作者 | Alex Maher
编译 | 小欧
作为一名 .NET 开发人员，很长一段时间以来，我一直关注 C# 和 .NET 的出色工具和功能。
但我最近开始使用 Python/ target=_blank class=infotextkey>Python，感觉非常棒。这里申明一点，这篇文章不是和C#作比较，只是分享一个关于为什么要走出舒适圈思考并选择更合适的工具的故事。
我选择 Python 的一大原因是它对人工智能的强大支持。Python 有很多 AI 库，例如 TensorFlow、PyTorch 和 Keras。
这些工具使人工智能的使用变得更加简单，可以提供随时可用的功能，帮助你完成人工智能的相关任务。我发现，借助这些 AI 库，使用 Python 在处理 AI 项目时可以节省时间。
我喜欢 Python 的另一个原因是它可以帮助你快速构建原型。
与 .NET 相比，开发新项目需要更多步骤，如果你想尝试新概念或随时进行修改时，Python 可以帮助你快速创建和测试想法。
我也并没有抛弃 .NET，它仍然非常适合创建大型应用程序。但使用 Python 来处理 AI 部分，然后将它们集成到 .NET 应用程序中，效果会非常好。
就这么说吧，Python 在 AI 方面的优势，可以和.NET在处理大型项目时带来的稳健性优势相媲美。
举个例子，我利用 ELSA 工作流程来自动执行各种任务。然而，为每个不易获得的特定操作（例如 OpenAI 集成或 Selenium 测试）开发自定义“活动插件”会相当耗时。
想象一下这样的工作流程，但要复杂得多。
这个过程涉及到创建一个新类，编译、执行以便进行测试。如果一切顺利，将其打包到 Docker 容器中。然而，这些活动通常需要进一步调整，这样就会延长开发时间。
如果使用Python，这个过程会明显更快。
每当我需要进行更改时，就像更改一行代码一样简单。然后，通过运行 .py 脚本，我可以快速测试修改。
因为我仍然想在Python中构建一个工作流(ELSA的替代品)，所以我找到了Prefect（使用Swift编程语言开发Web和其他REST服务的框架）。
切换到 Python 确实需要学习一些新东西。
Python 的工作方式与 .NET 不同，尤其是 Python 更加灵活。但习惯之后，我发现Python让很多任务变得更简单、更快捷。
以上就是我作为一名 .NET 开发人员开始使用 Python 的原因。它为我开辟了新的工作方式，特别是在人工智能领域。
如果您是一名正在考虑 Python 的 .NET 开发人员，我可以肯定的告诉你，它可以大大增强你的技能，值得一试！
参考链接：
https://maherz.medium.com/why-i-started-using-python-as-a-net-developer-b6dbdd309637
