来源：github.com
作者：Matthew Honnibal
编译：刘小芹
【新智元导读】Matthew Honnibal 是悉尼大学一名博士研究生，已经在自然语言处理领域发表数十篇论文。他最著名的是开发了spaCy，这是一个生产就绪的NLP Python包。这个ppt来自 Honnibal 在巴伊兰大学计算机科学系研讨会的演讲，主题是“为什么Python是AI最好的语言（以及如何使它更好）”。
在过去几年中，Python已经成为机器学习和AI的主要开发语言。由于对于数值计算来说，人工内存管理非常重要，CPython为低级别的扩展提供了一种高效、实用的API。对于Web编程而言，Python不需要使用JSON，XML解析，图像处理和数据库连接的快速库。 但是，大多数Python用户不喜欢这些本机扩展。本机扩展反而造成一些不便，更容易导致出错。
作者认为，Python社区应该接受必要的本机扩展。通过投入更好的工具来强化其优势，Python语言将变得更强大。个人开发人员将受益于Cython，并了解如何阅读和构建本机库。这尤其适用于机器学习和人工智能领——当前软件开发中发展最快的领域。
Python 对于AI来说是最好的语言——但它可以更好。
Python在数据科学和AI中占据主导地位
Python为何拥有最好的生态系统？
C扩展是Python的优势。 如果我们不理解它，就不能好好利用它。
Python vs. Cython
我们应该怎么做？
个人开发人员应该习惯写Cython
社区应该投入更多资源，使其更简单明了
性能是Python代码的一个大问题
Python对于AI来说是最好的语言
Python 是最受欢迎的...
Python 78%
Python 55%
Python 的生态系统使其成为AI的最佳选择
“真正使Python和Ruby两种语言区分开来的是它们的框架和库的环境”
“scikit学习：Python机器学习是用于此目的的最简单、最先进的库之一。”
“由于其软件包库的成熟度和广度”
“它受欢迎的另一个重要原因是对许多与ML（scikit-learn，scipy，numpy等）相关的开源项目的可用性。”
来源：为什么Python在机器学习中如此受欢迎？（Quora）
执行Python的一般方法
实现它。
使它更快。
我们可以在这里使用PyPy吗？
更多核心
糟糕，为什么不起作用？
渐进式改进并不总能得到最佳解决方案
你可以一点一点地使你的Python代码更快，但假如从解决方案空间的错误部分开始，不能得到最好的解决方案。
更好的Python执行方法
规划数据结构。
写出简单，易理解，以及近似最优的解决方案。
修复编译器错误。
思考为什么没有更多的文档。
思考人生。
终于，获得结果。
使用Cython。
在setuptools中提供默认支持
在主文档中推荐Cython
考虑更深入地集成到CPython中
进一步了解Cython
Cython-CUDA可以很好用
库可以拥有很好的Cython API
可以更容易地编译独立的库或应用
“但是为什么不使用JIT编译？”
我能从慢的代码调用快速库吗？
可以（大部分情况）。但需要更快时，你要怎么办？
学习库API是一种低廉的技能
更好的是学习基础
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