为什么大数据会选择Python编程

我们将在本文中（zhōng）讨论使用Python处理大数据的主要好处。

Python无（wú）处（chù）不在！

随着（zhe）Python在各个主要行业中的广泛（fàn）使用（yòng），Python已（yǐ）成为讨论（lùn）的热门话题。 根据Stack Overflow趋势，Python被公（gōng）认（rèn）为增长最（zuì）快的编程语言。

根据2019年Stack Overflow开发人员调查（chá），Python是第（dì）二种"最受欢迎的"语言，有73％的开（kāi）发（fā）人（rén）员选择Python胜（shèng）过市场上其他流行的语（yǔ）言。

Python是Reddit，Instagram和Venmo等知名公司使用的（de）通用开放源（yuán）代码编程语言。

为什么（me）选（xuǎn）择Python处理大数据？

Python和（hé）大数据是（shì）现在入侵市场空间的新（xīn）组合（hé）。 大数（shù）据（jù）公司对Python的需求很大。 在这（zhè）个（gè）博客中，我们将讨论（lùn）使用Python的主要好处，以及（jí）为什么Python在大数据领域已（yǐ）经成为当（dāng）今企业的（de）首选。

编码简单

与其（qí）他可（kě）用于（yú）编（biān）程的语（yǔ）言相比，Python编（biān）程（chéng）涉（shè）及更少的代码（mǎ）行。 它能够以最（zuì）少的代码行执行程序。 而且（qiě），Python自动提供帮助来识别（bié）和关联数据（jù）类型。

" Python是一种（zhǒng）真正出色（sè）的语言。 当（dāng）有人提出一（yī）个好主意时，大（dà）约需要一分钟（zhōng），五行代码（mǎ）来编写几乎可以完成（chéng）您想要的内（nèi）容（róng）的程序。" —杰克（kè）·詹森（Jack Jansen）

Python编程遵循基于缩（suō）进的嵌套结（jié）构。 该（gāi）语言可以在短时间内处理冗长的任务（wù）。 由于对数（shù）据处理没有限制，因此您（nín）可以在（zài）商用机器（qì），便携（xié）式计算机（jī），云（yún）和台（tái）式机中计算数据。

之前，与Java和Scala等相对语（yǔ）言相（xiàng）比，Python被认为是一种（zhǒng）较慢的语言，但是现在情况发生了变化。

Anaconda平台的出现（xiàn）为该（gāi）语言提供（gòng）了极大的速度。 这（zhè）就是为（wéi）什么用（yòng）于（yú）大数据的Python成为业内（nèi）最（zuì）受欢迎的选（xuǎn）项之一的原因（yīn）。 您还（hái）可以聘请（qǐng）可以（yǐ）在您（nín）的企业（yè）中（zhōng）实现这些Python优势的Python开（kāi）发人员。

开（kāi）源

Python是在基于（yú）社（shè）区的模型的帮助下开发的，是一种开源（yuán）编程（chéng）语（yǔ）言（yán）。 作为一种（zhǒng）开（kāi）源语言，Python支持多种平台。 而且（qiě），它可以在（zài）Windows和Linux等各（gè）种环境（jìng）中运行。

"我最喜欢的可维护（hù）性（xìng）语言是Python。 它具有简（jiǎn）单（dān），简洁的语（yǔ）法，对象封（fēng）装（zhuāng），良好的库（kù）支（zhī）持（chí）以及（jí）可选的命名参数。" Bram Cohen说。

第三方（fāng）库支（zhī）持

Python编程提（tí）供了多个（gè）库（kù）的使用。 这使其成（chéng）为（wéi）科学计算等领域的（de）著名编程语言。 由于（yú）大数（shù）据涉及大量数（shù）据（jù）分析（xī）和科学计算，因此Python和大数据是很好的伴侣（lǚ）。

Python提供了许多经过测试的分析库。 这些库包（bāo）含以（yǐ）下软（ruǎn）件包：

数（shù）值计算

数据（jù）分析

统计分析（xī）

可视（shì）化

机器（qì）学（xué）习（xí）

Python与Hadoop的兼（jiān）容（róng）性

Python和Hadoop都是开（kāi）源大（dà）数据平（píng）台。 这（zhè）就是为什么Python比其（qí）他（tā）编程语言（yán）更兼容Hadoop的原因。 您（nín）可（kě）以将这些Python功能纳入您的业务（wù）。 为此，您需要聘（pìn）请知（zhī）名的Python开（kāi）发公司（sī）的Python开发人员。

使（shǐ）用Pydoop软件包有什么（me）好处？

1.访问HDFS API

Pydoop软件包（Python和Hadoop）使您可以访问（wèn）Hadoop的HDFS API，从而可以编写Hadoop MapReduce程序和应（yīng）用程（chéng）序。HDFSAPI对您有何好处？ 所以（yǐ），你（nǐ）去。 HDFS API使您可（kě）以轻松地在文件，目录和全局文件系统属性上读写信息，而不会（huì）遇到任何障碍（ài）。

2.提供MapReduce API

Pydoop提（tí）供了MapReduce API，以最少的编（biān）程工作即可解决复（fù）杂的问题。 该API可用于（yú）实现"计数（shù）器"和"记录读取器"等高（gāo）级数（shù）据科（kē）学概念，这使Python编程成（chéng）为大数据的最佳选择（zé）。

另外，请（qǐng）阅（yuè）读-"用于金融应用（yòng）程序开发的（de）Python是否合适（shì）？"

速度

由于Python的高速和高性能，它被认为（wéi）是最流行的（de）软件（jiàn）开发语言之（zhī）一。 由于可以很好（hǎo）地加速代码，Python是（shì）大数据的合适选择。

Python编程支持原型构想，这些构想有（yǒu）助于使代码（mǎ）快速运行。 而且，在（zài）这样做的同时，Python还保持了代码和过（guò）程之（zhī）间的透明性。

Python编（biān）程有助于使代码具有可读性（xìng）和透明性，从而（ér）为代码的维护（hù）提供了极（jí）大（dà）的帮（bāng）助（zhù）。

范围

Python允许用（yòng）户简（jiǎn）化数据操作。 由于Python是一种面（miàn）向对象（xiàng）的语言，因此它支（zhī）持（chí）高级数据结（jié）构（gòu）。 Python管理的（de）一些（xiē）数（shù）据结构包括列（liè）表，集合，元（yuán）组，字典等。

除此之外，Python还有助于支持科（kē）学计算操（cāo）作，例如矩阵运算，数（shù）据框等。Python的这些令人难以置信的功能有助于扩（kuò）大语言的范（fàn）围，从而使其能（néng）够加（jiā）快数据运算的速（sù）度。 这就是使Python和大数据成为致命组合的原因。

数据（jù）处理支持

Python具有支持（chí）数据处理的内置功能。 您可以使用此功（gōng）能来支（zhī）持对非（fēi）结构化和非常规数据的数据处理。 这就是大数据公司偏爱选择（zé）Python的（de）原因，因为（wéi）Python被认为是大（dà）数据中最（zuì）重要的要（yào）求之一。 因此，聘请离（lí）岸Python程序（xù）员，并（bìng）在您（nín）的企业（yè）中（zhōng）利用使（shǐ）用Python的优势。

最（zuì）后的话

这些是使用Python的一些（xiē）好处。 因此（cǐ），到现在为（wéi）止，您将（jiāng）清楚地知道为什么（me）将用于（yú）大（dà）数据的Python认为是最合适的。 Python是一种简单且开源的语（yǔ）言，具有高速（sù）且强（qiáng）大的库支持。

"大数据是正在发（fā）生的所有大趋势的基础。" –克（kè）里斯·林奇

随着（zhe）大数据技术在全球范（fàn）围内的（de）普及，满足该行业的要求无疑（yí）是一项（xiàng）艰（jiān）巨（jù）的任务。 但（dàn）是，凭借其令人难以置信的优势，Python已成（chéng）为大数据的合适选（xuǎn）择。 您还（hái）可（kě）以在企业中（zhōng）利用Python来利用其优势。