Java和Python，哪个更适合开发AI人工智能？

Bertha 。 2022-09-16 04:59 240阅读 0赞

当今的机器世界需要能够改变我们生活、工作和娱乐方式的技术。考虑到智能系统和具有行为算法、智能搜索和能够自行学习的智能系统的需求，约翰麦卡锡将人工智能引入了我们的世界，并被亲切地称为人工智能。

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这些 AI 在后端需要某种语言作为其支柱。在这篇博客中，我们将讨论用于构建基于 AI 的应用程序，使用两种最通用的语言 Java 和 Python，并通过充分的观点来了解哪一种更适合 AI Java 或 Python。这两种语言都是高级、面向对象且高效的、可用于开发各种基于 AI 的解决方案，但各有不同。

尽管这两种语言主要是面向对象的，并且在应用程序构建和其他 IT 操作方面获得了突出地位，但它们确实存在一些差异，使每种语言都独一无二。

# 哪个更适合 AI Java 或 Python？ #

毫无疑问，人工智能在不同行业将技术提升到另一个层次。AI 中没有完美的编程语言； 不同的应用程序需要不同的编程语言来进行开发。关于在 Java 和 Python 之间选择哪种编程语言的争论是无休止的，我们在这里做一个简要的对比：

**Python**

Python 是一种用于复杂场景的高级编程语言，也是一种跨多个领域使用的通用语言。由于其简单性和不太复杂的语法，它是开发人员最喜欢的语言。它是开源的，可用于所有操作系统，独立于平台，并拥有用于 Python 编程代码的广泛库。

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**Java**

Java 是一种面向对象的语言，也是一种多范式，就像 Python 编程语言一样。它是在 Python 出现之前最常用的语言之一。当前，它仍然是人工智能编程的五种顶级语言之一。它的语法比 Python 复杂，但执行速度却相当高。

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这两种语言都支持神经网络和 NLP 开发解决方案。 我们将进一步讨论这两种语言功能的差异。

# Java 与 Python：编程语言之间的四个比较点 #

尽管两者都是高效的语言并且同样能够用于 AI 项目，但 Java 和 Python 的不同之处在于以下特点：

**1. 速度**

**Java 比 Python 快**——Java 是一种统计类型和编译语言，而 Python 是一种动态类型和解释语言，它决定了变量数据类型。Java 在编译期间执行类型检查，而 Python 在运行时执行，这增加了执行时间。因此，与 Python 相比，Java 的执行时间更短。因此，Java 在速度方面击败了 Python。

**2. 语法和代码**

Java 有更多的代码行——需要先用 Java 定义类和方法，但你可以简单地开始用 Python 编写代码，这增加了用 Java 编写代码的行数。

变量声明在 Java 中是必须的——在 Java 中，必须声明一个变量并在每条语句的末尾使用分号，而在 Python 中则不需要。

**Python 中需要缩进**——在 Python 中必须使用缩进来指示代码块属于什么。没有它，程序会报错，而在 Java 中，这是没有必要的。

**3. 易于学习**

**Python 对用户更友好**——在编程方面，用 Python 编写的代码相对来说没有 Java 那么复杂，萌新开发者可以通过学习 Python 语言开始他的编程生涯。

**4. 薪资前景**

Java 为基准——Python 已被广泛用于人工智能开发项目，因此作为一名 Python 程序员，新人可以期待可观的薪水。但随着经验的增加，Java 的薪水前景被认为更高。近年来，因为人工智能的兴起，目前许多工作正在将其定位转向人工智能和机器学习，所以Python 的需求量很大。

但是，在 Python 为人所知之前，Java 已经流行了很长一段时间。尽管这种趋势预计会发生变化，并且 Python 是否会脱颖而出还有待观察。

现在，我们已经看到了两种现象级编程语言之间的比较，让我们来看看哪种语言更适合人工智能。

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# Python 与 AI 开发 #

Python 人工智能是指使用通用且相对简单的代码语言构建的应用程序，可以轻松处理复杂的应用程序和大量数据。

Python 以其灵活性、稳健性、平台独立性、可读代码、社区支持以及详尽的框架和有用的库而闻名，使程序员可以轻松地为 Python AI 编程。

**1）Python 人工智能库**

使用 Python 可以实现人工智能，以下是常见的基于 AI 的 Python 库列表：

*  **Tensorflow：**用于编写机器学习算法、深度学习，并用于大量计算，包括人工神经网络。
 *  **Scikit-Learn：**能够处理复杂数据，例如聚类、线性和逻辑回归、分类等。
 *  **NumPy：**用于计算科学或数学数据。
 *  **Theano：**用于计算多维数组的数学表达式。
 *  **Keras：**允许快速计算和原型设计，并提供用于计算模型、数据集、可视化图形等的功能。
 *  **NLTK：**初步用于自然语言识别和处理、文本分析和文本挖掘。
 *  **Pandas：**用于处理大量高级数据结构和分析。
 *  **Matplotlib：**用于创建可视化对象，例如 2D 图、直方图和图表。
 *  **PyBrain：**用于神经网络和强化学习。
 *  **Caffe：**用于深度学习，每天处理 60 多万张图像。
 *  **StatsModels：**用于统计算法。

**2）Python 的优缺点**

除了在编码过程中使用的大量支持库外，Python 还具有以下优点和缺点：

**Python 的优点**

1、无缝集成——Python与企业应用和谐集成，使得开发 Web 服务成为可能。 这使其成为开发高端应用程序的首选语言。

2. 提高生产力——Python 强大的流程集成、单元测试框架和控制能力显着提高了开发应用程序的生产力。

**Python 的缺点**

1. 运行时错误——Python 是一种动态类型语言，面临许多设计限制，需要更多的测试时间，并在应用程序运行时显示错误。

2. Primitive Database Access Layers——Python 的数据库还没有太多开发； 这就是与 JDBC 和 ODBC 技术相比，它不适合大型企业应用程序的原因。

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# Java 与 AI 开发 #

作为最古老的开源语言之一，它可用于人工智能和机器学习，并有一个 Java 机器学习库 (JavaML)，提供了用 Java 实现的机器学习算法的集合。

Java 人工智能意味着在 Java 为 Java 编程在提供的一长串库的帮助下进行编程，因此对于任何数据科学家都可以从中受益的 Java AI 编程。在人工智能领域，Java 用于机器学习、神经网络、搜索算法和遗传编程。

**1）Java 人工智能库**

就像 Python 一样，Java 也有一套在 AI 编程中有用的 AI 库和框架。以下是名单：

*  **Apache Jena：**用于从 RDF 数据构建合成 Web 和数据应用程序。
 *  **PowerLoom：**用于创建智能的、基于知识的应用程序和推理系统。
 *  **Deeplearning4j：**一个深度学习 JVM 库，为神经网络创建提供 API。
 *  **Apache OpenNLP：**用于处理自然语言文本。
 *  **RapidMiner：**通过 GUI 和 Java API 提供机器学习算法。
 *  **Jenetics：**是一种先进的遗传算法。
 *  **Watchmaker：**这是一个实现遗传算法的框架。
 *  **JGAP（Java Genetic Algorithms Package）：**顾名思义，它是遗传编程的一个组件。
 *  **Eva：**面向对象的应用程序 (OOP) 算法框架。
 *  **Acceleo：**是一个 Eclipse 代码生成器，用于从 EMF 模型创建代码。

**2）Java 的优缺点**

Java 是一种开源的跨平台语言，具有一组广泛的库和调试功能。 其优缺点如下表：

**Java 的优点**

1. 安全性：安全性是 Java 设计不可或缺的一部分。 Java 编译器、解释器和运行时环境是安全的。

2. 堆栈分配：Java 遵循 LIFO（后进先出）系统，有助于轻松存储和检索数据。

3. 多线程：利用 Java 的多线程能力，程序员可以在一个程序中同时执行多个任务。

4. 丰富的 API：Java 提供 API 和一组命令用于数据库连接、网络、I/O、XML 解析、实用程序等等。

5. 快速开发工具：用于Java 语言编码的开源开发IDE，如Eclipse 和Netbeans，通过高效的编码和调试为强大的应用程序开发提供了基础。

**Java 的缺点**

1. 性能问题：与 C 或 C++ 等编译语言相比，Java 消耗更多内存并且速度更慢，因此面临性能问题。

2.复杂代码：Java代码冗长复杂，难以阅读和理解。 过于复杂的代码需要一个人详细解释一切。

# 结语 #

总的来说，每种语言都是独一无二的，并且都有自己的优缺点。 Java 和 Python 这两种语言同样能够带来一场技术革命。但最近 Python 因其在 AI 和 ML 方面的优势而备受瞩目。但是一些程序员仍然更喜欢 Java 来编程和构建 AI 应用。

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比如，TSINGSEE 青犀视频研发人员在做平台开发时，在智能分析方面用 Python 编译会比较多，在部分基层调用能力上则采用 Golang 比较多，偶尔也会用到 Java 来做流式编程。

我们在人工智能技术+视频领域，将AI检测、智能识别技术融合到各个视频应用场景中，如：安防监控、视频中的人脸检测、人流量统计、危险行为（攀高、摔倒、推搡等）检测识别等。典型的示例如EasyCVR视频融合云服务，具有AI人脸识别、车牌识别、语音对讲、云台控制、声光告警、监控视频分析与数据汇总的能力。

大家可以根据自身的需求来选择初始学习的语言，也可以通过我们的开源项目 EasyDarwin 来进行测试。

关于谁更适合 AI 开发，Java 或 Python 的争论永无止境，但两者都将永远重要。虽然我们看到 Python 因其易用性而值得学习，但 Java 也持续受到欢迎。你觉得哪种语言好用呢？欢迎留下你的见解。

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