在技能提升的帮助下，Python开发人员在人工智能时代处于独特的地位，可以取得成功。
人工智能的广泛采用正在软件工程领域造成范式转变。由于其可用性、成熟的生态系统以及满足人工智能和机器学习（ML）工作流程的数据驱动需求的能力，Python迅速成为人工智能开发的首选编程语言。随着人工智能扩展到新的行业和用例，以及Python功能的演变，对精通该语言的开发人员的需求将激增。投资于人工智能和机器学习知识的Python开发人员将处于在人工智能时代茁壮成长的有利地位。
根据TIOBE编程社区索引，Python是最受欢迎的编程语言。Python在2021年首次领先于其他语言，并随着其他语言的增长基本停滞不前，其受欢迎程度继续爆炸。与此同时，根据基于谷歌趋势数据的PYPL指数，谷歌上近30%的编程语言教程搜索是Python搜索，几乎是Java排名第二的两倍。难怪Python的受欢迎程度也扩展到了人工智能工作流程。
为什么Python引领人工智能开发
Python是人工智能开发的理想之选，包括其易用性、其丰富且不断增长的人工智能库和工具包生态系统，以及可用于提高其执行速度和可扩展性的库和工具。
可用性和生态系统
Python易于学习，编写简单，这使得没有编程经验的人也能使用它。它不需要开发人员编写复杂的模板代码，并且可以迭代编写。Python可用的许多人工智能开发工具包中的库通常很轻，不需要构建或训练人工智能模型。相反，Python开发人员可以使用供应商的专业工具来使用可用模型来加速人工智能应用程序的开发。
Python周围的生态系统是巨大的。有一套丰富的库和框架是专门为人工智能和机器学习设计的，包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn和Pandas。这些工具提供了预建的功能和结构，使快速开发和原型制作成为可能。此外，像NumPy和Pandas这样的软件包和库使数据操作和分析变得简单，非常适合处理大型数据集。许多用于人工智能和机器学习的Python工具都是开源的，促进了协作和创新。
用户群和用例
随着人工智能开发的发展，Python正在为更多人和更多用例打开大门。如今，Python可用于探索性甚至低代码解决方案。未来将构建的大多数人工智能应用程序不需要PyTorch和TensorFlow的定制和功能水平。未来的人工智能应用程序将使用一组不同的库，如LangChain或LlamaIndex来构建使用大型语言模型（LLM）的应用程序。
与此同时，Python的新软件包一直在添加，并将拓宽视野，不仅仅是人工智能，包括更常见的用例，如构建高级网站。如今，开发人员使用Python完成的任务中，没有一项任务不会受到人工智能的某种形式的影响。
性能辅助工具
Python可以用Cython等库进行扩展，以几乎满足C语言的性能，而像PyPy这样的及时编译器可以显著提高代码执行速度。关键性能组件可以用C或C++编写，并用Python包装，将性能与Python的易用性相结合。Python使从原型过渡到生产就绪解决方案变得容易，特别是使用旨在扩展Python应用程序的工具，如Dask或Ray。
人工智能项目需要Python开发人员做什么
虽然Python的可用性使即使是相对不熟练的开发人员也能轻松学习该语言，但开发人员需要关注未来人工智能行业的特定技能。开发人员需要编写代码，通过人工智能快速有效地处理大型数据集。有必要了解并行编程、节流和负载平衡等概念。Python开发人员拥有成功完成这些任务的基本知识，但他们需要以他们的技能为基础，有效地转向人工智能项目，并在拥挤的就业市场中脱颖而出。
Python开发人员可能存在技能差距的一个领域是与人工智能代理合作，这是下一波人工智能创新。借助代理人工智能，软件代理旨在为实现既定目标而自主工作，而不仅仅是根据提示提供信息。开发人员需要了解如何编写可以遵循这种复杂的编排或步骤序列的程序。
人工智能也在开发过程中发挥着更积极的作用。它的工作很像副驾驶，在查找代码示例和编写软件方面做着手脚，并释放开发人员，以便他们能够专注于代码审查和更高级别的战略工作。让人工智能生成可靠和安全的代码是一种艺术。这是一套需要开发的重要技能，对未来的开发人员来说至关重要。
如何开启你的人工智能学习之旅
我的建议？开发人员应该始终学习如何使用新技术并补充他们的技能组合，但人工智能创新的快节奏带来了更大的紧迫性。我坚信持续学习，我认为学习和成长的责任在于个人，而不是他们工作的公司。在当今世界，每个人都触手可及地拥有大量免费、极其有价值的学习资源；可访问性和成本不是选择退出技能提升的有效借口。如果开发人员现在能开始削减他们的人工智能学习目标——即使每天只有15分钟——他们也会收获回报。