python适合大数据|python为什么适合大数据

① Python能够胜任大数据吗

Python很适合做大数据相关的分析,内置的C编译的模块能应对常见的操作,个别极端的算法建议用C重写相关模块。Python本身的特点更多的是高效率的开发和简单的维护,速度交给C去吧,更多的问题其实出自写代码的人没有更好的使用,而不是效率不够高。比如排序,本来Python有非常高效的内置C编译的模块,却非要自己写算法,这样的结果不慢都是奇怪的。另外还要看需求是CPU密集型,还是IO密集型,如果是CPU密集型建议这部分操作由C实现,IO密集型的效率不会因为Python而有多少改变。C的效率是高,但框架搭起来也费劲,所以还是结合着来吧,也因此,Python被称为胶水语言。

② 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。

③ 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!

④ 大数据专业会学到python语言吗

一般是会的,但是建议你还是看下你们专业的课程列表

⑤ 大数据专业需要学习python吗

可以学习,现在python语言在大数据、机器学习,ai领域的应用越来越广泛,同时多学一门语言也并没有坏处。

⑥ 为什么从事大数据行业,一定要学习Python

Python这只小虫子最近随着大数据的兴起可以说是十分的火了。有越来越多的人不敢小觑Python这门语言了。也有更多的人在学习Python。Python为何会有如此大的魅力?为什么从事大数据行业必学Python?这还要从Python这门语言的优点开始讲起。虽然Python这种语言不如java、C++这些语言普及,却早在1991年就已经诞生了。它的语法简单清晰,以实用为主,是门十分朴素的语言。同时,它还是编程语言中的“和事佬”,被人戏称为胶水语言。因为它能够将其他语言制作的各种模块很轻松的联结在一起。如果将Python语言拟人化,它绝对属于“老好人”的那一类,让人容易亲近,人们与它交流并不需要花太多心思。但它却拥有强大的功能。很多语言不能完成的任务,Python都能轻易完成。它几乎可以被用来做任何事情,应用于多个系统和平台。无论是系统操作还是Web开发,抑或是服务器和管理工具、部署、科学建模等,它都能轻松掌握。因此,从事海量数据处理的大数据行业,自然少不了这个“万能工具”。除此之外,Python这只小虫子还受到了大数据老大哥Google的青睐。Google的很多开发都用到了Python。这使得人们能够找到Python的很多指南和教程。让你学起来更方便,你在使用中可能遇到的很多问题大多数都已经被Google给解决了,并把解决方法发布到了网络平台。Python还拥有一系列非常优秀的库,这省了你编程中的很多时间。尤其是在人工智能和机器学习领域,这些库的价值体现得更为明显。不管怎么说,从事大数据工作,少不得要在网络上爬取数据,不用Python爬虫,你还打算用什么呢?因此,在当前的大数据领域,从事大数据行业必学Python。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:————————————————版权声明:本文为CSDN博主「oshidai」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接:https://blog.csdn.net/oshidai/article/details/88712833

⑦ 大数据能用python么

大数据可以使用Python。

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。

更多Python知识请关注Python视频教程栏目。

⑧ 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。

(8)python适合大数据扩展阅读:

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

⑨ 学python好还是大数据好

本人学习大数据时间不久,2年左右吧,只能从个人经验给你一点建议,希望你少走一点弯路。首先,你说到你刚接触大数据,你要明白大数据范围超级广,你具体想要学习哪个方向呢?数据挖掘?还是机器学习深度学习?亦或nlp(自然语言处理)?(我主要学数据挖掘,呜啦啦啦)我给所有问我大数据该怎么入门的人都会有如下建议:学好数学!学好数学!学好数学!重要的事说三遍,不然你怎么理解各种模型的构建?所以从理解算法开始,什么svn啦,knn啦,k means啦,总之各种聚类分类的算法,把它搞懂,绝对有用。扯远了,不好意思…言归正传,回到语言的选择问题。java和python这两个语言,我给你从这几个方面解释一下:1. python是脚本语言,无需编译,java则是需要编译的语言2. 我在letitcode(大概是这么拼)上测试过好多次,同一个功能的程序竟然是java性能好很多3. 平时我们做项目,都是用python写个demo去测试,真正发行的版本,是用java写的4. 许多大数据平台(如spark),都提供多种语言的接口,所以你不用担心学一种语言没处用的问题看到了吧?python和java的地位差别在企业中就是一个低一个高,氮素!以我个人的观点来看,我还是建议你先学python。为啥腻?我可不是要坑你,而是因为:1. 很多java中几行的代码,python中一行就搞定,学会了python,还怕学不会java?2. python上手快,简洁事儿少3. (个人经验)我学数据挖掘入门是用的scikit-learn(一个python库),当时用的超爽的好吧!几分钟搞个模型出来。当然现在看来那不算什么啦,可当时真的体验很好,特有成就感。相反拿java写程序我就各种别扭,总觉得啰嗦得很4. 其实,我觉得scala更适合大数据…linkedin后台好像就是它写的,但是我觉得scala难,再加上种种原因,一直没来得及学以上就是我的看法。最后给你推荐个小工具:jupyter notebook,一个在线交互式编译器,不但支持python在线编译,还支持matplotlib及各种绘图库哦!在你前期做数据清洗和特征提取的时候很有用。

⑩ 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。

相关推荐:《Python入门教程》

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。

赞(0)