python大数据应用

Ⅰ python 适合大数据量的处理吗

python可以处理大数据，python处理大数据不一定是最优的选择。适合大数据处理。而不是大数据量处理。 如果大数据量处理，需要采用并用结构，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式处理框架。

python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具，本身也是一项技术能力。

Python处理数据的优势（不是处理大数据）：

1. 异常快捷的开发速度，代码量巨少

2. 丰富的数据处理包，不管正则也好，html解析啦，xml解析啦，用起来非常方便

3. 内部类型使用成本巨低，不需要额外怎么操作（java，c++用个map都很费劲）

4. 公司中，很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的

5. 巨大的数据不是语言所能解决的，需要处理数据的框架（hadoop， mpi）虽然小众，但是python还是有处理大数据的框架的，或者一些框架也支持python。

(1)python大数据应用扩展阅读：

Python处理数据缺点：

Python处理大数据的劣势：

1、python线程有gil，通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑，浪费了多核服务器。在一种常见的场景下是要命的：并发单元之间有巨大的数据共享或者共用（例如大dict）。

多进程会导致内存吃紧，多线程则解决不了数据共享的问题，单独的写一个进程之间负责维护读写这个数据不仅效率不高而且麻烦

2、python执行效率不高，在处理大数据的时候，效率不高，这是真的，pypy（一个jit的python解释器，可以理解成脚本语言加速执行的东西）能够提高很大的速度，但是pypy不支持很多python经典的包，例如numpy。

3. 绝大部分的大公司，用java处理大数据不管是环境也好，积累也好，都会好很多。

参考资料来源：网络-Python

Ⅱ Python五大应用领域是什么

一、网络爬虫

网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在前期大量地运用Python言语作为网络爬虫的根底，带动了整个Python言语的运用发展。

二、数据处理

Python有很齐备的生态环境。"大数据"分析中涉及到的分布式核算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块能够挑选完结其功能。关于Hadoop-MapRece和Spark，都能够直接运用Python完结核算逻辑，这不管关于数据科学家仍是关于数据工程师而言都是十分便当的。

三、web开发

Python的诞生前史比Web还要早，由于Python是一种解说型的脚本言语，开发效率高，所以十分适合用来做Web开发。

Django 是 Python 编程言语驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 运用程序结构。运用 Django，咱们在几分钟之内就能够创建高品质、易维护、数据库驱动的运用程序。

四、数据分析

关于数据分析师来说，不只要自己理解数据背面的含义，而且还要给更直地展现数据的含义。

Scipy是一组专门解决科学核算中各种规范问题域的包的集合。Numpy是python科学核算的根底包。Pandas处理上千万的数据是一挥而就的工作，同时随后咱们也将看到它比SQL有更强的表达能力，能够做很多复杂的操作，要写的code也更少。

五、人工智能

人工智能是现在十分火的一个方向，AI热潮让Python言语的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个十分有影响力的AI结构，大多是Python的实现，为什么呢?

在人工智能大领域领域内的数据发掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程言语，得到广泛的支持和运用。人工智能的核心算法大部分仍是依赖于C/C++的，由于是核算密集型，需求十分精细的优化，还需求GPU、专用硬件之类的接口，这些都只要C/C++能做到。

关于Python五大应用领域是什么，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。

Ⅲ Python在大数据领域是怎么来应用的

有些办法。比如使用array, numpy.array。 主要的思路是节约内存的使用，同时提高数据查询的效率。

如果能够注意这些内容，处理几个GB的数据还是轻松的。 接下来就是分布式计算。 按maprece的思路。数据尽量在本地处理。所以算法上要优化。主要是分段。

不管怎么说。这几个方面所有的语言都是相同的。即使你用的是C语言也一样要考虑到这些。大数据因为量大，算法也需要改进。

对于不能改进的算法（好象还没有遇到）也只好用python接C的扩展模块了。 好在python与C有很好的接口。轻松就接上。

最近比较流行的方法是使用cython，一方面可以略略提高速度，另一方面与C有无缝的接口。

java在处理大数据方面速度与易用性略略占优势。C++也经常会使用在核心算法上。语言本身都不是问题。大部分时候大数据还是在处理算法本身而不是语言。

在原型阶段python很方便，快速，灵活。所以大数据处理中python是几种语言中最适合的。特别是早期探索阶段。业务与算法经常变更。到了后期基本上都是C++了。java比较适合工程化阶段。

Ⅳ 大数据和python有什么关系吗

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？
从大数据的网络介绍上看到，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首选，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，最流行的爬虫框架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也是最早就提供了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也是数据科学家最喜欢的语言之一，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首选。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。

Ⅳ 大数据与python有什么关系，学完大数据以后能做Python吗

大数据可以看作一门学科，python是一种编程语言，大数据的课程安排中肯定包含python学习。

给你举个例子：南京北大青鸟大数据学习需要掌握：Java编程基础，Hadoop生态圈，Spark相关技术，Python，项目开发实战，系统管理优化，企业使用阿里云平台开发所需要的技术等。

毕业后可以从事python相关工作。

Ⅵ Python可以做大数据吗

Python是数据科学家十分喜爱的编程语言，其内置了很多由C语言编写的库，操作起来更加方便，Python在网络爬虫的传统应用领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，目前，最流行的爬虫框架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Python类库。

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Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，具有一定的局限性：

Python在大数据处理方面的优势：

1. 异常快捷的开发速度，代码量少；

2. 丰富的数据处理包，使用十分方便；

3. 内部类型使用成本低；

4. 百万级别数据可以采用Python处理。

Python在大数据处理方面的劣势：

1. python线程有gil，多线程的时候只能在一个核上跑，浪费了多核服务器；

2. python执行效率不高，在处理大数据的时候，效率不高；

3. 10亿级别以上的数据Python效率低。

Python适合大数据的抓取、载入和分发，相比于其他语言更加简单、高效；求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果，Python也有现成的高效的库，但是针对大数据处理，Python具有一定的局限于，因此，涉及大数据处理时，可以用Python做整个流程的框架，核心CPU密集操作可以采用C语言等编程语言！

Ⅶ python数据分析可以做什么工作

python可以做什么？

1. 检查数据表：Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。

2. 数据表清洗：Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。

3. 数据预处理：数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。

4. 数据提取：主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。

5. 数据筛选汇总：Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。

   综合这五种工作内容来说，python数据分析就业前景还是非常好的

Ⅷ python为什么适合大数据

因为方便啊。
在大数据面前，用什么语言开发，执行起来都需要很长时间，都是慢。
那么，执行速度方面已经没有意义了，写起来舒服的好处就凸显出来了。
试想一下，对于一个大数据任务，你用C写的程序要跑两个小时，别人用python写的要跑四个小时，没人会盯首屏幕两个小时，所以一般都会晚上下班时开始跑，第二天早上来看结果。那么，对于一个晚上的时间来说，两个小时和四个小时，是没有差别的，第二天早上你都一样可以看到结果。
在这种情况下，python的方便灵活就比C的艰深晦涩有吸引力了。

Ⅸ 为什么从事大数据行业，一定要学习Python

需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题： 1. 百万行级不算大数据量，以目前的互联网应用来看，大数据量的起点是10亿条以上。 2. 处理的具体含义，如果是数据载入和分发，用python是很高效的；如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果，python也有现成的高效的 库，c实现的和并行化的；如果是纯粹自己写的算法，没有任何其他可借鉴的，什么库也用不上，用纯python写是自讨苦吃。 python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具，本身也是一项技术能力。Python是一个强大的，灵活的，开放的，易于学习的源语言，使用方便，并具有强大的数据操作和分析库。其简单的语法使编程新手很容易学习和掌握，经历过Matlab,，C / C++，java，或Visual Basic，Python提供了一个独特的组合，都能使用编程语言以及使用方便的分析和定量计算

Ⅹ python能做什么

python的用途：

Python的优势有必要作为第一步去了解，Python作为面向对象的脚本语言，优势就是数据处理和挖掘，这也注定了它和AI、互联网技术的紧密联系。

网络爬虫。顾名思义，从互联网上爬取信息的脚本，主要由urllib、requests等库编写，实用性很强，小编就曾写过爬取5w数据量的爬虫。在大数据风靡的时代，爬虫绝对是新秀。

人工智能。AI使Python一战成名，AI的实现可以通过tensorflow库。神经网络的核心在于激活函数、损失函数和数据，数据可以通过爬虫获得。训练时大量的数据运算又是Python的show time。

(10)python大数据应用扩展阅读：

Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。

Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。