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python⼤数据_为什么Python编程⾮常适合⼤数据？ 我们将在本⽂中讨论使⽤Python处理⼤数据的主要好处。 Source Python⽆处不在！ ⽆处不在！ 随着Python在各个主要⾏业中的⼴泛使⽤，Python已成为讨论的热门话题。 根据Stack Overflow趋势，Python被公认为增长最快的编 程语⾔。 根据2019年Stack Overflow开发⼈员调查，Python是第⼆种"最受欢迎的"语⾔，有73％的开发⼈员选择Python胜过市场上其他流⾏的 语⾔。 Python是Reddit，Instagram和Venmo等知名公司使⽤的通⽤开放源代码编程语⾔。 为什么选择 为什么选择Python处理⼤数据？ 处理⼤数据？ Python和⼤数据是现在⼊侵市场空间的新组合。 ⼤数据公司对Python的需求很⼤。 在这个博客中，我们将讨论使⽤Python的主要好处， 以及为什么Python在⼤数据领域已经成为当今企业的⾸选。 编码简单 编码简单 与其他可⽤于编程的语⾔相⽐，Python编程涉及更少的代码⾏。 它能够以最少的代码⾏执⾏程序。 ⽽且，Python⾃动提供帮助来识别和 关联数据类型。 " Python是⼀种真正出⾊的语⾔。 当有⼈提出⼀个好主意时，⼤约需要⼀分钟，五⾏代码来编写⼏乎可以完成您想要的内容的程序。 " —杰克·詹森(Jack Jansen) Python编程遵循基于缩进的嵌套结构。 该语⾔可以在短时间内处理冗长的任务。 由于对数据处理没有限制，因此您可以在商⽤机器，便携 式计算机，云和台式机中计算数据。 之前，与Java和Scala等相对语⾔相⽐，Python被认为是⼀种较慢的语⾔，但是现在情况发⽣了变化。 Anaconda平台的出现为该语⾔提供了极⼤的速度。 这就是为什么⽤于⼤数据的Python成为业内最受欢迎的选项之⼀的原因。 您还可以聘 请可以在您的企业中实现这些Python优势的Python开发⼈员。 开源 开源 Python是在基于社区的模型的帮助下开发的，是⼀种开源编程语⾔。 作为⼀种开源语⾔，Python⽀持多种平台。 ⽽且，它可以在 Windows和Linux等各种环境中运⾏。 "我最喜欢的可维护性语⾔是Python。 它具有简单，简洁的语法，对象封装，良好的库⽀持以及可选的命名参数。" Bram Cohen 说。 第三⽅库⽀持 第三⽅库⽀持 Python编程提供了多个库的使⽤。 这使其成为科学计算等领域的著名编程语⾔。 由于⼤数据涉及⼤量数据分析和科学计算，因此Python 和⼤数据是很好的伴侣。 Python提供了许多经过测试的分析库。 这些库包含以下软件包： 数值计算 数据分析 统计分析 可视化 机器学习 Python与 与Hadoop的兼容性 的兼容性 Python和Hadoop都是开源⼤数据平台。 这就是为什么Python⽐其他编程语⾔更兼容Hadoop的原因。 您可以将这些Python功能纳⼊您 的业务。 为此，您需要聘请知名的Python开发公司的Python开发⼈员。 使⽤ 使⽤Pydoop软件包有什么好处？ 软件包有什么好处？ 1.访问HDFS API Pydoop软件包(Python和Hadoop)使您可以访问Hadoop的HDFS API，从⽽可以编写Hadoop MapReduce程序和应⽤程序。HDFSAPI 对您有何好处？ 所以，你去。 HDFS API使您可以轻松地在⽂件，⽬录和全局⽂件系统属性上读写信息，⽽不会遇到任何障碍。 2.提供MapReduce API Pydoop提供了MapReduce API，以最少的编程⼯作即可解决复杂的问题。 该API可⽤于实现"计数器"和"记录读取器"等⾼级数据科学概 念，这使Python编程成为⼤数据的最佳选择。 另外，请阅读-"⽤于⾦融应⽤程序开发的Python是否合适？" 速度 速度 由于Python的⾼速和⾼性能，它被认为是最流⾏的软件开发语⾔之⼀。 由于可以很好地加速代码，Python是⼤数据的合适选择。 Python编程⽀持原型构想，这些构想有助于使代码快速运⾏。 ⽽且，在这样做的同时，Python还保持了代码和过程之间的透明性。 Python编程有助于使代码具有可读性和透明性，从⽽为代码的维护提供了极⼤的帮助。 范围 范围 Python允许⽤户简化数据操作。 由于Python是⼀种⾯向对象的语⾔，因此它⽀持⾼级数据结构。 Python管理的⼀些数据结构包括列表， 集合，元组，字典等。 除此之外，Python还有助于⽀持科学计算操作，例如矩阵运算，数据框等。Python的这些令⼈难以置信的功能有助于扩⼤语⾔的范围，从 ⽽使其能够加快数据运算的速度。 这就是使Python和⼤数据成为致命组合的原因