Golang还是Python？哪种语言更适合AI？
近几年，AI势头越来越猛，许多创新型企业都开始涉入AI领域，同时计算机硬件水平也突飞猛进，为了加快产品应用开发效率及瓶颈问题，Google所开发的Golang应运而生，正在成为机器学习和AI的主流编程语言，全球已有数百万用户。那么很多IT技术人员肯定会有这样的疑问，前些年火起来的Python在科学计算及AI领域也有广泛应用，那么这两者今后谁才是AI的菜呢?
Python很棒，但是Golang也不逊色!
Golang为并发而生
如今，硬件制造厂商正在为处理器添加越来越多的内核以提高性能。数据中心都在处理器上运行，应用程序使用多个微服务来维护数据库连接，消息队列和维护缓存。因此，编程语言和应用程序应该可以轻松地支持并发性，并且应该能够随着CPU核心数量的增加而具备相应的扩展性。
但是，大多数现代编程语言(如Java，Python等)都是来自90年代的单线程环境。虽然一些编程语言的框架在不断地提高多核资源使用效率，例如 Java 的 Netty 等，但仍然需要开发人员花费大量的时间和精力搞懂这些框架的运行原理，才能熟练的运用到生成开发中。
Golang于2009年11月发布，当时多核处理器已经上市，Go语言在多核并发上拥有原生的设计优势，Go语言从底层原生支持并发，无须第三方库、开发者的编程技巧和开发经验。
Golang现在正成为机器学习和AI的主流编程语言，全球已有数百万用户使用。国内例如有阿里巴巴、滴滴、京东、知乎、七牛云、小米等科技互联网公司，国外有Google、Facebook、Uber、Dropbox、Salesforce、Twitter等等。
Golang会淘汰Python吗?
Python被广泛使用，而且用途太多，它可将数千个组件从单个模块编译为整个开发的程序包。Python还有一个强大的社区，它有望在未来几十年内保持活力。经过多种环境的测试，对于初学者来说，使用Python编程很容易，并且被认为是年轻开发人员的最爱。在编写服务器端脚本时，Go语言的性能优于Python。因此，在寻找具有快速部署周期的超高性能并发服务时，Golang将优于Python。
然而，最近，Golang和Python被称为最适合AI开发者的流行语言。当公司中同时存在使用这两种语言的团队时，组织内部将会出现以下两个门派。
AI工程师中的Golang粉
AI即将席卷整个技术世界。机器学习，自我纠正和推理是一些可以模仿人类智能的应用程序。人工智能驱动的应用程序现在使企业能够改善其资源的使用，从而产生积极的影响。
高可扩展性和计算能力：与Python相比，Golang在可扩展性和性能方面具有更高的潜力。使用Go的想法是因为与数学计算速度相比，它具有较高的速度。例如，与Python相比，它可以处理高达20至50倍且速度更快的复杂数学问题。
Golang涵盖了广泛的AI用途：尽管Go提供了小型库，但它一直在不断增长，从而解决了许多AI用途。Go库(例如GoLearn(数据处理)，Goml(传递数据)和Hector(二进制分类问题))是为AI及其应用程序服务的一些库。
提供了大量的代码可读性： Go中使用的算法提供了一种极简主义的方法，使开发人员可以轻松地创建可读代码。
Go开发人员易于使用Go库：大多数Go开发人员不需要选择用其他编程语言编写的库。在Go中拥有库的核心优势在于，它为AI专业人员提供了与Go一起进行编程的开发人员的便利。
AI工程师中的Python粉
如今在IT行业中，机器学习和AI这两种技术一直是IT行业的主流，并将会有一个美好的将来。
多个库：多个库可以帮助AI工程师构建新算法，进行数据集处理，进行模型处理，处理最复杂的数据以及更多其他功能。别忘了，TensorFlow是最流行的库(开源)之一，可用于Google的许多机器学习应用程序。
Python是一种可访问性的语言：从商业角度来讲，语言的可访问性意味着拥有大量的Python编程市场。此外，正如我们所知，这些编程语言已遍布全球。
强大的社区： Python具有完善的强大社区。据GitHub在2019年中的统计，在全球范围内发送了近一百万次服务请求。社区倾向于为创建新库以扩展工具集和更新文档做出贡献。
为什么是Golang而不是Python?
编程语言的可伸缩性可以维护和帮助开发人员更大规模地解决问题。Golang内在支持适当的并发流程通道，而Python在并发方面将面临着巨大的挑战。由于Golang提供了并发支持，因此Go在群集计算和云计算中已被广泛接受。
如果涉及到可读性时，Python肯定会被提名，但是有时也会被夸大其词。Python确实可以提供多种方法来实现不同的业务场景，但是这常常会引起混乱。然而，Go在编程方面遵循严格的规则，它不允许简单地导入不需要的库，也不允许创建不必要的变量。所以，这意味着Go具有更好的执行优势，保证代码风格的一致性，可以在跨部门协作中提高团队开发的工作效率。尽管有些人可能不同意，只要代码可读即可。