本篇文章为大家展示了大数据为什么用python,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
python已经成为较受欢迎的程序设计语言之一。自2004年从以后,python的使用率呈线性增长.2011年1月,它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。由于python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,在国外用python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用python来教授程序设计课程。
数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热,高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java、python也是较重要的语言。
那么,今天我们就来分析一下,python之于大数据的意义和作用。
<强>什么是大数据?
大数据(大数据),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉,管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产。
<强>为什么是python大数据?
从大数据的百科介绍上看的到,大数据想要成为信息资产,需要有两步,一是数据怎么来,二是数据处理。
<强>数据怎么来:
在数据怎么来这个问题上,数据挖掘无疑是很多公司或者个人的优选,毕竟大部分公司或者个人是没有能力产生这么多数据的,只能是挖掘互联网上的相关数据。
网络爬虫是python的传统强势领域,较流行的爬虫框架Scrapy, HTTP工具包urlib2, HTML解析工具beautifulsoup, XML解析器lxml,等等,都是能够独当一面的类库。
当然,网络爬虫并不仅仅只是打开网页,解析HTML怎么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作,常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取,传统的线程池方式资源浪费比较大,线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。
python由于能够很好的支持协程(协同程序)操作,基于此发展起来很多并发库,如Gevent, Eventlet,还有芹菜之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是较早就提供了python版本。有了对高并发的支持,网络爬虫才真正可以达到大数据规模。
<强>数据处理:
有了大数据,那么也需要处理,才能找到适合自己的数据。而在数据处理方向,python也是数据科学家较喜欢的语言之一,这是因为python本身就是一门工程性语言,数据科学家用python实现的算法,可以直接用在产品中,这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。
正是因为这些原因,才让python语言成为很多公司处理大数据的优选。加之python本身具有简单,易学,库多等原因,让越来越多的人选择转行python开发。
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