在过去的两年中，Python编程语言几乎一直在所有技术趋势中排名第一，因此它通过其在线学习平台在O'Reilly年度最常用主题和热门搜索词分析中获得另一个“最受欢迎”排名也就不足为奇了。不过，Python最新“蓝带”的原因值得注意：根据O'Reilly的说法，这是数据科学家、人工智能(AI)和机器学习(ML)工程师的需求。
Python是AI、ML和自然语言编程(NLP)开发的首选语言，这在很大程度上归功于从TensorFlow到Pytorch的十几个支持它的库和开发工具。简单的语法和可读性促进了复杂算法的快速测试，并使非程序员可以访问该语言。
O'Reilly对她自己本周发布的数据的分析发现，由于对AI/ML技能的需求不断增加，Python占了所有使用量的10%。
报告指出：“由于对AI和ML的浓厚兴趣，Python获得了新的相关性。”“与r一起，Python是最常用的数据分析语言之一。从预先构建的库中进行线性或逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、K-means、梯度增强等。有一个Python库几乎可以满足开发人员或数据科学家可能需要做的任何事情(Python库在处理或工程数据方面也很有用。)"
分析人士发现，2019年Python专用的使用量仅增长了4%，但与Python和ML相关的使用量——无论是用于AI、深度学习还是NLP，还是与任何流行的ML/AI框架相结合——都增长了9%。"
不过，分析师也指出，AI/ML的热情已经降温。
他指出：“直到2017年，MLAI主题一直是平台上增长最快的话题之一。”“这么大的主题，增长依然强劲，但2018年利用率下降(13%)，2019年明显下降，仅增长7%。然而，在数据主题中，MLAI已经从所有主题的22%下降到26%。”
因此，兴趣可能会随着增长而放缓。分析人士还指出，数据工程作为一个实践领域，已经被数据科学和AI/ML所覆盖：“我们从其他研究中知道，数据科学家、ML和AI工程师在发现上花费了大量时间。我们已经看到，流行的工具和框架通常包含数据工程功能，包括自动/引导式自助服务功能或(针对Jupyter和其他笔记本)构建和排列Python和R等库(通过Python)
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