Python如何完美地适合大数据?

大数据(Big Data)是一个不断发展的术语,它描述的是一家公司的海量数据,这些数据在日常生活中淹没了整个企业,并有可能被挖掘出来获取信息。大数据有助于更好的决策和战略商业行动。

选择一种编程语言来最大限度地利用大数据的巨大好处是一项特定于项目的任务,它取决于项目的目标。编程语言的选择仅仅取决于项目需求和个别的用例。这是一个非常关键的决定,因为如果项目开发是用一种编程语言开始的,那么将它迁移到另一种编程语言是不可行的。对于大数据开发来说,Python一直被认为是最理想的编程语言。在本文中,我们将了解为什么今天的企业和开发人员更喜欢用Python语言来处理大数据,而不是其他语言。

Python正在成为一个领导者

许多编程语言都在为成为最好的编程语言而斗争。尽管如此,Python正在成为一个领导者。

顶级行业玩家如何使用Python?这些科技巨头正将Python作为核心语言,用于多种用途。

Google将Python用作三种核心语言之一。Google搜索引擎和Google Spider的组件是用Python编写的。

Instagram是一个社交平台,每天有4亿活跃用户共享超过9500万张照片和视频。 Instagram最近已与Django结合使用Python,该Django也是基于Python的框架。Instagram的工程师认为Python很简单,并且主要关注面向用户的功能。

亚马逊会分析其客户的购买和搜索习惯,以便向他们提供适当的建议。他们使用Python机器学习引擎与庞大的数据库进行集成。

Facebook使用Python处理其网站上的大量图像。他们每天都有大量的图像出现。 因此,他们决定将Python用于连接到图像处理的后端应用程序。

Python和大数据:Python和大数据是完美的结合。Python包含一些高级库,如SciPy、NumPy和Matplotlib,使Python成为用于科学计算的最佳工具。

让我们找出更多合理的理由

1)范围

Python支持集合、列表、字典、元组等高级数据对象,支持数据帧矩阵等科学计算操作,增强了Python的应用范围。

2)开源

Python是一种开源语言,可以在Linux和Windows环境下运行。Python是在基于社区的模型中开发的。它还支持多个平台:因此,它可以很容易地移植到另一个平台。

3)速度

根据定义,Python被称为高级编程语言,这显然意味着Python具有加速代码开发过程的某些特征。它允许进行原型设计,以加快编码速度,并在代码及其执行之间提供良好的透明度。这种透明性简化了诸如代码维护和将代码传输到多用户系统中的代码库之类的任务。

4)库支持

Python广泛用于科学计算。它包含许多分析库。库功能如下:

1)它们支持多维数组。

2)它们支持数组处理。

3)这些操作是按元素进行的。

4)它们具有数学运算的特征。

Python拥有的分析库如下:

  • 数据分析
  • 统计分析
  • 数值计算
  • 机器学习
  • 可视化

5)数据处理支持

Python可以很好地集成语音和图像数据。这是因为它的固有特性支持非常规和非结构化数据的数据处理。在分析来自社交媒体的数据时,这是一个非常普遍的大数据需求。这就是Python和大数据相互作用的方式。

为什么Python会成为大数据的完美选择

当需要在web应用程序与数据分析或生产数据库之间使用统计代码进行集成时,首先考虑的是Python,而不是其他任何编程语言。大数据与Python在以下方面是相辅相成的。

1)Python是一个完整的软件包

Python是一个功能强大的软件包,可满足各种数据科学和数据分析要求。一些软件包包括:

SciPy:用于技术和科学计算,SciPy有各种模块,例如:

  • 线性代数
  • 优化
  • 集成
  • 特殊函数
  • 插值
  • 信号和图像处理
  • 快速傅氏变换算法(FFT)
  • ODE解算器

Pandas:这个库帮助进行数据分析。它还提供了处理数据结构和操作(如对数值表和时间序列的操作)的广泛函数。

NumPy:这个库是Python和科学计算的重要组成部分。它用高级数学函数辅助矩阵。它支持多维数组,并且可以轻松地与多个数据库集成在一个环境中。它还支持线性代数、傅里叶变换、随机数处理等。

Mlpy:这是一个机器学习库,在SciPy或NumPy之前工作。Mlpy解决了某些与机器学习相关的问题,例如在可再现性、模块性、可维护性、效率和可用性之间获得合理的折衷。

Matplotlib:这个Python库帮助2D绘图,用于具有跨各种平台的交互式环境的硬拷贝发布格式。它支持几个特性,如生成图、直方图、条形图、误差图、散点图、功率谱等。

Theano:它是一个专门为数值计算而设计的Python库。它有助于定义和优化,并计算包含多维数组的数学表达式。

NetworkX:用于研究图形,帮助生成、操作和研究:

  • Dynamics
  • Structure
  • 复杂网络的功能

SymPy:这个Python库用于符号计算,包括以下特性:

  • 基本符号算术
  • 代数
  • 微积分学
  • 量子物理学
  • 离散数学
  • 多种格式的计算机代数功能

Scikit-learn:这是另一个补充SciPy和NumPy的机器学习库。它的特点是:

  • 用于梯度增强、向量机、DBSCAN和随机森林的聚类算法
  • 回归分析
  • TensorFlow

TensorFlow:这是一个开源软件库,Python支持机器学习任务。它能够为以下目的构建神经网络:

  • 解码模式
  • 检测模式
  • 寻找相关性
  • 学习与推理

2)Python与Hadoop的兼容性

到目前为止,很明显Python和大数据彼此配合得非常好。同样,Hadoop和大数据是同义词。为了与这种组合很好地结合,Python已经被设计成与大数据和Hadoop兼容。Python有Pydoop包,可以访问HDFS API。它还可以编写Hadoop MapReduce程序。Pydoop可以用最少的努力解决与大数据相关的复杂问题。

3)轻松的学习

与其他编程语言相比,Python非常容易学习。即使是非程序员也认为Python是最好的、最容易学习的语言。Python是初学者的首选,因为它具有简单的特性。Python初学者选择Python的主要原因是:可读的代码、丰富的学习资源、简单的语法、庞大的社区、自动识别和易于实现。

4)数据可视化

Python天生具有广泛的可视化特性。它最近增强了它的数据可视化包。Matplotlib奠定了可视化的基础,在此基础上创建了各种库,如Seaborn、ggplot、panda绘图等。这将帮助您创建图表、可用于web的交互式图表和图形图表。Python允许您使用TabPy来集成Tableau,您还可以使用win32com和Pythoncom来集成QlikView。这两种工具都是大数据的可视化工具。

5)可扩展性

当涉及大量数据时,可扩展性至关重要。如前所述,与其他语言相比,Python更快且可扩展。使用最新版本的Python,速度得到了进一步提高。

6)大型社区支持

大数据分析通常会处理需要社区支持的复杂问题。这意味着,如果您陷入使用Python进行开发的任何阶段,Python的社区支持人员将帮助您解决问题。他们提供的支持非常快捷且有用。它具有广泛而活跃的社区支持,可以为全球的数据科学家和程序员提供专家级的解决方案。

显然,我们可以得出这样的结论:Python和大数据一起在分析流中形成了强大的计算能力。

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