特别大的亮点，真正nb的是它的模式(语音识别直接与搜索引擎结合在一起，产品体验做得好。而且关键是这样的模式能采集到更多数据，使得系统的精度越来越高)

自然语言理解——目前看到的最强的结果应该是IBM Watson。但其实我们现在用的搜索引擎、中文输入法、机器翻译都和自然语言理解相关。

数据挖掘——随着近年数据量的疯狂增长，数据挖掘也有了长足进步。最具有代表性的是前几年著名的Netflix challenge(Netflix公司公开了自己的用户评分数据，让研究者根据这些数据对用户没看过的电影预测评分，谁先比现有系统好10%，谁就能赢100万美元)最后这一比赛成绩较好的队伍，并非是单一的某个特别nb的算法能给出精确的结果，而是把大量刻画了不同方面的模型混合在一起，进行最终的预测。

计算机视觉——目前越来越多的领域跟视觉有关。大家可能一开始想到的都是自动驾驶。虽然大家都在说googleX的无人车， 但实际上现在无论是商业上，还是技术整合上最成功的算法是Mobile Eye的辅助驾驶系统。这个公司也是目前computer vision领域最挣钱的公司。

举了上述这些例子，想必对于python语言在人工智能方面的应用有了一个初步的了解，当然想学习人工智能的同学，必须得会Python编程语言或者Java、C++、语音技术、javaEE、信息安全、大数据等，只要你是这些方面有经验者都可以向人工智能方向转型!

尾注

Python因为它的可靠性和高效性，而不断地使世界各地的程序员和软件开发人员印象深刻。它已经侵入新的领域和重要的日常软件功能。直到继承者的进入，Python将作为一个全方位的编程语言继续流行。