python在大數據中的應用

⑴ 為什麼從事大數據行業，一定要學習python

你好，這主要是因為Python在處理大數據方面有著得天獨厚的優勢。
以後您如果再遇到類似的問題，可以按照下面的思路去解決：
1、發現問題:往往生活在世界中，時時刻刻都處在這各種各樣的矛盾中，當某些矛盾放映到意識中時,個體才發現他是個問題，並要求設法去解決它。這就是發現問題的階段。從問題的解決的階段性看，這是第一階段，是解決問題的前提。
2、分析問題:要解決所發現的問題，必須明確問題的性質，也就是弄清楚有哪些矛盾、哪些矛盾方面，他們之間有什麼關系,以明確所要解決的問題要達到什麼結果，所必須具備的條件、其間的關系和已具有哪些條件,從而找出重要的矛盾、關鍵矛盾之所在。
3、提出假設:在分析問題的基礎上，提出解決問題的假設,即可採用的解決方案,其中包括採取什麼原則和具體的途徑和方法，但所有這些往往不是簡單現成的，而且有多種多樣的可能。但提出假設是問題解決的關鍵階段，正確的假設引導問題順利得到解決,不正確不恰當的假設則使問題的解決走彎路或導向歧途。
4、校驗假設:假設只是提出n種可能解決方案,還不能保證問題必定能獲得解決，所以問題解決的最後一步是對假設進行檢驗。不論哪種檢驗如果未能獲得預期結果，必須重新另提出假設再進行檢驗，直至獲得正確結果，問題才算解決。

⑵ Python能用來做什麼

Python 語言主要有以下用途：
1) 簡單：Python 是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的 Python 程序就感覺像是在讀英語一樣，盡管這個英語的要求非常嚴格。Python 的這種偽代碼本質是其優點之一，使用戶能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。
2) 易學：Python 有極其簡單的語法，非常容易上手。
3) 免費、開源：Python 是 FLOSS（自由/開源軟體）之一。簡單來說，用戶可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS 是基於一個團體分享知識的概念，這也是為什麼 Python 如此優秀的原因之一：它由一群希望看到 Python 更加優秀的人創造，並被他們不斷改進。
4) 高層語言：使用 Python 語言編寫程序時，不用考慮如何管理程序使用的內存等底層細節。
5) 可移植性強：由於它的開源本質，Python 已經被移植在許多平台上。如果 Python 程序沒有使用依賴於系統的特性，那麼程序不用修改就可以在下述任意平台上面運行。這些平台包括 Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、Pocket PC 和 Symbian。
6) 解釋型語言：編譯型語言（如 C 或 C++）源程序從源文件（即 C 或 C++ 語言）轉換到二進制代碼（即 0 和 1）的過程通過編譯器和不同的標記、選項完成，當運行程序的時候，連接器把程序從硬碟復制到內存中並且運行。而 Python 程序不需要編譯成二進制代碼，直接從源代碼運行程序。
在計算機內部，Python 解釋器把源代碼轉換成位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。因此，用戶不再需要操心如何編譯程序、如何確保指定了正確的模塊或包文件等細節，所有這一切使得使用 Python 更加簡單。同時，由於只需要把 Python 程序拷貝到另外一台計算機上即可工作，這也使得 Python 程序更加易於移植。
7) 面向對象：Python 既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在面向過程的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在面向對象的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。與其他語言（如 C++ 和 java）相比，Python 以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。
8) 可擴展性強：如果希望把一段關鍵代碼運行得更快或希望某些演算法不公開，可以使用 C 或 C++ 語言編寫這部分程序，然後在 Python 程序中調用它們。
9) 可嵌入性強：可以把 Python 嵌入 C/C++ 程序，從而向用戶提供腳本功能。
10) 豐富的擴展庫：Python 擴展庫很龐大，可以幫助處理包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、ftp、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV 文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk 以及其他與系統有關的操作。只要安裝了 Python，所有這些功能都是可用的，這被稱作 Python 的「功能齊全」理念。除了擴展庫以外，還有許多其他高質量的庫，如 wxPython、Twisted 和 Python 圖像庫等。

⑶ Python可以應用在哪些領域

Python語言通俗易懂、簡單易學、容易上手，而且具有豐富的第三方庫，是非常不錯的選擇，應用領域也是非常廣泛的，比如說：
1、人工智慧：Python是人工智慧的首選語言，選擇人工智慧作為就業方向是理所當然的。
2、大數據：Python在大數據上比java更加具有效率，大數據雖然難學，但是Python可以更好的和大數據進行對接，尤其是大數據分析這個方向。
3、網路爬蟲：爬蟲是進行數據採集的利器，利用Python可以更快的提升對數據抓取的精準程度和速度。
4、全棧工程師：全棧工程師是指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人，也叫全端工程師
5、自動化運維：運維工作者對Python的需求也很大;
6、自動化測試：Python十分高效，目前做自動化測試的大部分的工作者都需要學習Python幫助提高測試效率。用Python測試也可以說是測試人員必備的工具了。

⑷ Python在大數據領域是怎麼來應用的

有些辦法。比如使用array, numpy.array。 主要的思路是節約內存的使用，同時提高數據查詢的效率。

如果能夠注意這些內容，處理幾個GB的數據還是輕松的。 接下來就是分布式計算。 按maprece的思路。數據盡量在本地處理。所以演算法上要優化。主要是分段。

不管怎麼說。這幾個方面所有的語言都是相同的。即使你用的是C語言也一樣要考慮到這些。大數據因為量大，演算法也需要改進。

對於不能改進的演算法（好象還沒有遇到）也只好用python接C的擴展模塊了。 好在python與C有很好的介面。輕松就接上。

最近比較流行的方法是使用cython，一方面可以略略提高速度，另一方面與C有無縫的介面。

java在處理大數據方面速度與易用性略略占優勢。C++也經常會使用在核心演算法上。語言本身都不是問題。大部分時候大數據還是在處理演算法本身而不是語言。

在原型階段python很方便，快速，靈活。所以大數據處理中python是幾種語言中最適合的。特別是早期探索階段。業務與演算法經常變更。到了後期基本上都是C++了。java比較適合工程化階段。

⑸ Python 適合大數據量的處理嗎

python可以處理大數據，python處理大數據不一定是最優的選擇。適合大數據處理。而不是大數據量處理。 如果大數據量處理，需要採用並用結構，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式處理框架。

python的優勢不在於運行效率，而在於開發效率和高可維護性。針對特定的問題挑選合適的工具，本身也是一項技術能力。

Python處理數據的優勢（不是處理大數據）：

1. 異常快捷的開發速度，代碼量巨少

2. 豐富的數據處理包，不管正則也好，html解析啦，xml解析啦，用起來非常方便

3. 內部類型使用成本巨低，不需要額外怎麼操作（java，c++用個map都很費勁）

4. 公司中，很大量的數據處理工作工作是不需要面對非常大的數據的

5. 巨大的數據不是語言所能解決的，需要處理數據的框架（hadoop， mpi）雖然小眾，但是python還是有處理大數據的框架的，或者一些框架也支持python。

(5)python在大數據中的應用擴展閱讀：

Python處理數據缺點：

Python處理大數據的劣勢：

1、python線程有gil，通俗說就是多線程的時候只能在一個核上跑，浪費了多核伺服器。在一種常見的場景下是要命的：並發單元之間有巨大的數據共享或者共用（例如大dict）。

多進程會導致內存吃緊，多線程則解決不了數據共享的問題，單獨的寫一個進程之間負責維護讀寫這個數據不僅效率不高而且麻煩

2、python執行效率不高，在處理大數據的時候，效率不高，這是真的，pypy（一個jit的python解釋器，可以理解成腳本語言加速執行的東西）能夠提高很大的速度，但是pypy不支持很多python經典的包，例如numpy。

3. 絕大部分的大公司，用java處理大數據不管是環境也好，積累也好，都會好很多。

參考資料來源：網路-Python

⑹ 為什麼大數據用python

Python 已經成為較受歡迎的程序設計語言之一。自從2004年以後，python的使用率呈線性增長。2011年1月，它被TIOBE編程語言排行榜評為2010年度語言。由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴展性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經採用Python來教授程序設計課程。

數據就是資產。大數據工程師是現在十分火熱、高薪的職位。做大數據開發和分析不僅要用到Java，Python也是較重要的語言。

那麼，今天我們就來分析一下，Python之於大數據的意義和作用。

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什麼是大數據？

大數據(big data)，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

為什麼是python大數據？

從大數據的網路介紹上看到，大數據想要成為信息資產，需要有兩步，一是數據怎麼來，二是數據處理。

數據怎麼來：

在數據怎麼來這個問題上，數據挖掘無疑是很多公司或者個人的優選，畢竟大部分公司或者個人是沒有能力產生這么多數據的，只能是挖掘互聯網上的相關數據。

網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，較流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。

當然，網路爬蟲並不僅僅只是打開網頁，解析HTML怎麼簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。

Python由於能夠很好的支持協程(Coroutine)操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是較早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。

數據處理：

有了大數據，那麼也需要處理，才能找到適合自己的數據。而在數據處理方向，Python也是數據科學家較喜歡的語言之一，這是因為Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。

正是因為這些原因，才讓python語言成為很多公司處理大數據的優選。加之python本身具有簡單、易學、庫多等原因，讓越來越多的人選擇轉行python開發。

⑺ python可以應用在哪些領域

① Web開發：眾多大型網站均為 python 開發。
豆瓣：公司幾乎所有的業務均是通過 python 開發的
知乎：國內最大的問答社區，通過 python 開發(Quora) 春雨醫生：國內知名的在線醫療網站是用 python 開發的
還有搜狐、金山、騰訊、盛大、網易、網路、阿里、淘寶、土豆、新浪、果殼等公司都在使用 python 完成各種各樣的任務。
國外的網站：
谷歌：Google App Engine、code.Google.com、Google earth、谷歌爬蟲、Google 廣告等項目都在大量使用 python 開發
CIA：美國中情局網站就是用 python 開發的
NASA：美國航天局(NASA)大量使用 python 進行數據分析和運算
YouTube：世界上最大的視頻網站 YouTube 就是 python 開發的
Dropbox：美國最大的在線雲存儲網站，全部用 python 實現，每天網站處理 10 億個文件的上傳和下載
Instagram：美國最大的圖片分享社交網站，每天超過 3 千萬張照片被分享，全部用 python 開發
Facebook：大量的基礎庫均通過 python 實現的
Redhat：世界上最流行的 Linux 發新版本中的 yum 包管理工具就是用 python 開發的
② 爬蟲：
現在是大數據時代，爬蟲是屬於運營的比較多的一個場景吧,比如谷歌的爬蟲早期就是用跑Python寫的，如果你對採集數據、處理數據感興趣，爬蟲工程師將會是一個很好的選擇。
③ 數據分析：
一般我們用爬蟲爬到了大量的數據之後，我們需要處理數據用來分析，不然爬蟲白爬了，我們最終的目的就是分析數據，在這方面關於數據分析的庫也是非常的豐富的，各種圖形分析圖等都可以做出來。也是非常的方便，其中諸如Seaborn這樣的可視化庫，能夠僅僅使用一兩行就對數據進行繪圖，而利Pandas和Numpy、scipy則可以簡單地對大量數據進行篩選、回歸等計算。
④ 人工智慧：
Python近年來被人們熟知的主要原因就是人工智慧領域的興起。
Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。
python 由於具有編寫簡單、改動少等特點。特別適合用在機器學習方向。並且提供了豐富的庫。減少了學習人工智慧的成本。

⑻ 大數據與python有什麼關系，學完大數據以後能做Python嗎

大數據可以看作一門學科，python是一種編程語言，大數據的課程安排中肯定包含python學習。

給你舉個例子：南京北大青鳥大數據學習需要掌握：Java編程基礎，Hadoop生態圈，Spark相關技術，Python，項目開發實戰，系統管理優化，企業使用阿里雲平台開發所需要的技術等。

畢業後可以從事python相關工作。

⑼ Python編程能用在哪些方面

1、web開發：python的誕生歷史比web還要早，python是解釋型編程語言，開發效率高，非常適合進行web開發。它有上百種web開發框架，有很多成熟的模板技術，選擇python開發web應用，不但開發效率高，速度也是非常快的。常用的web開發框架有：Django、Flask、Tornado 等。
2、網路爬蟲：網路爬蟲是python非常常見的一個場景，國際上其實google在早期大量地使用Python語言作為網路爬蟲的基礎，推動python發展，以前國內很多人採集網上的內容，現在就可以用python來實現了。
3、人工智慧：人工智慧是非常火的一個方向，AI浪潮讓python語言未來充滿潛力。現在python有很多庫都是針對人工智慧的，比如numpy,
scipy做數值計算的，sklearn做機器學習的，pybrain做神經網路等。在人工智慧領域，數據分析、機器學習、神經網路、深度學習等都是主流語言。
4、數據分析：數據分析處理方面，python有非常完備的生態環境。大數據分析涉及到分布式計算、數據可視化、資料庫操作等，python都有成熟的模板可以完成其功能，對於Hadoop-MapRece和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯，是非常便利的。
5、自動化運維：python對於伺服器是非常重要的，目前幾乎所有Linux發行版本中都帶有python編輯器，使用python腳本進行批量化文件部署和運行調整都成了Linux伺服器很不錯的選擇。python有很多方便的工具，比如說調控ssh/sftp用的paramiko，到監控服務用的supervisor等，讓運維變得更加簡單。

⑽ Python可以做大數據嗎

Python是數據科學家十分喜愛的編程語言，其內置了很多由C語言編寫的庫，操作起來更加方便，Python在網路爬蟲的傳統應用領域，在大數據的抓取方面具有先天優勢，目前，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的Python類庫。

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Python十分適合數據抓取工作，對於大數據的處理，具有一定的局限性：

Python在大數據處理方面的優勢：

1. 異常快捷的開發速度，代碼量少；

2. 豐富的數據處理包，使用十分方便；

3. 內部類型使用成本低；

4. 百萬級別數據可以採用Python處理。

Python在大數據處理方面的劣勢：

1. python線程有gil，多線程的時候只能在一個核上跑，浪費了多核伺服器；

2. python執行效率不高，在處理大數據的時候，效率不高；

3. 10億級別以上的數據Python效率低。

Python適合大數據的抓取、載入和分發，相比於其他語言更加簡單、高效；求一些常用的統計量和求一些基本演算法的結果，Python也有現成的高效的庫，但是針對大數據處理，Python具有一定的局限於，因此，涉及大數據處理時，可以用Python做整個流程的框架，核心CPU密集操作可以採用C語言等編程語言！