很多想要進入人工智能行業的開發者都會糾結于學習Python還是學習C++。有些人認為，Python目前在人工智能行業人氣最高，簡單易學，而另一些人則認為，C++語言能夠處理對程序效率要求更高的任務。

對于應該要學習哪一門語言，我們不能一概而論。我們不能以語言的使用普遍程度來定論哪一門語言最好，匯編語言目前的熱度已經很低，但是在某些領域，對于匯編語言還是情有獨鐘。

隨著人工智能的興起，Python語言逆襲成為最受歡迎的編程語言，熱度大增。Python是一門具有面向對象特征的腳本語言，它最吸引人的地方在于使用便捷，支持Linux、Windows、MAC和Unix等平臺，允許用戶創建交互式、解釋的、模塊化、動態、可移植和高級代碼。

python有豐富多樣的庫和工具，無需程序員去實現某些功能，與其他語言相比，python開發速度更快。對于深度學習來說，Python語言相當于前端，而C++相當于后端。Python語言專注于算法的快速迭代，程序員可以不用了解程序的內部實現機制和運行原理，專注研究算法。除此之外，Python是一門膠水語言，能夠和其他語言（C/C++等）輕松連結到一起，我們可以使用Python快速生成程序原型，對于有特殊要求的部分，用其他語言實現。

在AI行業，Python有著它不可取代的重要地位，目前世界上最流行的深度學習框架，如谷歌的TransorFlow、FaceBook的PyTorch以及開源社區的Karas神經網絡庫等，都是用Python實現的。微軟的CNTK完全支持Python，并且Python 還擅長進行科學計算和數據分析，支持各種數學運算，可以繪制出更高質量的2D和3D圖像。目前在AI行業，任何語言都不能夠撼動Python的地位。

但C++在AI行業就不重要嗎？不是！深度學習需要規模密度較大的計算，有時候還需要一些硬件支持，比如GPU。對于這些硬件接口Python就顯得力不從心，但這正是C++的特長。C++是純面向對象語言，包含C語言的所有特性，在要求高效執行的部分，我們都會看到C++一展身手。比如智能機器人的路徑規劃，機械手臂運動控制，目前最流行的計算機視覺庫OpenCV的底層實現，都會使用到C++語言。可見，在框架結構的實現，深度學習、機器學習算法方面，C++才是核心，而Python只是核心之上的一層接口。

相比之下，解釋型語言Python在運行的時候需要多一道解釋的過程，速度被降低。而C++對多任務的支持和開發使用對比Python遜色一籌。在人工智能開發中，Python和C++各自有各自的應用場景，相輔相成，缺一不可。至于二者今后在人工智能的發展中誰會更受青睞，我們拭目以待。
責任編輯：YYX