学习 Python 进行大数据分析的十大理由

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什么是大数据？

大数据是指随着时间推移呈指数级增长的大量数据集合。它是一个如此庞大和复杂的数据集，以至于传统的数据管理工具无法有效地存储或处理它。大数据是一种规模极其庞大的数据类型。

由于 Python 易于使用且具有统计分析功能，因此它是大数据的理想编程语言。

Python 是一种快速发展的编程语言，Python 和大数据的结合因其低编码要求和广泛的库支持而成为开发人员中最受欢迎的选择。

在本文中，我们将探讨学习 Python 进行大数据分析的十大理由。

简单的编码

与其他编程语言相比，Python 编程需要的代码行数更少。它只需几行代码即可运行程序。此外，Python 提供自动辅助功能来识别和关联数据类型。

Python 编程采用基于缩进的嵌套结构。该语言可以快速完成耗时的任务。由于数据处理不受限制，因此您可以在商品机器、笔记本电脑、云和台式机上计算数据。

开源

Python 是一种开源编程语言，使用基于社区的模型创建。它是免费使用的，并且由于它是开源的，因此它可以在任何平台和任何环境（Linux、Windows 等）中运行。

由于其语法，Python 也易于学习。这种简单易读的语法允许大数据专业人员专注于洞察力，而不是浪费时间理解语言的技术细节。这是使用 Python 进行大数据分析的最重要原因之一。根据 Statista 的数据，基于 GitHub 和 Google Trends 的调查，Python 将成为 2020 年最受欢迎的编程语言，超过长期占据主导地位的 Java 和 Javascript。

Python 支持多个库

Python 编程允许使用众多库。因此，它在科学计算等领域享有盛誉。Python 和大数据可以很好地协同工作，因为大数据需要大量的分析和科学计算。

Python 包含许多经过良好测试的分析库。这些库由以下软件包组成：

• 数值计算
• 数据分析
• 统计分析
• 可视化
• 机器学习

速度

Python 具有高速的数据处理速度，使其成为与大数据一起使用的理想选择。由于 Python 程序是用简单易于管理的代码编写的，因此与其他编程语言相比，它们的执行速度可以提高很多。以前，人们认为 Python 比 Java 或 Scala 慢，但随着 Anaconda 的引入，这种情况发生了变化。这使得 Python 的每个版本都比以前更快，并且使 Python 成为科技行业最受欢迎的大数据选项之一。

范围

Python 使用户能够简化数据操作。Python 支持高级数据结构，因为它是一种面向对象的语言。Python 管理各种数据结构，包括列表、集合、元组、字典等等。

Python 还帮助支持科学计算操作，例如矩阵运算、数据框等等。这些令人难以置信的 Python 功能有助于扩展语言的范围，使其能够加速数据操作。因此，Python 和大数据是致命的组合。

数据处理支持

Python 默认包含数据处理支持。此功能可用于帮助处理非结构化和异常数据。这就是大数据公司偏爱 Python 的原因，因为它被认为是大数据中最重要需求之一。因此，聘用离岸 Python 程序员以利用 Python 在您业务中的优势。

Python 与 Hadoop 的兼容性

Python 和 Hadoop 都是开源的大数据平台，这就是 Python 与 Hadoop 安全兼容的原因。由于支持 Python 的数据分析库数量众多，大多数开发人员更愿意将 Python 与 Hadoop 结合使用，而不是 Java 或 Scala。Python 还具有 PyDoop 软件包，为 Python 开发人员提供出色的 Hadoop 支持。Pydoop 软件包使您可以访问 Hadoop 的 HDFS API，从而可以读取和写入来自全局文件系统的数据文件。Pydoop 还包含 MapReduce API，用于解决复杂的数据科学概念，同时将编程工作量降至最低，这是 Python 的特点。这也是优选 Python 而不是其他大数据编程语言的重要原因。

Python 拥有庞大的社区支持。

大数据分析通常用于解决需要社区支持的复杂问题。Python 拥有一个庞大而活跃的社区，为数据科学家和程序员提供有关编码问题的专家建议。此外，企业支持对于 Python 在大数据领域取得成功至关重要。Facebook、Instagram 和 Netflix 等领先科技公司的产品中都使用了 Python。

可扩展性

在数据方面，可扩展性极其重要。Python 比其他语言快得多。当数据量增长时，Python 可以轻松提高处理速度，这在 Java 或 R 等语言中很难实现。

这使得 Python 和大数据能够在更大的灵活性范围内协同工作。

Python 可移植且可扩展

这是 Python 在数据科学领域如此受欢迎的主要原因之一。Python 的可移植性和可扩展性使其能够轻松执行许多跨语言操作。许多数据科学家更喜欢使用图形处理单元 (GPU) 在其机器上训练其机器学习模型，而 Python 的可移植性非常适合这种情况。Python 还受到各种平台的支持，包括 Windows、Macintosh、Linux、Solaris 等。由于其可扩展性，Python 还可以与 Java、.NET 组件或 C/C++ 库集成。

结论

这些是使用 Python 的一些优势。大数据和 Python 结合使用，在大数据分析平台中提供了强大的计算能力。