Python for Big Data：选择 Python for Big Data 的 12 大令人信服的理由
已发表: 2019-12-17目录
什么是 Python？
Python 是一种在数据科学、机器学习、深度学习和人工智能中应用最广泛的编程语言。 它是大数据分析中领先的编程语言之一。 它是一种通用的解释性编程语言，有助于开发高级移动应用程序、网站、Web 应用程序和桌面应用程序。
Guido Van Rossum 发明了 Python 语言。 最初，它的创建是为了消除由荷兰 Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) 开发的农民编程语言 ABC 中的缺陷。 Python 的应用之一是快速应用程序开发，它使用各种专业，例如动态绑定和动态类型。
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为什么选择 Python 用于大数据？
Python 编程语言可以用来构建多种类型的应用程序。 但是 Python 提供了更好的访问便利性、时间效率、更好的结果、更好的好处和参与度。 Python 语言有很多好处，这些好处比 Java、R 等其他语言要多。
Python 有助于在没有障碍的时间内实现项目的目标。 Python 最好的部分是它可以随时轻松迁移到任何数据科学或大数据项目的任何所需编程语言。 这为公司的任何项目带来了 Python 更高的效率。
正如专家和许多开发人员指出的那样，对于人工智能、物联网等等，Python 已经成为最合适的编程语言之一。 它对企业按时完成项目目标有很大帮助，同时也有利于开发人员。
Python 在大数据中的优势
我们将在这里讨论 Python 的更多原因和好处：
1.数据可视化
与其他编程语言相比，Python 编程语言中有许多可视化包。 在这种情况下，Python 轻松击败了它的竞争对手编程语言 R。NetworkX、Pyga、Matplotit、Plotly 是 Python 编程语言中的一些可视化包。 阅读：Python 与 R
2. 无限数据处理
开发者可以通过python包自由加载大数据量进行数据处理，并且不限制数据的处理。
3. 大型社区支持
有一个庞大的数据专家和开发人员社区，在彼此的帮助和知识共享的情况下，实时解决了问题。
4. 可扩展性
在可扩展性方面，Python 是最好的编程语言。 每当数据数量增加时，它可以快速提高数据的处理速度。 Java 或 R 等其他编程语言无法像 Python 编程语言那样扩展。 其他编程语言无法处理大量数据。 另一方面，Python 编程语言非常流畅，易于处理海量数据。
5. 灵活性
Python 编程语言也是最灵活的语言之一。 只需下载即可轻松创建 MySQL 数据库的备份。
6. 易于学习
Python 编程语言可以快速学习，因为非程序员也可以略读 Python 的语法。 无需成为程序员或开发人员即可学习或理解 Python 语言。 大型社区对 Python 编程语言的及时支持有助于解决许多实际问题。 人们还可以通过在实际应用中使用 Python 来快速学习 Python。
7.与Hadoop的高兼容性
为大数据选择 Python 的主要原因之一是它可以在大数据和 Hadoop 之间创建安全的固有功能。 Python 中有一些包，例如 PyDoop 包，它为 Hadoop 提供了极好的支持。
Hadoop 可以使用 PyDoop 包中的 HDFS API 编写 Hadoop MapReduce 应用程序和程序。 使用 HDFS API 从全局文件系统或目录访问、写入和读取文件也很容易。 使用 Hadoop 的 MapReduce API 解决复杂问题所需的编程工作量要少得多。
8.许多强大的科学图书馆包
Python 库中有许多最适合大数据处理的科学库包。 让我们看看 Python 中一些最重要的库：
科学派
这个 python 库包用于技术和科学计算。 有多种用于数据工程任务和数据科学的模块，例如 FFT、ODE 求解器、信号和图像处理、插值和线性代数。
数字货币
数据科学计算的原始包是 NumPy。 NumPy 支持很多东西，例如与不同数据库的轻松集成、支持通用数据的多维数组、随机数处理、傅里叶变换、线性代数等等。
熊猫
Pandas python 库用于数据分析。 使用 Pandas 可以完成许多不同类型的操作，例如数据操作。 数据的操作可以在数值表和时间序列表上进行。 这个库中还有一些函数可以帮助处理不同的数据结构。
9. 编程范围
Python 编程语言支持的数据结构中有多种概念，例如数据框、矩阵、字典、元组、集合、链表等等。 Python 可以支持所有这些数据结构，因为它属于面向对象编程 (OOP) 的概念。
10. 平台范围
Python 编程语言可以轻松支持移动应用程序开发、网站开发、Web 应用程序、数据处理应用程序、图形用户界面应用程序等的开发。 这是因为 Python 编程语言是一种通用语言。
11. 支持数据处理
Python 在处理数据方面非常支持，主要是处理非结构化数据。 在处理来自社交媒体的数据时，它也很有用，因为它包含图像数据、文本数据和语音数据。 来自社交媒体的所有非结构化数据都使用 Python 中的内置功能快速处理，以识别数据类型。
12.超数据处理速度
任何开发人员都期望快速数据处理来编写和执行代码。 在 Python 中，它具有提供超快处理速度来处理数据的特性。 数据代码在很短的时间内执行，因为程序是用 python 编程语言的简单代码编写的。
13. 小代码
python 编程语言最好的部分是它可以很容易地用于开发应用程序和程序，只需几行编码。 Python 具有良好的可读性，因为它遵循嵌套结构。 由于其内置功能，它还可以自动识别数据类型。
结论
大数据是计算机科学领域，需要大量的数据处理、操作、可视化等。Python 是处理大数据空间问题的最著名的编程语言。 我们希望本文对您有所帮助，并清楚地了解大数据以及 Python 最适合它的原因。
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