Python pour le Big Data : 12 raisons convaincantes de choisir Python pour le Big Data

Qu'est-ce que Python ?

Python est un langage de programmation qui est le plus largement utilisé dans la science des données, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et l'intelligence artificielle. C'est l'un des principaux langages de programmation dans l'analyse de données volumineuses. Il s'agit d'un langage de programmation à usage général et interprété qui aide à développer des applications mobiles avancées, des sites Web, des applications Web et des applications de bureau.

Guido Van Rossum a inventé le langage Python. Initialement, il a été créé pour éliminer les failles du langage de programmation agricole ABC, développé par Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) aux Pays-Bas. L'une des applications de Python est le développement rapide d'applications qui utilise diverses spécialités telles que la liaison dynamique et le typage dynamique.

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Pourquoi Python pour le Big Data ?

Il existe de nombreux types d'applications qui peuvent être utilisées pour être construites par le langage de programmation Python. Mais Python offre une meilleure facilité d'accès, une meilleure efficacité du temps, de meilleurs résultats, de meilleurs avantages et une meilleure implication. Le langage Python présente de nombreux avantages, qui sont plus importants que d'autres langages tels que Java, R et bien d'autres.

Python aide à atteindre l'objectif du projet dans le temps et sans obstacles. La meilleure partie de Python est qu'il peut être facilement migré vers n'importe quel langage de programmation souhaité de n'importe quel projet de science des données ou de big data à tout moment. Cela apporte une plus grande efficacité par Python pour tout projet dans une entreprise.

Pour l'intelligence artificielle, l'Internet des objets et bien d'autres, Python est devenu l'un des langages de programmation les plus appropriés, comme l'ont souligné les experts et de nombreux développeurs. Cela aide beaucoup les entreprises à atteindre l'objectif d'un projet à temps et favorise également les développeurs en même temps.

L'avantage de Python dans le Big Data

Il existe de nombreuses autres raisons et avantages de Python dont nous allons discuter ici :

1. Visualisation des données

Il existe de nombreux packages de visualisation dans le langage de programmation Python par rapport à d'autres langages de programmation. Dans ce cas, Python bat facilement son langage de programmation concurrent R. NetworkX, Pyga, Matplotit, Plotly sont quelques-uns des packages de visualisation du langage de programmation Python. Lire : Python contre R

2. Traitement illimité des données

Les développeurs sont libres de charger un volume de données élevé pour le traitement des données via des packages python, et cela ne limite pas le traitement des données.

3. Large soutien communautaire

Il existe une grande communauté d'experts en données et de développeurs où les problèmes sont résolus en temps réel avec l'aide et les connaissances partagées les uns par les autres.

4. Évolutivité

Python est le meilleur langage de programmation en matière d'évolutivité. Il peut rapidement augmenter la vitesse de traitement des données chaque fois que le nombre de données augmente. D'autres langages de programmation tels que Java ou R sont incapables d'évoluer comme le langage de programmation Python. Les autres langages de programmation ne sont pas capables de gérer le grand volume de données. D'autre part, le langage de programmation Python est très fluide et facile à gérer une quantité massive de données.

5. Flexibilité

Le langage de programmation Python est également l'un des langages les plus flexibles. On peut facilement créer une sauvegarde de la base de données MySQL en la téléchargeant simplement.

6. Facilité d'apprentissage

Le langage de programmation Python peut être rapidement appris car un non-programmeur peut également parcourir la syntaxe de Python. Il n'est pas nécessaire d'être programmeur ou développeur pour apprendre ou comprendre le langage Python. La prise en charge ponctuelle du langage de programmation python par la grande communauté aide à résoudre de nombreux problèmes en direct. On peut également apprendre rapidement Python en utilisant Python dans des applications du monde réel.

7. Haute compatibilité avec Hadoop

L'une des principales raisons de choisir Python pour le Big Data est qu'il peut créer une capacité inhérente sécurisée entre le Big Data et Hadoop. Il existe des packages en Python tels que PyDoop Package qui fournit un excellent support pour Hadoop.

Hadoop peut écrire des applications et des programmes Hadoop MapReduce à l'aide de l'API HDFS de PyDoop Package. Il est également facile d'accéder, d'écrire et de lire le fichier à partir de systèmes de fichiers globaux ou de répertoires à l'aide de l'API HDFS. Un effort de programmation bien moindre est nécessaire pour résoudre un problème compliqué en utilisant l'API MapReduce de Hadoop.

8. De nombreux packages de bibliothèques scientifiques puissants

Il existe de nombreux packages de bibliothèques scientifiques dans la bibliothèque Python qui conviennent le mieux au traitement du Big Data. Découvrons quelques-unes des bibliothèques les plus importantes de Python :

• SciPy

Ce package de bibliothèque Python est utilisé pour le calcul technique et scientifique. Il existe de nombreux types de modules pour les tâches d'ingénierie des données et la science des données, tels que la FFT, les solveurs ODE, le traitement des signaux et des images, l'interpolation et l'algèbre linéaire.

• NumPy

Le package original pour le calcul scientifique sur les données est NumPy. De nombreux éléments sont pris en charge par NumPy, tels qu'une intégration facile avec différentes bases de données, la prise en charge d'un tableau multidimensionnel de données génériques, le calcul de nombres aléatoires, les transformées de Fourier, l'algèbre linéaire et bien d'autres.

• Pandas

La bibliothèque python Pandas est utilisée dans l'analyse des données. Il existe de nombreux types d'opérations effectuées à l'aide de Pandas, telles que la manipulation de données. La manipulation des données peut être opérée sur des tables numériques et des tables de séries chronologiques. Il existe également certaines fonctions dans cette bibliothèque qui aident à traiter les différentes structures de données.

9. Portée de la programmation

Il existe de nombreux types de concepts dans une structure de données tels que les cadres de données, les matrices, les dictionnaires, les tuples, les ensembles, les listes chaînées et bien d'autres qui sont pris en charge par le langage de programmation Python. Python peut prendre en charge toutes ces structures de données car il relève du concept de programmation orientée objet (POO).

10. Portée des plateformes

Le développement d'applications mobiles, le développement de sites Web, les applications Web, les applications de traitement de données, les applications d'interface utilisateur graphique et bien d'autres sont facilement pris en charge par le langage de programmation Python. C'est parce que le langage de programmation Python est un langage à usage général.

11. Assistance pour le traitement des données

Python est très utile en termes de traitement des données et principalement pour gérer les données non structurées. Il est également avantageux lorsqu'il s'agit de traiter les données des médias sociaux, car il contient des données d'image, des données textuelles et des données vocales. Toutes les données non structurées des médias sociaux sont rapidement traitées à l'aide d'une fonctionnalité intégrée à Python pour identifier le type de données.

12. Ultra vitesse de traitement des données

Tout développeur s'attend à un traitement rapide des données pour écrire et exécuter les codes. En Python, il a une caractéristique qui fournit une vitesse de traitement ultra pour traiter les données. Les codes de données sont exécutés en une fraction de temps car les programmes sont écrits dans des codes simples du langage de programmation python.

13. Codes inférieurs

La meilleure partie du langage de programmation python serait qu'il peut facilement être utilisé pour développer des applications et des programmes avec seulement quelques lignes de codage. Le Python a une bonne lisibilité accrue car il suit la structure du nid. Il peut également identifier automatiquement les types de données grâce à ses fonctionnalités intégrées.

Conclusion

Le Big Data est le domaine de l'informatique qui nécessite beaucoup de traitement de données, de manipulation, de visualisation, etc. Python est le langage de programmation le plus connu pour gérer les problèmes dans l'espace Big Data. Nous espérons que cet article vous a été instructif et qu'il a été clair sur le Big Data et sur les raisons pour lesquelles Python est le mieux adapté.

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