Python人工智能完整学习路线

Python 是人工智能（机器学习）的首选编程语言，它拥有众多模块，能完成人工智能开发的所有环节，没有任何一种语言使用起来如此顺手。

Python 人工智能的学习路线如下所示：

1) 爬虫

要学用 Python 如何爬取数据，要做数据分析、数据建模，起码要有数据，这些数据来源有多种渠道，但是很多都来自网络，这就是爬虫。

网络爬虫又被称为网页蜘蛛、网络机器人，是一种按照一定的规则自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

常见的 Python 爬虫库包括 requests、scrapy、selenium、beautifulSoup，这些库都是写网络爬虫需要使用到的库，掌握这些库的使用，就能完成收集数据任务。

2) 数据处理和分析

有了数据就需要进行数据处理和分析了。

常见的 Python 数据处理库有 numpy、scipy、pandas、matplotlib，这些库可以进行矩阵计算、科学计算、数据处理、绘图展现等操作，有了这些库，就可以开始把数据处理成需要的格式。

3) 训练模型

把数据处理成符合训练使用的格式后，就需要利用这些数据训练生成模型。

常见的 Python 建模库有 nltk、keras、sklearn，这些库主要是用于自然语言处理、深度学习和机器学习。最终，人工智能的预测模型经过数据训练被构建出来。

“人生苦短，我用Python”，之所以这么说是因为 Python 在实现各个功能的时候要远比其他语言简练得多。

在真实的工作中，我们需要做的事情是把大量的精力集中在数据上，如数据的分析和理解上，而不是花费过多的精力去写代码，Python 不光是提供了机器学习所需要的一切工具库，还能让你专注在数据处理和分析上，通过上面 Python 库的引用，简练的三步即可完成机器学习项目。

拓展：Python 为什么是人工智能的首选语言？

Python 是当下人工智能机器学习最为热门的编程语言之一，要想学习 AI 而不懂 Python，那就相当于想学英语而不认识单词。

Python 语法要素不多，是一门简单易学的语言，Python 号称是最接近人工智能的语言，因为它的动态便捷性和灵活的三方扩展，成就了它在人工智能领域的地位。 

常规的人工智能包含机器学习和深度学习两个很重要的模块。基本上机器学习中对数据的爬取、处理和分析建模在 Python 中都能找到对应的库。

Python 在人工智能（机器学习）方面的优势主要表现为以下两点：

1) Python 非常简单

对于初学者而言，Python 非常简单，非常贴近人类的自然语言。阅读一个 Python 程序就感觉像是在读英语一样。

Python 的这种伪代码本质是它最大的优点之一，它能降低你的学习成本，能够让你将更多精力专注于解决数据分析等问题本身。

2) Python 是开源的

Python 是开放源代码的软件。简单地说，你可以自由地发布这个软件的拷贝，阅读它的源代码，对它做改动，把它的一部分用于新的自由软件中。

开源指开放软件的源代码，允许任何人或组织以公益或商业目的修改或使用。开源是一种互联网共享文化现象。开源与分享的目的就是借助社区的力量，快速迭代壮大软件或硬件的功能，通过共享，实现共赢。

由于它的开源本质，Python 已经被移植在许多平台上。你的所有 Python 程序无须修改就可以在下述任何平台上面运行。这些平台包括 Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Windows CE 等，甚至还有 PocketPC、Symbian 以及 Google 基于 Linux 开发的 Android 平台。

你只需要把你的 Python 程序拷贝到另外一台计算机上，它就可以工作了，这也使得你的 Python 程序更加易于推广传播。

另外值得一提的是 MicroPython，它旨在尽可能与普通 Python 兼容，让你轻松将代码从桌面传输到微控制器或嵌入式系统。MicroPython 让开发嵌入式应用程序变得非常简单。