Golang还是Python？哪种语言更适合AI？
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现在常常听到一种说法——“虽然Python也非常棒，但Golang才是AI编程的最佳选择！”
毋庸置疑，Golang正成为机器学习和人工智能的主流编程语言，在全球拥有数百万用户。
Golang于2009年10月发布，也就是十年前，最近刚满十年。如今，google工程师开发的这门语言提高了程序员的工作效率。这些开发者的初衷是创建一种可以消除C++等语言中所谓“额外垃圾”的编程语言。Golang允许码农们对机器码进行编译，支持运行反射，并且提供了垃圾回收站。
Golang正成为机器学习和人工智能的主流编程语言，惠及全球数百万用户。一些大品牌，如网飞、美国运通、Uber、Dropbox、Salesforce、Twitter和Twitch等都是Golang的用户。
Golang会淘汰Python吗？
答案是否定的，Golang当然不会让Python出局。
Python使用广泛，而且用途很多，所以不会过时。它是一种编程语言，可以将数千个组件从单个模块编译成整个开发程序包。Python还有强大的群体支持，使其在未来几十年里不断蓬勃发展。
多个环境测试的结果表明：Python编程非常便于初学者上手，并且在年轻的开发人群中备受欢迎。Go语言的性能在编写服务器端脚本时要优于Python。因此，在寻找具有快速部署周期的超高性能并发服务时，Golang会优于Python。
然而，在最近这段时间，Golang和Python成为了最适合AI专业开发者的热门语言。当公司同时使用这两种语言时，提出一个严谨的解决方案可能会颇具挑战性。
为何Golang更受青睐：
人工智能即将在整个科技界掀起风暴。机器学习、自我纠正和推理都是一些可以模拟人类智能的应用程序。如今，AI驱动的应用程序能够优化企业的资源使用，从而产生积极影响。
高度可扩展性和计算能力: 与Python相比，Golang在可扩展性和性能方面具有更大潜力。使用Go是出于这样的考量：与数学计算速度相比，它具有较高的速度。例如，Go处理的数学问题是Python能力的20至50倍，且处理速度更快。
Golang涵盖的AI用途更广：尽管Go只提供了少量的库，但数目一直在增长，从而满足了AI方面的很多用途。Go库如GoLearn（数据处理）、Goml（传输数据）和Hector（二进制分类问题）等都是为AI及其应用服务的一些库。
提供了良好的代码可读性：Go使用的算法提供了一种极简方法，允许开发人员轻松编写可读代码。
Go开发人员能够轻松使用Go数据库：大多数Go语言的开发者不需要选择使用其他编程语言所编写的库。在Go中拥有库的核心优势是，它让从事Go编程的AI专业人员体验到了从事开发的舒适感。
为何Python更受青睐：
IT行业的新贵是谁？大多数答案包括机器学习和人工智能，确实如此。这两种技术一直是IT行业的主流，在可预见的未来都将如此。
多个库：现在，各种各样的库可以帮助AI工程师构建新算法、进行数据集处理、模型处理、处理最复杂的数据以及许多其他功能。别忘了，TensorFlow是最流行的库（开源）之一，用于Google的许多机器学习应用程序。
Python是一种可供访问的语言：在商业术语中，语言可访问性意味着拥有一个巨大的Python编程专家市场。此外，正如我们所知，这些编程语言已遍布全球。
强大的社区：Python具有成熟而强大的社区。根据GitHub的2019年年度报告，全球有近100万个用户请求。Python社区倾向于创建新库来扩展工具集和更新Python文档。
为何选Golang而非Python？
在可扩展性方面，Go这种编程语言的工作核心就是维护和帮助开发人员更大范围内解决问题。这也是Golang内在支持适当的并发流程通道的原因。然而，Python在并发性方面面临着巨大的挑战。
由于提供并发支持，Go语言在集群计算和云计算中得到了广泛的应用。
如前所述，涉及可读性时，Python更占优势，然而，Python在有些方面却不尽如意。Python确实可以提供多种方法来实现同一业务场景，但这往往导致混乱。另一方面，Go在编程方面遵循严格的规则。它不允许简单地导入不需要的库，也不允许创建不需要的变量。当然，这意味着Go在执行任务方面具备更多优势。虽然有些人可能不愿承认代码并非通用的事实，但当我们谈论核心编程时，有人在意吗？也许只要代码是可读的，这便够了。
得出哪种语言对AI专业人员更好的结论可能是一项艰巨的工作。尽管在大多数情况下，Golang似乎占了上风。
据记录，Python确实花了20年时间才达到今天的水平。在最初的十年里，Python并没有什么存在感，直到2001年它才逐渐受到人们的关注。
目前，它可能没有Python那么耀眼，但终有一天，Golang会闪闪发光。
