在技能提升的幫助下，Python開發人員在人工智能時代處于獨特的地位，可以取得成功。

　　人工智能的廣泛采用正在軟件工程領域造成范式轉變。由于其可用性、成熟的生態系統以及滿足人工智能和機器學習（ML）工作流程的數據驅動需求的能力，Python迅速成為人工智能開發的首選編程語言。隨著人工智能擴展到新的行業和用例，以及Python功能的演變，對精通該語言的開發人員的需求將激增。投資于人工智能和機器學習知識的Python開發人員將處于在人工智能時代茁壯成長的有利地位。

　　根據TIOBE編程社區索引，Python是最受歡迎的編程語言。Python在2021年首次領先于其他語言，并隨著其他語言的增長基本停滯不前，其受歡迎程度繼續爆炸。與此同時，根據基于谷歌趨勢數據的PYPL指數，谷歌上近30%的編程語言教程搜索是Python搜索，幾乎是Java排名第二的兩倍。難怪Python的受歡迎程度也擴展到了人工智能工作流程。

　　為什么Python引領人工智能開發

　　Python是人工智能開發的理想之選，包括其易用性、其豐富且不斷增長的人工智能庫和工具包生態系統，以及可用于提高其執行速度和可擴展性的庫和工具。

　　可用性和生態系統

　　Python易于學習，編寫簡單，這使得沒有編程經驗的人也能使用它。它不需要開發人員編寫復雜的模板代碼，并且可以迭代編寫。Python可用的許多人工智能開發工具包中的庫通常很輕，不需要構建或訓練人工智能模型。相反，Python開發人員可以使用供應商的專業工具來使用可用模型來加速人工智能應用程序的開發。

　　Python周圍的生態系統是巨大的。有一套豐富的庫和框架是專門為人工智能和機器學習設計的，包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn和Pandas。這些工具提供了預建的功能和結構，使快速開發和原型制作成為可能。此外，像NumPy和Pandas這樣的軟件包和庫使數據操作和分析變得簡單，非常適合處理大型數據集。許多用于人工智能和機器學習的Python工具都是開源的，促進了協作和創新。

　　用戶群和用例

　　隨著人工智能開發的發展，Python正在為更多人和更多用例打開大門。如今，Python可用于探索性甚至低代碼解決方案。未來將構建的大多數人工智能應用程序不需要PyTorch和TensorFlow的定制和功能水平。未來的人工智能應用程序將使用一組不同的庫，如LangChain或LlamaIndex來構建使用大型語言模型（LLM）的應用程序。

　　與此同時，Python的新軟件包一直在添加，并將拓寬視野，不僅僅是人工智能，包括更常見的用例，如構建高級網站。如今，開發人員使用Python完成的任務中，沒有一項任務不會受到人工智能的某種形式的影響。

　　性能輔助工具

　　Python可以用Cython等庫進行擴展，以幾乎滿足C語言的性能，而像PyPy這樣的及時編譯器可以顯著提高代碼執行速度。關鍵性能組件可以用C或C++編寫，并用Python包裝，將性能與Python的易用性相結合。Python使從原型過渡到生產就緒解決方案變得容易，特別是使用旨在擴展Python應用程序的工具，如Dask或Ray。

　　人工智能項目需要Python開發人員做什么

　　雖然Python的可用性使即使是相對不熟練的開發人員也能輕松學習該語言，但開發人員需要關注未來人工智能行業的特定技能。開發人員需要編寫代碼，通過人工智能快速有效地處理大型數據集。有必要了解并行編程、節流和負載平衡等概念。Python開發人員擁有成功完成這些任務的基本知識，但他們需要以他們的技能為基礎，有效地轉向人工智能項目，并在擁擠的就業市場中脫穎而出。

　　Python開發人員可能存在技能差距的一個領域是與人工智能代理合作，這是下一波人工智能創新。借助代理人工智能，軟件代理旨在為實現既定目標而自主工作，而不僅僅是根據提示提供信息。開發人員需要了解如何編寫可以遵循這種復雜的編排或步驟序列的程序。

　　人工智能也在開發過程中發揮著更積極的作用。它的工作很像副駕駛，在查找代碼示例和編寫軟件方面做著手腳，并釋放開發人員，以便他們能夠專注于代碼審查和更高級別的戰略工作。讓人工智能生成可靠和安全的代碼是一種藝術。這是一套需要開發的重要技能，對未來的開發人員來說至關重要。

　　如何開啟你的人工智能學習之旅

　　我的建議？開發人員應該始終學習如何使用新技術并補充他們的技能組合，但人工智能創新的快節奏帶來了更大的緊迫性。我堅信持續學習，我認為學習和成長的責任在于個人，而不是他們工作的公司。在當今世界，每個人都觸手可及地擁有大量免費、極其有價值的學習資源；可訪問性和成本不是選擇退出技能提升的有效借口。如果開發人員現在能開始削減他們的人工智能學習目標——即使每天只有15分鐘——他們也會收獲回報。