大白今天吃了嗎
自從2004年以後，python的使用率呈線性增長。2011年1月，它被TIOBE編程語言排行榜評為2010年度語言。由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴展性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經採用Python來教授程序設計課程。
數據就是資產。大數據工程師是現在十分火熱、高薪的職位。做大數據開發和分析不僅要用到Java，Python也是較重要的語言。
那麼，今天我們就來分析一下，Python之於大數據的意義和作用。
大數據現在互聯網火熱的一個名詞，而和大數據關鍵詞較緊密的相信就是Java和python了，在一年以前，Java大數據可能是很多培訓機構的宣傳標語。而到了2018年，python大數據則成為了潮流，無論是行業大佬亦或是培訓機構都開始說python大數據了，這是為什麼呢?
大數據為什麼要學python?什麼是大數據?
大數據是指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
為什麼是python大數據?
從大數據的百科介紹上看到，大數據想要成為信息資產，需要有兩步，一是數據怎麼來，二是數據處理。
數據怎麼來？
在數據怎麼來這個問題上，數據挖掘無疑是很多公司或者個人的優選，畢竟大部分公司或者個人是沒有能力產生這麼多數據的，只能是挖掘互聯網上的相關數據。
網絡爬蟲是Python的傳統強勢領域，較流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。
當然，網絡爬蟲並不僅僅只是打開網頁，解析HTML怎麼簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的併發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。
Python由於能夠很好的支持協程(Coroutine)操作，基於此發展起來很多併發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分佈式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是較早就提供了Python版本。有了對高併發的支持，網絡爬蟲才真正可以達到大數據規模。
數據處理:
有了大數據，那麼也需要處理，才能找到適合自己的數據。而在數據處理方向，Python也是數據科學家較喜歡的語言之一，這是因為Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的算法，可以直接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。
弱電小智
Python 是一種計算機程序設計語言。Python的設計哲學強調代碼的可讀性和簡潔的語法。相比於C++或Java，Python讓開發者能夠用更少的代碼表達想法。
大數據技術包括但不限於：科學計算，數據分析，數據抓理和處理。
眾多開源的科學計算軟件包都提供了Python的調用接口，例如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫VTK、醫學圖像處理庫ITK。
而Python專用的科學計算擴展庫就更多了，例如如下3個十分經典的科學計算擴展庫：NumPy、SciPy和matplotlib，它們分別為Python提供了快速數組處理、數值運算以及繪圖功能。
因此Python語言及其眾多的擴展庫所構成的開發環境十分適合工程技術、科研人員處理實驗數據、製作圖表，甚至開發科學計算應用程序。
這就是為什麼python在大數據技術領域被廣泛使用的原因以及兩者間的關係。
簡單來講就是python簡單好用。眾多的第三方庫使得python擁有眾多零件。別的語言在忙著造輪子，python可以直接造車。
科技愛好丶技術科普
Python語法簡單，所以上手快，這是第一個優點。
代碼可讀性強，這是第二個優點。
各種功能包也足夠豐富，生態好，這是第三個優點。
原型實現快，第四個優點。
爬蟲和數據分析庫還有ML庫很好用，第五個優點。
結合上上面的優點，所以它現在主要被應用在大數據
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python能和大數據產生共鳴，很大一部分還是因為其自身容易上手，以及有豐富生態圈有直接關係，每一種語言都有自己的優勢，有設計之初的目的，就像C/C++的使命更多的是用來設計實現一些高性能的基礎庫，而python傾向於快速得到想要的結果，讓運用者將精力放在業務上，而非去理解編程語言複雜的語法條件上。
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python中有很多已經開發完畢的包，可以直接用於數據的採集，清洗，製表，製圖，分析，建立數學模型等。讓你的大數據分析更加得心用手，而再也不拘泥於語言語法本身。
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Python是編程工具，大數據是爬取海量數據後的分析。大數據也可以用其他編程如C等等，但是用Python簡單。因為Python內置很多庫，就是集合多個工具，省事。尤其是在大數據和人工智能上，工具更多。
