为什么AI领域选择了python而不是ruby

作为同时使用过py（python）和rb（ruby）的人，我觉得这两者的性能和语法在很大程度上类似。而且AI 兴起时，rb比py还成熟些。那时候web和rb还是版本之子，现在python和AI黑马冲出重围。最近突然想到这个话题，就想跟大家聊一聊。

就这个问题，我问过ChatGPT, 它告诉我的回答如下。

Python 在 AI 领域的流行主要有以下几个原因：

1. 丰富的库支持：Python 有许多用于 AI 和机器学习的库，如 TensorFlow，PyTorch，Scikit-learn，Pandas 等。这些库包含了大量预写的代码，可以帮助开发者快速实现 AI 功能。

2. 语法简洁：Python 的语法简单明了，易于阅读和编写。这使得 Python 在编程教育和初学者中非常受欢迎，也使得 AI 的开发更为高效。

3. 社区活跃：Python 有一个非常活跃的社区，可以提供大量的教程，指南和问题解答。这对于解决 AI 开发中遇到的问题非常有帮助。

4. 跨平台：Python 可以在各种操作系统上运行，包括 Windows，Linux 和 macOS。这使得 Python 代码可以在不同的环境中重复使用，方便了 AI 的开发和部署。

5.应用领域：Python在科学计算、数据分析和机器学习等领域的应用非常广泛，而Ruby更多的是用于Web开发。

其实总结一下，就是用ruby的人不如用python的人多。web领域太大，足够消耗掉一个人最青春的年华，当人将所有精力耗空在一处地方时，他是没力气去探索新的领域的。而python足够灵活，应用领域也广，或者更深入地讲，py比rb胜在通用性。Python 不仅在 AI 和 ML 领域广泛使用，还在 web 开发、系统脚本等许多其他领域有广泛应用，用到人多了就会聚成社区，周而复始，更多的问题和解决方案可以在社区中找到答案。而 Ruby 主要在 web 开发领域使用，其在其他领域的应用相对较少，而且 python 有大量的库和框架，这些库专为数据分析、机器学习和深度学习设计。