大数据选择 Python 的 10 个理由

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大数据是当今时代最有价值的商品！公司和个人产生的数据增长如此之快，以至于 2025 年产生的数据将达到 175 兆字节，而目前大约是 50 兆字节的 T2。

而 Python 是管理这个大数据最好的编程语言，因为它的统计分析能力和易读性。嗯，还有很多其他的原因促成了 Python 的成功。其中之一是其对数据科学和分析的库支持。谷歌、脸书、Mozilla、Quora 等众多顶级公司。使用 Python 来管理他们的数据。但是让我们详细研究所有这些原因，以了解 Python 的流行及其在大数据分析中惊人的增长率。

1.Python 是开源且易于学习的

Python 是一种开源编程语言，您可以免费使用。其实你可以直接从他们的官网【python.org】下载最新版本的 Python。Python 也很容易学习！它简单，语法易读，因此深受经验丰富的开发人员和实验学生的喜爱。Python 的简单性意味着大数据工程师和数据科学家可以专注于实际管理大数据并获得可操作的见解，而不是花费他们所有的时间(和精力！)只理解语言的技术细微差别。这也是大数据使用 Python 的原因之一！

2.Python 灵活且可扩展

Python 在处理大量数据方面具有很强的可伸缩性，这是大数据所必需的。大数据分析中使用的其他编程语言，如 Java 和 R，与 Python 相比并不那么灵活和可扩展。如果数据量增加，Python 可以轻松提高处理数据的速度，这在 Java 或 r 中很难做到，Python 也非常灵活。而且效率极高。它允许开发人员用更少的代码完成更多的工作。Python 代码也很容易被人类理解，这使得它非常适合大数据分析。

3.Python 有多个库

Python 已经非常流行，因此，它有数百种不同的库和框架可供开发人员使用。这些库和框架在节省时间方面非常有用，这反过来又使 Python 更加流行(这是一个有益的循环！！！).

许多 Python 库对于数据分析和机器学习特别有用。这些库为处理大数据提供了很多支持，这也是选择 Python 进行大数据的原因之一。下面给出了其中一些库:

• 熊猫 是一个用于数据分析和数据处理的自由软件库。它提供了各种数据结构和操作，用于以数值表和时间序列的形式操作数据。熊猫还拥有多种工具，可以在内存数据结构和不同文件格式之间读写数据。
• NumPy 是一个自由软件库，用于对数据进行数值计算，数据可以是大数组和多维矩阵的形式。NumPy 还提供了各种高级数学函数，通过线性代数、傅立叶变换、随机数处理等来处理这些数据。
• SciPy 是一个对数据进行科学计算和技术计算的自由软件库。SciPy 允许使用线性代数、特殊函数等进行数据优化、数据集成、数据插值和数据修改。
• Scikit-learn 是一个免费的机器学习软件库，包含与此相关的各种分类、回归和聚类算法。此外，Scikit-learn 可以与 NumPy 和 SciPy 结合使用。

4.Python 的处理速度很快

Python 具有很高的数据处理速度，这使得它最适合用于大数据。与其他编程语言相比，用 Python 编写的数据代码可以在很短的时间内执行，因为程序是用简单且易于管理的代码编写的。早期，与 Java 或 Scala 相比，Python 被认为是一种较慢的语言，但是随着 Anaconda 的出现，这种情况现在已经改变了。这使 Python 的每个版本都比以往任何时候都更快，也使 Python 成为科技行业中最受欢迎的大数据选项之一。

5.Python 是可移植和可扩展的

这是 Python 在数据科学中如此受欢迎的一个重要原因。由于 Python 的可移植性和可扩展性，许多跨语言操作可以在 Python 上轻松执行。许多数据科学家更喜欢使用图形处理单元(GPU)来使用机器上的数据训练他们的 ML 模型，Python 的可移植性非常适合这种情况。还有，很多不同的平台都支持 Python，比如 Windows、Macintosh、Linux、Solaris 等。除此之外，Python 还可以与 Java、。NET 组件，或 C/C++库，因为它具有可扩展的特性。

6.Python 有数据处理支持

Python 为数据处理提供了内置支持，这也是它如此受大数据公司欢迎的原因之一。Python 提供了识别和处理非结构化数据的功能，这些数据也可以包括语音、文本和图像数据。当数据在 CSV、XML、HTML、SQL、JSON 等不同文件中时，Python 也可以处理数据处理。每个文件的处理格式是不同的。一些可用于数据处理的 Python 库包括 Pandas、NumPy、SciPy 等。

7.Python 增强了与 Hadoop 的兼容性

Python 和 Hadoop 都是开源的大数据平台，这也是 Python 安全兼容 Hadoop 的原因。大多数开发人员更喜欢将 Python 与 Hadoop 一起使用，而不是 Java 或 Scala ，因为有大量的 Python 支持库用于数据分析。Python 还有 PyDoop 包，它为 Python 开发人员提供了对 Hadoop 的出色支持。Pydoop 包提供了对 Hadoop which 的访问，该 API 允许您从全局文件系统中读写数据文件。Pydoop 还提供了 MapReduce 应用编程接口，用于使用最少的编程工作来解决复杂的数据科学概念，这是 Python 的标志。这也是大数据选择 Python 而不是其他编程语言的绝佳理由。

8.Python 得到了一个大型社区的支持

Python 从 1990 年就已经存在了，这是创建一个支持社区的充足时间。由于这种支持，Python 学习者可以轻松提高他们的大数据和数据分析知识，这只会导致越来越受欢迎。这还不是全部！网上有很多资源可以用来推广 Python 中的大数据，如果开发人员和数据科学家需要任何帮助，他们可以访问这些资源。此外，企业支持是大数据 Python 成功的一个非常重要的部分。谷歌、脸书、Instagram、网飞、Quora 等很多顶级公司的产品都使用 Python。谷歌独自负责创建许多用于数据分析的 Python 库，如 Keras、TensorFlow 等。

9.Python 提供数据可视化支持

与其他编程语言相比，Python 提供了许多可用于数据可视化的包。数据可视化是理解数据中隐藏模式和层的一个非常重要的部分，与主要竞争对手 r 相比，Python 为此提供了更多的便利。提供数据可视化工具的一些 Python 库有 Matplotit、Plotly、NetworkX、Pyga、ggplot、Seaborn、Altair 等。

10.Python 有面向数据科学的 ide

Python 有各种 IDE，允许数据可视化、数据分析、机器学习、自然语言处理等。这反过来又使它们适合数据科学。其中一些集成开发环境如下所示:

• Spyder 是一个开源 IDE，可以集成很多不同的 Python 包，比如 NumPy、SymPy、SciPy、pandas、IPython 等。Spyder 编辑器还支持代码自检、代码补全、语法高亮、水平和垂直拆分等。
• Pycharm 是 JetBrains 开发的 IDE。它具有代码分析、集成单元测试器、集成 Python 调试器、支持 web 框架等多种功能。Pycharm 在数据科学和机器学习方面特别有用，因为它支持 Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、NumPy 等库。
• Rodeo 是一个开源 IDE，是用 Python 为数据科学开发的。因此，Rodeo 包括 Python 教程和备忘单，如果需要的话可以作为参考。Rodeo 的一些特性是语法突出显示、自动完成、与数据框和图的轻松交互、内置的 IPython 支持等。

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