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为什么大数据用python

爱喝马黛茶的安东尼

Python 已经成为较受欢迎的程序设计语言之一。自从2004年以后,python的使用率呈线性增长。2011年1月,它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。

数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java,Python也是较重要的语言。

那么,今天我们就来分析一下,Python之于大数据的意义和作用。

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什么是大数据?

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

为什么是python大数据?

从大数据的百科介绍上看到,大数据想要成为信息资产,需要有两步,一是数据怎么来,二是数据处理。

数据怎么来:

在数据怎么来这个问题上,数据挖掘无疑是很多公司或者个人的优选,毕竟大部分公司或者个人是没有能力产生这么多数据的,只能是挖掘互联网上的相关数据。

网络爬虫是Python的传统强势领域,较流行的爬虫框架Scrapy,HTTP工具包urlib2,HTML解析工具beautifulsoup,XML解析器lxml,等等,都是能够独当一面的类库。

当然,网络爬虫并不仅仅只是打开网页,解析HTML怎么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作,常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取,传统的线程池方式资源浪费比较大,线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。

Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作,基于此发展起来很多并发库,如Gevent,Eventlet,还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是较早就提供了Python版本。有了对高并发的支持,网络爬虫才真正可以达到大数据规模。

数据处理:

有了大数据,那么也需要处理,才能找到适合自己的数据。而在数据处理方向,Python也是数据科学家较喜欢的语言之一,这是因为Python本身就是一门工程性语言,数据科学家用Python实现的算法,可以直接用在产品中,这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。

正是因为这些原因,才让python语言成为很多公司处理大数据的优选。加之python本身具有简单、易学、库多等原因,让越来越多的人选择转行python开发。

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