浅谈Python发展历史

  近日,看到一则消息——“Python语言将被加入高考科目”:
浙江省信息技术课程改革方案出台,Python确定进入浙江省信息技术高考,从2018年起浙江省信息技术教材编程语言将会从VB更换为Python。
  无独有偶:山东省最新出版的小学信息技术六年级教材中也加入了Python内容;
教育部考试中心决定自2018年3月起,在计算机耳机考试中加入“Python语言程序设计”科目。

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  执行效率较低的Python为什么这么火爆呢?
  因为Python是AI时代的头牌语言,是最接近人工智能的语言!
  今天,我们就来谈谈Python的发展历史。

起源

  Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间,在阿姆斯特丹,Guido为了打发圣诞节的无趣,决心开发一个新的脚本解释程序,做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python(大蟒蛇的意思)作为该编程语言的名字,是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。——百度百科

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  Guido van Rossum(荷兰人),从阿姆斯特丹大学获得了数学和计算机硕士学位。所以他可以称得上是一名数学家,或者更确切点是精通数学与计算机的复合型人才。
  他希望有一种语言,这种语言能够像C语言那样,能够全面调用计算机的功能接口,又可以像shell那样,可以轻松的编程。

诞生与发展

  1991年,第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的,并能够调用C语言的库文件。从一出生,Python已经具有了:类,函数,异常处理,包含表和词典在内的核心数据类型,以及模块为基础的拓展系统。

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  2011年1月,它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。
  自从2004年以后,python的使用率呈线性增长
  2017年, IEEE Spectrum 发布的研究报告显示,在 2016 年排名第三的 Python 在今年已经成为世界上最受欢迎的语言,C 和 Java 分别位居第二和第三位。
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写在最后

  许多程序员都调侃到,“人生苦短,我用Python”。
  的确,Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”,它是一个优秀并被广泛使用的语言。除此之外,AI的兴起也让Python更加火热。
  总之,我们可以预见,Python的未来还是很光明的~

### 人工智能的当前发展状况 目前,人工智能(AI)行业发展迅速,在多个领域取得了显著进展。然而,这一进程伴随着一系列挑战和机遇。一方面,隐私保护、伦理道德问题、劳动力市场的变化以及算法偏见等问题亟待解决;另一方面,技术创新的应用场景日益广泛,为行业带来了新的增长点[^2]。 ### 发展现状的具体表现 在实际应用中,AI已经渗透到各个行业中,包括但不限于医疗健康、金融服务、智能制造等领域。特别是在智能城市建设方面,通过集成物联网(IoT)设备收集的数据,利用机器学习模型实现更高效的资源管理和公共服务优化成为可能。此外,通用人工智能(AGI)的研究也在稳步推进,旨在开发能够执行多种复杂任务的人工智能系统[^1]。 ### 面临的主要任务与挑战 #### 技术层面 - **数据安全与隐私保护**:随着大数据时代的到来,如何确保个人敏感信息安全成为了首要考虑因素之一。 - **提升计算效率**:为了支持更大规模神经网络训练需求,需进一步提高硬件性能并降低能耗成本。 #### 社会经济影响 - **调整就业结构**:自动化程度加深可能导致某些岗位消失或转型,因此有必要加强再教育体系构建以帮助劳动者适应新环境。 - **消除歧视现象**:防止因历史遗留原因造成的不公平对待,比如性别差异、种族区别等因素不应被反映于决策过程中。 #### 政策法规建设 - **完善法律法规框架**:针对新兴技术特性制定相应规则指南,保障公众利益不受侵害的同时鼓励创新发展。 - **促进国际合作交流**:鉴于全球化背景下跨国界合作的重要性愈发凸显,应积极寻求共同标准建立跨地区协调机制。 ```python # Python代码示例展示了一个简单的线性回归预测模型 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression X = [[0, 1], [5, 1], [15, 2], [25, 5], [35, 11], [45, 15], [55, 34], [60, 35]] y = [4, 5, 20, 14, 32, 22, 38, 43] model = LinearRegression().fit(X, y) print(f'系数: {model.coef_}') print(f'截距: {model.intercept_}') new_data = [[70, 40]] # 新输入数据 predicted_value = model.predict(new_data) print(f'对于{new_data}的预测值为:{predicted_value}') ```
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