可能你不知道， ChatGPT这个网站的后端居然是用Python实现的。

在一些人眼里，Python只能用来写写脚本、搞搞爬虫、做些小项目之类的，其实这是对Python的最大偏见。

因为Python早就被证明可以应用在大型项目中，特别是国外很多明星产品，比如 YouTube、Instagram、Quera、Dropbox。在国内，豆瓣、知乎、早期的字节跳动Python都是第一语言，当然还有很多大厂都有Python的应用场景，我们自己的项目「次幂数据」也是用的Python

为什么ChatGPT也用Python来提供他们的Web服务呢？先问问ChatGPT自己怎么回答的。

ChatGPT的业务模型非常简单，就是一个纯聊天服务，像国内各种gpt镜像网站，一个熟练的全栈工程师，一天就搞定了。

理论上来说，随便用哪种语言都能hold住，即便是PHP 也行。为什么非要选Python呢？

首先，GPT模型本身就是基于PyTorch和TensorFlow这两个AI框架实现的，而他们本身就是Python开发的（内核不是），Web后端这块用Python完全可以无缝对接，整个技术团队一种技术栈就搞定了，但凡是多引入一种技术就多些成本。

其次，Python真正的优势在于它易学易用、开发效率高，还记得Instgram十几个工程师搞定一个用户量上亿的产品么？现在ChatGPT的用户量也已经过亿了，Python就很适合小团队做大项目。

最后，因为这种产品真正的性能瓶颈还是在于网络、磁盘IO身上，可以靠硬件来解决，语言运行效率上的劣势可以忽略不计。

还有说Python是动态语言不适合重构的，那是因为没有真正用过Python，因为Python早就引入了静态类型支持，但凡是代码写规范了，无论是可读性还是可维护性静态语言相差无几了。

关于Python技术储备

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二、学习软件

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三、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

四、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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