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大数据为什么要学python-知了堂

大数据为什么要学python

  大数据现在互联网火热的一个名词,而和大数据关键词最紧密的相信就是Java和python了,在一年以前,Java大数据可能是很多培训机构的宣传标语。而到了2018年,python大数据则成为了潮流,无论是行业大佬亦或是培训机构都开始说python大数据了,这是为什么呢?
 
  什么是大数据
  大数据(big data),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。
 
  为什么是python大数据
  从大数据的百科介绍上看到,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。
 
  数据怎么来:

大数据中的数据怎么来

 
  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首选,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,最流行的爬虫框架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(Coroutine)操作,基于此发展起来很多并发库,如Gevent,Eventlet,还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了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。
 
  数据处理:

大数据之数据怎么处理

 
  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也是数据科学家最喜欢的语言之一,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首选。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零基础转行python开发