学习Python用于大数据的前10个原因

什么是大数据

大数据是一个随着时间指数增长的大规模数据集合。这是一个如此庞大和复杂的数据集合，传统的数据管理工具无法高效地存储或处理它。大数据是一种非常庞大的数据类型。

由于其易用性和统计分析能力，Python是用于大数据的理想编程语言。

Python是一种快速增长的编程语言，结合Python和大数据是开发人员最受欢迎的选择，因为它要求的编码量少，并且有广泛的库支持。

本文将介绍学习Python用于大数据的前10个原因。

简单的编码

与其他编程语言相比，Python编程所需的代码行数更少。它可以用只有几行代码的程序运行。此外，Python提供了自动帮助识别和关联数据类型的功能。

Python编程使用基于缩进的嵌套结构。这种语言可以快速完成耗时的任务。由于数据处理没有限制，可以在普通计算机、笔记本电脑、云和台式机上计算数据。

开源

Python是一个使用基于社区的模型创建的开源编程语言。它是免费使用的，而且由于是开源的，可以在任何平台和环境（Linux、Windows等）上运行。

由于其语法的简单性，Python也很容易学习。这种简单可读的语法让大数据专业人员可以专注于洞察力，而不浪费时间理解语言的技术差异。这是使用Python处理大数据的最重要的原因之一。根据Statista的数据，在2020年，Python将成为最受欢迎的编程语言，基于GitHub和Google Trends的调查，超过了长期以来的Java和Javascript。

Python支持多个库

Python编程允许使用多个库。因此，在科学计算等领域，它非常出名。Python与大数据结合使用效果很好，因为大数据需要大量的数据分析和科学计算。

Python包括许多经过良好测试的分析库。这些库由以下包组成：

数值计算
数据分析
统计分析
可视化
机器学习

学习Python用于大数据的前10个原因

速度

Python具有高速的数据处理速度，非常适合与大数据一起使用。因为Python程序是用简单易于管理的代码编写的，所以它们可以在比其他编程语言快得多的时间内执行。以前，人们认为Python是一种比Java或Scala慢的语言，但随着Anaconda的推出，这种情况已经改变。这使得每个Python版本都比之前更快，也使得Python成为技术行业中最受欢迎的大数据选项之一。

范围

Python使用户能够简化数据操作。由于Python是面向对象的语言，它支持高级数据结构。Python管理各种数据结构，包括列表、集合、元组、字典等等。

Python还可以支持科学计算操作，例如矩阵操作、数据帧等等。这些令人难以置信的Python特性增加了语言的应用范围，使其能够加速数据操作。因此，Python和大数据的结合是致命的。

数据处理支持

Python默认包含数据处理支持。这个特性可以用来处理非结构化和特殊的数据。这就是为什么大数据公司更喜欢Python的原因，因为它被认为是大数据中最重要的要求之一。因此，雇佣离岸的Python程序员来利用Python在您的业务中的优势。

Python与Hadoop的兼容性

Python和Hadoop都是开源的大数据平台，这就是为什么Python在Hadoop上是安全的的原因。由于Python支持的数据分析库很多，大多数开发人员更喜欢使用Python与Hadoop结合，而不是Java或Scala。Python还有PyDoop包，为Python开发人员提供了出色的Hadoop支持。Pydoop包允许您访问Hadoop的HDFS API，从全局文件系统读取和写入数据文件。Pydoop还包括MapReduce API，用于用最少的编程工作解决复杂的数据科学概念，这也是Python优于其他大数据编程语言的一个重要原因。学习Python用于大数据的前10个原因

Python有庞大的社区支持

大数据分析通常用于解决需要社区支持的复杂问题。Python有一个庞大而活跃的社区，为数据科学家和程序员提供关于编码问题的专业建议。此外，企业支持对于Python在大数据中的成功至关重要。Python被领先的科技公司如Facebook、Instagram和Netflix使用在他们的产品中。

可伸缩性

当涉及到数据时，可伸缩性非常重要。Python比其他语言快得多。当数据量增长时，Python可以轻松提高处理速度，而在Java或R等语言中很难做到。

这使得Python和大数据可以在更大的灵活性的规模上一起工作。

Python是便携和可扩展的

这是Python在数据科学中如此受欢迎的主要原因之一。Python的便携和可扩展的特性使它能够轻松执行许多跨语言操作。许多数据科学家更喜欢在自己的机器上使用图形处理单元(GPUs)来训练他们的机器学习模型，Python的便携性非常理想。Python也被广泛支持多个平台，包括Windows、Macintosh、Linux、Solaris等。由于其可扩展性，Python也可以与Java、.NET组件或C/C++库集成。