大数据python实验|python为什么适合大数据

㈠ 如何使用Python分析大数据

#coding:utf-8 #file: FileSplit.pyimport os,os.path,timedef FileSplit(sourceFile, targetFolder):sFile = open(sourceFile, 'r')number = 100000#每个小文件中保存100000条数据dataLine = sFile.readline()tempData = []#缓存列表fileNum = 1if not os.path.isdir(targetFolder): #如果目标目录不存在，则创建os.mkdir(targetFolder)while dataLine:#有数据for row in range(number): tempData.append(dataLine)#将一行数据添加到列表中dataLine = sFile.readline()if not dataLine :breaktFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] + str(fileNum) + ".txt")tFile = open(tFilename, 'a+')#创建小文件tFile.writelines(tempData)#将列表保存到文件中tFile.close() tempData = []#清空缓存列表print(tFilename + " 创建于: " + str(time.ctime()))fileNum += 1#文件编号sFile.close()if __name__ == "__main__" :FileSplit("access.log","access")====#coding:utf-8 #file: Map.pyimport os,os.path,redef Map(sourceFile, targetFolder):sFile = open(sourceFile, 'r')dataLine = sFile.readline()tempData = {}#缓存列表if not os.path.isdir(targetFolder): #如果目标目录不存在，则创建os.mkdir(targetFolder)while dataLine:#有数据p_re = re.compile(r'(GET|POST)\s(.*?)\sHTTP/1.[01]',re.IGNORECASE) #用正则表达式解析数据match = p_re.findall(dataLine)if match:visitUrl = match[0][1]if visitUrl in tempData:tempData[visitUrl] += 1else:tempData[visitUrl] = 1dataLine = sFile.readline()#读入下一行数据sFile.close()tList = []for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):tList.append(key + " " + str(value) + '\n')tFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] + "_map.txt")tFile = open(tFilename, 'a+')#创建小文件tFile.writelines(tList)#将列表保存到文件中tFile.close()if __name__ == "__main__" :Map("access\\access.log1.txt","access")Map("access\\access.log2.txt","access")Map("access\\access.log3.txt","access")==#coding:utf-8 #file: Rece.pyimport os,os.path,redef Rece(sourceFolder, targetFile):tempData = {}#缓存列表p_re = re.compile(r'(.*?)(\d{1,}$)',re.IGNORECASE) #用正则表达式解析数据for root,dirs,files in os.walk(sourceFolder):for fil in files:if fil.endswith('_map.txt'):#是rece文件sFile = open(os.path.abspath(os.path.join(root,fil)), 'r')dataLine = sFile.readline()while dataLine:#有数据subdata = p_re.findall(dataLine) #用空格分割数据#print(subdata[0][0]," ",subdata[0][1])if subdata[0][0] in tempData:tempData[subdata[0][0]] += int(subdata[0][1])else:tempData[subdata[0][0]] = int(subdata[0][1])dataLine = sFile.readline()#读入下一行数据sFile.close()tList = []for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):tList.append(key + " " + str(value) + '\n')tFilename = os.path.join(sourceFolder,targetFile + "_rece.txt")tFile = open(tFilename, 'a+')#创建小文件tFile.writelines(tList)#将列表保存到文件中tFile.close()if __name__ == "__main__" :Rece("access","access")

㈡ 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。

相关推荐：《Python基础教程》

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！

㈢ 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专间，都是慢。那么，执属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。

㈣ python可以对大数据进行卡方检验吗

python可以对大数据进行卡方检验需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题专：1. 百万行级不属算大数据量，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。

㈤ python大数据需要学什么

1、需求—->算法算法–>独自存在 解决问题的思想特性：输入性输出性有穷性确定性可行性2、基本运算总数 —->效率3、问题规模NT(N) —N (数学概念：渐进函数)时间复杂度—"O"最优时间复杂度最坏时间复杂度(重点)平均时间复杂度4、时间复杂度计算规则1、常数项 操作 —O(1)2、顺序结构 累和3、循环结构 累积4、分支结构 取时间复杂度最高5、最坏时间复杂度（未说明）6、只取最高次项 其他忽略5、空间复杂度—了解就行6、时间复杂度消耗时间的排序O(1) < O(logn) < O(n) <O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n) < O(n!) < O(n^n)7、对Python中list操作分析—->各个操作效率不同（时间复杂度不同）工具模块 ：timeit创建对象：timeit.Timer()参数：1、测试代码段2、导入语法3、计时器(平台相关)返回值：time对象调用方法：time.timeit()参数：1、设置测试次数返回值:时间（秒数 float类型）8、list dict操作时间复杂度剖析9、数据结构概念：数据元素之间的关系数据结构是算法的载体共同构成一个程序抽象数据类型(ADT)插入 删除 修改 查找 排序10、顺序表—属于线性表连续内存，存储形式1、直接存储数据（数据类型相同）2、元素外置（存储元素的对应地址）千锋Python的课程推荐你去试听一下

㈥ python怎么做大数据分析

数据获取：公开数据、Python爬虫外部数据的获取方式主要有以下两种。（推荐学习：Python视频教程）第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。另一种获取外部数据的方式就是爬虫。比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………以及，如何用 Python 库（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。数据存取：SQL语言在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：提取特定情况下的数据数据库的增、删、查、改数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系数据预处理：Python（pandas）很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：选择：数据访问缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充重复值处理：重复值的判断与删除异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据相关操作：描述性统计、Apply、直方图等合并：符合各种逻辑关系的合并操作分组：数据划分、分别执行函数、数据重组Reshaping：快速生成数据透视表概率论及统计学知识需要掌握的知识点如下：基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。Python 数据分析掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：回归分析：线性回归、逻辑回归基本的分类算法：决策树、随机森林……基本的聚类算法：k-means……特征工程基础：如何用特征选择优化模型调参方法：如何调节参数优化模型Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python怎么做大数据分析的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

㈦ 使用Python做数据分析的优点是什么

最近几年，大数据的发展程度越来越明显，很多企业由于使用了大数据分析使得企业朝着更好的方向发展，这就导致的数据分析行业的人才开始稀缺起来，对于数据分析这个工作中，是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大数据分析有很明显的帮助。那么使用Python做数据分析的优点是什么呢？一般来说就是简单易学、语言通用、存在科学计算活跃区域等等。 首先说说Python的第一个优点，那就是简单易学。很多学过Java的朋友都知道，Python语法简单的多，代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。 Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。 Python也具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。 python是人工智能时代的通用语言 Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助，这是因为人工智能需要的是即时性，而Python是一种非常简洁的语言，同时有着丰富的数据库以及活跃的社区，这样就能够轻松的提取数据，从而为人工智能做出优质的服务。 通过上面的描述，想必大家已经知道了使用Python做数据分析的优点是什么了吧，Python语言得益于它的简单方便使得在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感，对于数据分析从业者以及想要进入数据分析从业者的人来说，简单易学容易上手的优势也是一个优势，所以，要做好数据分析，一定要学会Python语言。

㈧ 如何利用python进行数据分析

近年来分析学在数据、网络、金融等领域获得了突出的地位。应用各种软件组合起来进行数据收集，数据管理，以及数据分析，得出的结论用作商业决策，业务需求分析等等。分析学用于研究一个产品的市场效应，银行的贷款决定，这些都只是分析学的冰山一角。它在大数据，安全，数字和软件分析等领域有很深远的影响，下面是Python在分析学中的主要作用的一个延续：在这个信息过载的世界，只有那些可以利用解析数据的优势来得出见解的人会获益。Python对于大数据的解释和分析具有很重要的作用。分析公司开发的很多工具都是基于Python来约束大数据块。分析师们会发现Python并不难学，它是一个强有力的数据管理和业务支持的媒介。使用单一的语言来处理数据有它的好处。如果你以前曾经使用过C++或者Java，那么对你来说，Python应该很简单。数据分析可以使用Python实现，有足够的Python库来支持数据分析。 Pandas是一个很好的数据分析工具，因为它的工具和结构很容易被用户掌握。对于大数据来说它无疑是一个最合适的选择。即使是在数据科学领域，Python也因为它的“开发人员友好性”而使其他语言相形见绌。一个数据科学家熟悉Python的可能性要比熟悉其他语言的可能性高得多。除了Python在数据分析中那些很明显的优点(易学，大量的在线社区等等)之外，在数据科学中的广泛使用，以及我们今天看到的大多数基于网络的分析，是Python在数据分析领域得以广泛传播的主要原因。不论是金融衍生品还时大数据分析，Python都发挥了重要的作用。就前者而言，Python能够很好地和其它系统，软件工具以及数据流结合在一起，当然也包括R。用Python来对大数据做图表效果更好，它在速度和帮助方面也一样可靠。有些公司使用Python进行预测分析和统计分析。

㈨ Python大数据， 一些简单的操作

#coding:utf-8 #file: FileSplit.pyimport os,os.path,timedef FileSplit(sourceFile, targetFolder):sFile = open(sourceFile, 'r')number = 100000#每个小文件中保存100000条数据dataLine = sFile.readline()tempData = []#缓存列表fileNum = 1if not os.path.isdir(targetFolder): #如果目标目录不存在，则创建os.mkdir(targetFolder)while dataLine:#有数据for row in range(number): tempData.append(dataLine)#将一行数据添加到列表中dataLine = sFile.readline()if not dataLine :breaktFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] + str(fileNum) + ".txt")tFile = open(tFilename, 'a+')#创建小文件tFile.writelines(tempData)#将列表保存到文件中tFile.close() tempData = []#清空缓存列表print(tFilename + " 创建于: " + str(time.ctime()))fileNum += 1#文件编号sFile.close()if __name__ == "__main__" :FileSplit("access.log","access")#coding:utf-8 #file: Map.pyimport os,os.path,redef Map(sourceFile, targetFolder):sFile = open(sourceFile, 'r')dataLine = sFile.readline()tempData = {}#缓存列表if not os.path.isdir(targetFolder): #如果目标目录不存在，则创建os.mkdir(targetFolder)while dataLine:#有数据p_re = re.compile(r'(GET|POST)\s(.*?)\sHTTP/1.[01]',re.IGNORECASE) #用正则表达式解析数据match = p_re.findall(dataLine)if match:visitUrl = match[0][1]if visitUrl in tempData:tempData[visitUrl] += 1else:tempData[visitUrl] = 1dataLine = sFile.readline()#读入下一行数据sFile.close()tList = []for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):tList.append(key + " " + str(value) + '\n')tFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] + "_map.txt")tFile = open(tFilename, 'a+')#创建小文件tFile.writelines(tList)#将列表保存到文件中tFile.close()if __name__ == "__main__" :Map("access\\access.log1.txt","access")Map("access\\access.log2.txt","access")Map("access\\access.log3.txt","access")#coding:utf-8 #file: Rece.pyimport os,os.path,redef Rece(sourceFolder, targetFile):tempData = {}#缓存列表p_re = re.compile(r'(.*?)(\d{1,}$)',re.IGNORECASE) #用正则表达式解析数据for root,dirs,files in os.walk(sourceFolder):for fil in files:if fil.endswith('_map.txt'):#是rece文件sFile = open(os.path.abspath(os.path.join(root,fil)), 'r')dataLine = sFile.readline()while dataLine:#有数据subdata = p_re.findall(dataLine) #用空格分割数据#print(subdata[0][0]," ",subdata[0][1])if subdata[0][0] in tempData:tempData[subdata[0][0]] += int(subdata[0][1])else:tempData[subdata[0][0]] = int(subdata[0][1])dataLine = sFile.readline()#读入下一行数据sFile.close()tList = []for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):tList.append(key + " " + str(value) + '\n')tFilename = os.path.join(sourceFolder,targetFile + "_rece.txt")tFile = open(tFilename, 'a+')#创建小文件tFile.writelines(tList)#将列表保存到文件中tFile.close()if __name__ == "__main__" :Rece("access","access")

㈩ 为什么大数据用python

Python 已经成为较受欢迎的程序设计语言之一。自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。

数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java，Python也是较重要的语言。

那么，今天我们就来分析一下，Python之于大数据的意义和作用。

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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优选，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，较流行的爬虫框架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也是较早就提供了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也是数据科学家较喜欢的语言之一，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优选。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。