Python für Big Data: Die 12 wichtigsten überzeugenden Gründe, Python für Big Data zu wählen

Was ist Python?

Python ist eine Programmiersprache, die am häufigsten in Data Science, maschinellem Lernen, Deep Learning und künstlicher Intelligenz verwendet wird. Es ist eine der führenden Programmiersprachen in der Big-Data-Analyse. Es ist eine universelle und interpretierte Programmiersprache, die bei der Entwicklung fortschrittlicher mobiler Anwendungen, Websites, Webanwendungen und Desktopanwendungen hilft.

Guido Van Rossum erfand die Python-Sprache. Ursprünglich wurde es geschaffen, um Fehler in der Farmer-Programmiersprache ABC zu beseitigen, die vom Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) in den Niederlanden entwickelt wurde. Eine der Anwendungen von Python ist Rapid Application Development, das verschiedene Spezialitäten wie dynamische Bindung und dynamische Typisierung verwendet.

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Warum Python für Big Data?

Es gibt viele Arten von Anwendungen, die mit der Programmiersprache Python erstellt werden können. Aber Python bietet einen einfacheren Zugang, Zeiteffizienz, bessere Ergebnisse, bessere Vorteile und Beteiligung. Die Python-Sprache bietet viele Vorteile, die mehr sind als andere Sprachen wie Java, R und viele mehr.

Python hilft dabei, das Ziel des Projekts innerhalb der Zeit und ohne Hürden zu erreichen. Das Beste an Python ist, dass es jederzeit problemlos in jede gewünschte Programmiersprache von beliebigen Data-Science- oder Big-Data-Projekten migriert werden kann. Dies bringt eine höhere Effizienz von Python für jedes Projekt in einem Unternehmen.

Für künstliche Intelligenz, das Internet der Dinge und viele mehr ist Python zu einer der am besten geeigneten Programmiersprachen geworden, wie Experten und viele Entwickler betonen. Es hilft Unternehmen sehr dabei, das Ziel eines Projekts rechtzeitig zu erreichen, und begünstigt gleichzeitig auch die Entwickler.

Der Nutzen von Python in Big Data

Es gibt viele weitere Gründe und Vorteile von Python, die wir hier besprechen werden:

1. Datenvisualisierung

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen gibt es viele Visualisierungspakete in der Programmiersprache Python. In diesem Fall schlägt Python seine konkurrierende Programmiersprache R. NetworkX, Pyga, Matplotit, Plotly sind einige der Visualisierungspakete in der Programmiersprache Python. Lesen Sie: Python vs. R

2. Unbegrenzte Datenverarbeitung

Entwicklern steht es frei, ein hohes Datenvolumen für die Datenverarbeitung über Python-Pakete zu laden, und die Verarbeitung von Daten wird dadurch nicht eingeschränkt.

3. Große Community-Unterstützung

Es gibt eine große Community von Datenexperten und Entwicklern, in der Probleme in Echtzeit mit der Hilfe und dem Wissen der anderen gelöst werden.

4. Skalierbarkeit

Python ist die beste Programmiersprache, wenn es um Skalierbarkeit geht. Es kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit von Daten schnell erhöhen, wenn die Anzahl der Daten erhöht wird. Andere Programmiersprachen wie Java oder R können nicht wie die Programmiersprache Python skalieren. Andere Programmiersprachen sind nicht in der Lage, die große Datenmenge zu bewältigen. Auf der anderen Seite ist die Programmiersprache Python sehr flüssig und einfach mit einer riesigen Datenmenge umzugehen.

5. Flexibilität

Die Programmiersprache Python ist auch eine der flexibelsten Sprachen. Man kann ganz einfach ein Backup der MySQL-Datenbank erstellen, indem man sie einfach herunterlädt.

6. Leichtigkeit des Lernens

Die Programmiersprache Python lässt sich schnell erlernen, da auch ein Nicht-Programmierer die Syntax von Python überfliegen kann. Sie müssen kein Programmierer oder Entwickler sein, um die Sprache Python zu lernen oder zu verstehen. Die rechtzeitige Unterstützung der Programmiersprache Python durch die große Community hilft bei der Lösung vieler Live-Probleme. Man kann Python auch schnell lernen, indem man Python in realen Anwendungen verwendet.

7. Hohe Kompatibilität mit Hadoop

Einer der Hauptgründe für die Wahl von Python für Big Data ist, dass es sichere inhärente Fähigkeiten zwischen Big Data und Hadoop schaffen kann. Es gibt Pakete in Python wie das PyDoop-Paket, das Hadoop hervorragend unterstützt.

Hadoop kann Hadoop MapReduce-Anwendungen und -Programme mit der HDFS-API aus dem PyDoop-Paket schreiben. Es ist auch einfach, auf die Datei von globalen Dateisystemen oder Verzeichnissen mit der HDFS-API zuzugreifen, sie zu schreiben und zu lesen. Es ist viel weniger Programmieraufwand erforderlich, um ein kompliziertes Problem zu lösen, indem die MapReduce-API von Hadoop verwendet wird.

8. Viele leistungsstarke wissenschaftliche Bibliothekspakete

Es gibt viele wissenschaftliche Bibliothekspakete in der Python-Bibliothek, die sich am besten für die Verarbeitung von Big Data eignen. Sehen wir uns einige der wichtigsten Bibliotheken in Python an:

• SciPy

Dieses Python-Bibliothekspaket wird für technische und wissenschaftliche Berechnungen verwendet. Es gibt viele Arten von Modulen für Data-Engineering-Aufgaben und Data Science wie FFT, ODE-Solver, Signal- und Bildverarbeitung, Interpolation und Lineare Algebra.

• NumPy

Das ursprüngliche Paket für wissenschaftliches Rechnen mit Daten ist NumPy. Es gibt viele Dinge, die von NumPy unterstützt werden, wie z. B. die einfache Integration mit verschiedenen Datenbanken, die Unterstützung eines mehrdimensionalen Arrays generischer Daten, das Knacken von Zufallszahlen, Fourier-Transformationen, lineare Algebra und vieles mehr.

• Pandas

Pandas Python-Bibliothek wird in der Datenanalyse verwendet. Es gibt viele verschiedene Arten von Operationen, die mit Pandas durchgeführt werden, wie z. B. die Manipulation von Daten. Die Manipulation von Daten kann an numerischen Tabellen und Zeitreihentabellen durchgeführt werden. Es gibt auch einige Funktionen in dieser Bibliothek, die helfen, mit den unterschiedlichen Datenstrukturen umzugehen.

9. Programmierumfang

Es gibt viele Arten von Konzepten in einer Datenstruktur wie Datenrahmen, Matrix, Wörterbücher, Tupel, Mengen, verknüpfte Listen und viele mehr, die von der Programmiersprache Python unterstützt werden. Python kann all diese Datenstrukturen unterstützen, da es unter das Konzept der objektorientierten Programmierung (OOP) fällt.

10. Umfang der Plattformen

Die Entwicklung von mobiler App-Entwicklung, Website-Entwicklung, Webanwendungen, Datenverarbeitungsanwendungen, grafischen Benutzeroberflächenanwendungen und vielem mehr wird von der Programmiersprache Python problemlos unterstützt. Das liegt daran, dass die Programmiersprache Python eine Allzwecksprache ist.

11. Unterstützung bei der Datenverarbeitung

Python ist sehr unterstützend bei der Verarbeitung der Daten und vor allem beim Umgang mit unstrukturierten Daten. Auch bei der Verarbeitung von Daten aus sozialen Medien ist es von Vorteil, da es Bilddaten, Textdaten und Sprachdaten enthält. Alle unstrukturierten Daten aus sozialen Medien werden mithilfe einer integrierten Funktion in Python schnell verarbeitet, um den Datentyp zu identifizieren.

12. Ultra-Datenverarbeitungsgeschwindigkeit

Von jedem Entwickler wird eine schnelle Datenverarbeitung erwartet, um die Codes zu schreiben und auszuführen. In Python hat es eine Eigenschaft, die eine Ultra-Verarbeitungsgeschwindigkeit zur Verarbeitung der Daten bietet. Die Datencodes werden in einem Bruchteil der Zeit ausgeführt, da die Programme in einfachen Codes der Programmiersprache Python geschrieben sind.

13. Kleinere Codes

Das Beste an der Programmiersprache Python wäre, dass sie mit nur wenigen Codezeilen problemlos zur Entwicklung von Anwendungen und Programmen verwendet werden kann. Die Python hat eine gute erhöhte Lesbarkeit, da sie der Neststruktur folgt. Aufgrund seiner eingebauten Funktionen kann es die Datentypen auch automatisch identifizieren.

Fazit

Big Data ist der Bereich der Informatik, der viel Datenverarbeitung, Manipulation, Visualisierung usw. erfordert. Python ist die bekannteste Programmiersprache, um Probleme im Bereich Big Data zu lösen. Wir hoffen, dieser Artikel war informativ für Sie und hat deutlich gemacht, was Big Data ist und warum Python dafür am besten geeignet ist.

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