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現在常常聽到一種說法——“雖然Python也非常棒，但Golang才是AI編程的最佳選擇！”

毋庸置疑，Golang正成為機器學習和人工智能的主流編程語言，在全球擁有數百萬用戶。

Golang于2009年10月發布，也就是十年前，最近剛滿十年。如今，google工程師開發的這門語言提高了程序員的工作效率。這些開發者的初衷是創建一種可以消除C++等語言中所謂“額外垃圾”的編程語言。Golang允許碼農們對機器碼進行編譯，支持運行反射，并且提供了垃圾回收站。

Golang正成為機器學習和人工智能的主流編程語言，惠及全球數百萬用戶。一些大品牌，如網飛、美國運通、Uber、Dropbox、Salesforce、Twitter和Twitch等都是Golang的用戶。

Golang會淘汰Python嗎？

答案是否定的，Golang當然不會讓Python出局。

Python使用廣泛，而且用途很多，所以不會過時。它是一種編程語言，可以將數千個組件從單個模塊編譯成整個開發程序包。Python還有強大的群體支持，使其在未來幾十年里不斷蓬勃發展。

多個環境測試的結果表明：Python編程非常便于初學者上手，并且在年輕的開發人群中備受歡迎。Go語言的性能在編寫服務器端腳本時要優于Python。因此，在尋找具有快速部署周期的超高性能并發服務時，Golang會優于Python。

然而，在最近這段時間，Golang和Python成為了最適合AI專業開發者的熱門語言。當公司同時使用這兩種語言時，提出一個嚴謹的解決方案可能會頗具挑戰性。

為何Golang更受青睞：

人工智能即將在整個科技界掀起風暴。機器學習、自我糾正和推理都是一些可以模擬人類智能的應用程序。如今，AI驅動的應用程序能夠優化企業的資源使用，從而產生積極影響。

高度可擴展性和計算能力: 與Python相比，Golang在可擴展性和性能方面具有更大潛力。使用Go是出于這樣的考量：與數學計算速度相比，它具有較高的速度。例如，Go處理的數學問題是Python能力的20至50倍，且處理速度更快。

Golang涵蓋的AI用途更廣：盡管Go只提供了少量的庫，但數目一直在增長，從而滿足了AI方面的很多用途。Go庫如GoLearn（數據處理）、Goml（傳輸數據）和Hector（二進制分類問題）等都是為AI及其應用服務的一些庫。

提供了良好的代碼可讀性：Go使用的算法提供了一種極簡方法，允許開發人員輕松編寫可讀代碼。

Go開發人員能夠輕松使用Go數據庫：大多數Go語言的開發者不需要選擇使用其他編程語言所編寫的庫。在Go中擁有庫的核心優勢是，它讓從事Go編程的AI專業人員體驗到了從事開發的舒適感。

為何Python更受青睞：

IT行業的新貴是誰？大多數答案包括機器學習和人工智能，確實如此。這兩種技術一直是IT行業的主流，在可預見的未來都將如此。

多個庫：現在，各種各樣的庫可以幫助AI工程師構建新算法、進行數據集處理、模型處理、處理最復雜的數據以及許多其他功能。別忘了，TensorFlow是最流行的庫（開源）之一，用于Google的許多機器學習應用程序。

Python是一種可供訪問的語言：在商業術語中，語言可訪問性意味著擁有一個巨大的Python編程專家市場。此外，正如我們所知，這些編程語言已遍布全球。

強大的社區：Python具有成熟而強大的社區。根據GitHub的2019年年度報告，全球有近100萬個用戶請求。Python社區傾向于創建新庫來擴展工具集和更新Python文檔。

為何選Golang而非Python？

在可擴展性方面，Go這種編程語言的工作核心就是維護和幫助開發人員更大范圍內解決問題。這也是Golang內在支持適當的并發流程通道的原因。然而，Python在并發性方面面臨著巨大的挑戰。

由于提供并發支持，Go語言在集群計算和云計算中得到了廣泛的應用。

如前所述，涉及可讀性時，Python更占優勢，然而，Python在有些方面卻不盡如意。Python確實可以提供多種方法來實現同一業務場景，但這往往導致混亂。另一方面，Go在編程方面遵循嚴格的規則。它不允許簡單地導入不需要的庫，也不允許創建不需要的變量。當然，這意味著Go在執行任務方面具備更多優勢。雖然有些人可能不愿承認代碼并非通用的事實，但當我們談論核心編程時，有人在意嗎？也許只要代碼是可讀的，這便夠了。

得出哪種語言對AI專業人員更好的結論可能是一項艱巨的工作。盡管在大多數情況下，Golang似乎占了上風。

據記錄，Python確實花了20年時間才達到今天的水平。在最初的十年里，Python并沒有什么存在感，直到2001年它才逐漸受到人們的關注。

目前，它可能沒有Python那么耀眼，但終有一天，Golang會閃閃發光。