Python for Big Data：選擇 Python for Big Data 的 12 大令人信服的理由
已發表: 2019-12-17目錄
什麼是 Python？
Python 是一種在數據科學、機器學習、深度學習和人工智能中應用最廣泛的編程語言。 它是大數據分析中領先的編程語言之一。 它是一種通用的解釋性編程語言，有助於開發高級移動應用程序、網站、Web 應用程序和桌面應用程序。
Guido Van Rossum 發明了 Python 語言。 最初，它的創建是為了消除由荷蘭 Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) 開發的農民編程語言 ABC 中的缺陷。 Python 的應用之一是快速應用程序開發，它使用各種專業，例如動態綁定和動態類型。
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為什麼選擇 Python 用於大數據？
Python 編程語言可以用來構建多種類型的應用程序。 但是 Python 提供了更好的訪問便利性、時間效率、更好的結果、更好的好處和參與度。 Python 語言有很多好處，這些好處比 Java、R 等其他語言要多。
Python 有助於在沒有障礙的時間內實現項目的目標。 Python 最好的部分是它可以隨時輕鬆遷移到任何數據科學或大數據項目的任何所需編程語言。 這為公司的任何項目帶來了 Python 更高的效率。
正如專家和許多開發人員指出的那樣，對於人工智能、物聯網等等，Python 已經成為最合適的編程語言之一。 它對企業按時完成項目目標有很大幫助，同時也有利於開發人員。
Python 在大數據中的優勢
我們將在這裡討論 Python 的更多原因和好處：
1.數據可視化
與其他編程語言相比，Python 編程語言中有許多可視化包。 在這種情況下，Python 輕鬆擊敗了它的競爭對手編程語言 R。NetworkX、Pyga、Matplotit、Plotly 是 Python 編程語言中的一些可視化包。 閱讀：Python 與 R
2. 無限數據處理
開發者可以通過python包自由加載大數據量進行數據處理，並且不限制數據的處理。
3. 大型社區支持
有一個由數據專家和開發人員組成的大型社區，在彼此的幫助和知識的幫助下實時解決問題。
4. 可擴展性
在可擴展性方面，Python 是最好的編程語言。 每當數據數量增加時，它可以快速提高數據的處理速度。 Java 或 R 等其他編程語言無法像 Python 編程語言那樣擴展。 其他編程語言無法處理大量數據。 另一方面，Python 編程語言非常流暢，易於處理海量數據。
5. 靈活性
Python 編程語言也是最靈活的語言之一。 只需下載即可輕鬆創建 MySQL 數據庫的備份。
6. 易於學習
Python 編程語言可以快速學習，因為非程序員也可以略讀 Python 的語法。 無需成為程序員或開發人員即可學習或理解 Python 語言。 大型社區對 Python 編程語言的及時支持有助於解決許多實際問題。 人們還可以通過在實際應用中使用 Python 來快速學習 Python。
7.與Hadoop的高兼容性
為大數據選擇 Python 的主要原因之一是它可以在大數據和 Hadoop 之間創建安全的固有功能。 Python 中有一些包，例如 PyDoop 包，它為 Hadoop 提供了極好的支持。
Hadoop 可以使用 PyDoop 包中的 HDFS API 編寫 Hadoop MapReduce 應用程序和程序。 使用 HDFS API 從全局文件系統或目錄訪問、寫入和讀取文件也很容易。 使用 Hadoop 的 MapReduce API 解決複雜問題所需的編程工作量要少得多。
8.許多強大的科學圖書館包
Python 庫中有許多最適合大數據處理的科學庫包。 讓我們看看 Python 中一些最重要的庫：
科學派
這個 python 庫包用於技術和科學計算。 有多種用於數據工程任務和數據科學的模塊，例如 FFT、ODE 求解器、信號和圖像處理、插值和線性代數。
數字貨幣
數據科學計算的原始包是 NumPy。 NumPy 支持很多東西，例如與不同數據庫的輕鬆集成、支持通用數據的多維數組、隨機數處理、傅里葉變換、線性代數等等。
熊貓
Pandas python 庫用於數據分析。 使用 Pandas 可以完成許多不同類型的操作，例如數據操作。 數據的操作可以在數值表和時間序列表上進行。 這個庫中還有一些函數可以幫助處理不同的數據結構。
9. 編程範圍
Python 編程語言支持的數據結構中有多種概念，例如數據框、矩陣、字典、元組、集合、鍊錶等等。 Python 可以支持所有這些數據結構，因為它屬於面向對象編程 (OOP) 的概念。
10. 平台範圍
Python 編程語言可以輕鬆支持移動應用程序開發、網站開發、Web 應用程序、數據處理應用程序、圖形用戶界面應用程序等的開發。 這是因為 Python 編程語言是一種通用語言。
11. 支持數據處理
Python 在處理數據方面非常支持，主要是處理非結構化數據。 在處理來自社交媒體的數據時，它也很有用，因為它包含圖像數據、文本數據和語音數據。 來自社交媒體的所有非結構化數據都使用 Python 中的內置功能快速處理，以識別數據類型。
12.超數據處理速度
任何開發人員都期望快速數據處理來編寫和執行代碼。 在 Python 中，它具有提供超快處理速度來處理數據的特性。 數據代碼在很短的時間內執行，因為程序是用 python 編程語言的簡單代碼編寫的。
13. 小代碼
python 編程語言最好的部分是它可以很容易地用於開發應用程序和程序，只需幾行編碼。 Python 具有良好的可讀性，因為它遵循嵌套結構。 由於其內置功能，它還可以自動識別數據類型。
結論
大數據是計算機科學領域，需要大量的數據處理、操作、可視化等。Python 是處理大數據空間問題的最著名的編程語言。 我們希望本文對您有所幫助，並清楚地了解大數據以及 Python 最適合它的原因。
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