在这里我要明确表个态，对于希望加入到 ai 和大数据行业的开发人员来说，把鸡蛋放在 python 这个篮子里不但是安全的，而且是必须的。2018需要更多案例，视频。pdf，以及同行交流，加上无偿解答？那就加群：103456743 所有的东西一切免费领取，自行下载！
我当时没有更多的与他争辩，也不知道他今天是否已经从python后端、大数据分析、机器学习和 ai 工程师成功转型为rails快速开发高手。我只是觉得，想要真正认识一件事物的价值，确实也不是一件容易的事情。
python 就是这样一个带着各种毛病冲到第一方阵的赛车手，但即便到了几年前，也没有多少人相信它有机会摘取桂冠，很多人认为 java 的位置不可动摇，还有人说一切程序都将用 javascript重写。
再比如说，正是由于 python 语言本身慢，所以大家在开发被频繁使用的核心程序库时，大量使用 c 语言跟它配合，结果用 python 开发的真实程序跑起来非常快，因为很有可能超过 80% 的时间系统执行的代码是 c 写的。
相反，如果 python 不服气，非要在速度上较劲，那么结果很可能是裸速提高个几倍，但这样就没人有动力为它开发 c 模块了，最后的速度远不如混合模式，而且很可能语言因此会变得更复杂，结果是一个又慢又丑陋的语言。
有的语言，从一开始就是出于学术而非实用的目的，学习曲线过于陡峭，一般人很难接近。
有的语言，过于依赖背后金主的商业支持，好的时候风光无限，一旦被打入冷宫，连生存下去都成问题。
有的语言，设计的时候有明确的假想场景，要么是为了解决大规模并发，要么是为了解决矩阵运算，要么是为了做网页渲染模板，一旦离开这个场景，就各种不爽。
更多的语言，刚刚取得一点成功，就迫不及待的想成为全能冠军，在各个方向上拼命的伸展触角，特别是在增强表达能力和提升性能方面经常过分积极，不惜将核心语言改得面目全非，最后变成谁都无法掌控的庞然大物。
相比之下，python 是现代编程语言设计和演化当中的一个成功典范。
python 之所以在战略定位上如此清晰，战略坚持上如此坚定，归根结底是因为其社区构建了一个堪称典范的决策和治理机制。
这个机制以 guido van rossum (bdfl，pythoners 都知道这是什么意思), davidbeazley, raymond hettinger 等人为核心，以 pep 为组织平台，民主而有序，集中而开明。只要这个机制本身得以维系，python 在可见的未来里仍将一路平稳上行。
最有可能向 python 发起挑战的，当然是java。java 的用户存量大，它本身也是一种战略定位清晰而且非常坚定的语言。
但我并不认为 java 有很大的机会，因为它本质上是为构造大型复杂系统而设计的。什么是大型复杂系统？就是由人清清楚楚描述和构造出来的系统，其规模和复杂性是外生的，或者说外界赋予的。
而 ai 的本质是一个自学习、自组织的系统，其规模和复杂性是一个数学模型在数据的喂养下自己长出来的，是内生的。
python 现已逐步在网络爬虫、数据剖析、ai、机器学习、web 开发、金融、运维、检验等多个领域扎根强大。随着它的被认可程度逐步提高，学习并把握这门言语的人群份额越来越大，许多公司也将为抢占该领域高精尖人才做着殊死搏斗！能够说，未来谁具有人工智能领域的技术权威，谁将会具有新年代互联网最高话语权。那么，在此之中，学好python，必将让你在编程生计中大刀阔斧，勇闯天边！python无疑将会成为ai年代下的新宠儿，
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