Python的人气激增因为AI ML工程师都很需要它

在过去的两年中，Python编程语言几乎一直位居所有技术趋势榜首，因此毫不奇怪，它在O'Reilly对最常用主题和热门搜索字词的年度分析中获得了另一个“最受欢迎”排名通过其在线学习平台。但是，Python最新的“蓝丝带”的原因值得注意：根据O'Reilly的说法，这是数据科学家，人工智能(AI)和机器学习(ML)工程师的需求。

Python是AI，ML和自然语言编程(NLP)开发的首选语言，这在很大程度上要归功于从TensorFlow到Pytorch的十几种支持它的库和开发工具。简单的语法和可读性促进了对复杂算法的快速测试，并使非程序员可以访问该语言。

O'Reilly于本周发布的对自己数据的分析发现，由于对AI / ML技能的需求不断增长，Python占所有使用量的10%。

报告指出：“由于对AI和ML的强烈兴趣，Python获得了新的相关性。”“与R一起，Python是用于数据分析的最常用的语言之一。从用于线性或逻辑回归的预构建库，决策树，朴素的贝叶斯，k均值，梯度增强等，都有一个Python库几乎可以满足开发人员或数据科学家可能需要做的任何事情(Python库在处理或工程数据方面同样有用。)”

分析师发现，特定于Python的使用在2019年仅增长了4%，但与Python和ML有关的使用-无论是用于AI，深度学习或NLP，还是与任何流行的ML / AI框架结合使用- -增长了9%。”

然而，分析家们还指出，AI / ML的“热情已降温”。

他指出：“直到2017年，ML + AI主题一直是平台上增长最快的主题之一。”“对于如此大的主题，增长仍然强劲，但使用率在2018年下降了(+ 13%)，并在2019年显着降温，仅增长了7%。但是，在数据主题中，ML + AI已从所有主题的22%下降到使用率降至26%。”

因此，兴趣在增长时可能会变慢。分析师还指出，数据工程作为实践领域已被数据科学和AI / ML所包含：“我们从其他研究中知道，数据科学家，ML和AI工程师等在发现时间上花费了大量的时间，我们已经看到，流行的工具和框架通常包含数据工程功能，这些形式包括自动/引导式自助服务功能或(对于Jupyter和其他笔记本而言)构建和编排调用Python，R(通过Python)等库的数据工程管道，以同时或尽可能并行地运行数据工程作业。”