Python的活色生香
我们为什么要了解和学习Python？人工智能行业的爆发式增长、国家政策倾斜让Python逐渐进入到了大众的视野当中，而被称为“万胶水语言”的Python，除了在人工智能领域外还在其他领域有不俗的表现。接下来我就从4个维度来介绍Python这门编程语言的优秀特性。
活：胶水语言灵活性强
Python 总体来说易于上手，尤其是在数据分析和机器学习方面，相对于Java和其它的机器学习框架而言，相同的功能Java 100行而Python只需要10行就能搞定。它的简洁、高效让很多以前从未接触过编程的人迅速上手做有实际意义的东西。
Python灵活性强是有一些原因的。首先它是一门动态类型的语言, 也就是说不用每一行代码都的加上类型提示, 这少了很多的约束. 另一方面 Python 从函数式编程当中学了很多用法, 比如高阶函数, 比如 Lisp Comprehension, 这些极大提高了代码的表达能力。
而且整体上 Python 的代码对于人类阅读来说也是不错的. 那么对于新手来说, 学习这样的语言是比较轻松的, 而且用代码去组合出更复杂的程度也不是那么难。
Python的另一个特性就是它称为胶水语言，也是众多语言的凝合剂。例如之前的Web项目都是采用Java来构建，项目中如果有数据分析的需求怎么办呢？这个时候可以直接在Java中安装Jpython库来对Python进行互调，并且可以很方便的返回执行的结果。
除此之外Python还支持与C、C++、R、Julia、JavaScript、SQL、MongoDB等主流的编程语言和数据开发语言进行调用。所以Python的确称为万能的胶水语言。
色：跨域图像风格转换
近几天一个GitHub项目火遍了朋友圈，采用python搭建的GAN算法模型，实现跨域图像的风格转换，这让CycleGAN 对抗神经网络在游戏中大显身手！
如果你是一名玩家，你一定听说过现在两场疯狂流行的大战「大逃杀」，堡垒之夜和绝地求生。他们是两个非常相似的游戏，其中有 100 个玩家在一个小岛上出没，直到剩下一个幸存者。我喜欢堡垒之夜的游戏玩法，但更喜欢绝地求生更逼真的视觉效果。这让我想到了，我们是否可以为游戏提供图形模块，以便我们可以选择喜欢的视觉效果，而无需依赖游戏开发人员为我们提供该选项？如果一个 mod 可以在绝地求生的视觉效果中呈现堡垒之夜的帧，那该怎么办？这就是我决定探索深度学习是否有所帮助的地方，并且我遇到了一种名为 CycleGANs 的神经网络，这种网络恰好擅长风格转换。在这篇文章中，我将介绍 CycleGANs 的工作方式，然后训练它们将堡垒之夜视觉转换为绝地求生
CycleGAN是用于跨域图像风格转换的一种生成对抗网络。可以训练它们将一个域的图像（如堡垒之夜）转换为另一个域（如绝地求生）。该任务以无监督的方式执行，即这两个域中没有图像的一对一映射。
这个网络能够理解原始域图像中的对象，并应用必要的转换来匹配目标域图像中同一对象的外观。这个算法的最初实现经过训练，可将马匹转化为斑马，将苹果变为橘子，并将照片转化为具有惊人效果的绘画。
生：无所不能的编程语言
近期，多个编程语言类的调查都显示，Python是目前上升最快的编程语言，成为年度最受欢迎的编程语言。在数据分析、数据科学和机器学习工作中都不可避免的需要Python。
特点：简单易学、免费开源、高层语言、可移植性强、面向对象、可扩展性、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等
Python除了极少的事情不能做之外，其他基本上可以说全能，系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能等等。
Python的应用特别广，中国现在的人才缺口超过100万。
国内：豆瓣、搜狐、金山、通讯、盛大、网易、百度、阿里、土豆、新浪等；
国外：谷歌、NASA、YouTube、Facebook、红帽等企业都在广泛应用，尤其是Linux运维、web开发、大数据、人工智能等等。
香：就业市场的香馍馍
几年前 Python 在国内还只是一门小众语言，但从 2011开始到现在，Python 的百度搜索指数翻了10 倍，最新语言报告排行（PYPL排行榜），Python彻底甩下Java。
全栈开发、网络爬虫、数据挖掘、人工智能、Web 开发、系统网络运维、数据分析和计算、图形程序开发等方向的工作不一而足。大势所趋之下，目前，很多科技公司都在应用 Python 语言。
比如谷歌爬虫、Instagram、豆瓣、知乎在内的很多互联网公司都将 Python 作为了主要编程语言。所以大厂追着Python，就会造成需求量大。在今年 9 月 IEEE 最新发布的编程语言排行榜中，Python 在趋势、开源、职位需求等方面均排在第一。