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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。
大数据现在互联网火热的一个名词，而和大数据关键词较紧密的相信就是Java和python了，在一年以前，Java大数据可能是很多培训机构的宣传标语。而到了2018年，python大数据则成为了潮流，无论是行业大佬亦或是培训机构都开始说python大数据了，这是为什么呢?
大数据为什么要学python?什么是大数据?
大数据是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?
从大数据的百科介绍上看到，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。
弱电小智
Python 是一种计算机程序设计语言。Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法。相比于C++或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。
大数据技术包括但不限于：科学计算，数据分析，数据抓理和处理。
众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。
而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。
因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。
这就是为什么python在大数据技术领域被广泛使用的原因以及两者间的关系。
简单来讲就是python简单好用。众多的第三方库使得python拥有众多零件。别的语言在忙着造轮子，python可以直接造车。
科技爱好丶技术科普
Python语法简单，所以上手快，这是第一个优点。
代码可读性强，这是第二个优点。
各种功能包也足够丰富，生态好，这是第三个优点。
原型实现快，第四个优点。
爬虫和数据分析库还有ML库很好用，第五个优点。
结合上上面的优点，所以它现在主要被应用在大数据
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python能和大数据产生共鸣，很大一部分还是因为其自身容易上手，以及有丰富生态圈有直接关系，每一种语言都有自己的优势，有设计之初的目的，就像C/C++的使命更多的是用来设计实现一些高性能的基础库，而python倾向于快速得到想要的结果，让运用者将精力放在业务上，而非去理解编程语言复杂的语法条件上。
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python中有很多已经开发完毕的包，可以直接用于数据的采集，清洗，制表，制图，分析，建立数学模型等。让你的大数据分析更加得心用手，而再也不拘泥于语言语法本身。
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Python是编程工具，大数据是爬取海量数据后的分析。大数据也可以用其他编程如C等等，但是用Python简单。因为Python内置很多库，就是集合多个工具，省事。尤其是在大数据和人工智能上，工具更多。
