大数据选择Python的原因

大数据为什么要学python？

1.Python是开放源码的，易于学习

Python是一种开源编程语言，您可以免费使用它。事实上，您可以直接从他们的官方网站下载Python的最新版本。python.org。Python也很容易学习！它简单易懂的语法，这使它得到了经验丰富的开发人员和实验学生的喜爱。Python的简单性意味着大数据工程师和数据科学家可以专注于实际管理大数据和获取可操作的洞察力，而不是花费所有的时间(和精力！)理解语言的技术细节。这是使用Python处理大数据的原因之一！

2.Python是灵活的和可扩展的

Python在处理大量数据方面具有很强的可伸缩性，对于大数据来说，这是必要的。在大数据分析中使用的其他编程语言，如Java和R，与Python相比没有那么灵活和可扩展。如果数据量增加，Python可以轻松地提高处理数据的速度，这在Java或R中是很难做到的。Python也非常灵活。而且效率极高。它允许开发人员使用更少的代码行完成更多的工作。Python代码也很容易为人类所理解，这使得它成为大数据分析的理想选择。

3.Python有多个库

Python已经相当流行，因此，它拥有数百个不同的库和框架，可以供开发人员使用。这些库和框架在节省时间方面非常有用，这反过来又使Python更加流行(这是一个有益的循环！)

4.Python处理速度快

Python具有较高的数据处理速度，这使得它最适合与大数据一起使用。与其他编程语言相比，用Python编写的数据代码可以在一小部分时间内执行，因为程序是用简单且易于管理的代码编写的。早期，Python被认为是一种比Java或Scala慢的语言，但是随着Anaconda的出现，场景已经发生了变化。这使得Python的每个版本都比以往任何时候都要快，并且使Python成为技术行业中最受欢迎的大数据选择之一。

5.Python是可移植和可扩展的

这是Python在数据科学中如此流行的一个重要原因。由于Python的可移植性和可扩展性，可以轻松地在Python上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)来使用机器上的数据来训练他们的ML模型，Python的可移植性非常适合这一点。此外，许多不同的平台都支持Python，如Windows、Macintosh、Linux、Solaris等。除此之外，Python还可以与Java、.NET组件或C/C++库集成，因为它具有可扩展的特性。

6.Python支持数据处理

Python为数据处理提供了内置的支持，这也是它在大数据公司中如此流行的原因之一。Python提供了识别和处理非结构化数据的功能，这些数据也可以包括语音、文本和图像数据。当数据位于不同的文件(如CSV、XML、HTML、SQL和JSON等)中时，Python还可以处理数据处理，而且每个文件的处理格式也不同。一些可用于数据处理的Python库包括Pandas、NumPy、SciPy等。

拓展阅读：非专业人士学Python有用吗？

1·python实用性比较强，举个简单的例子吧。公司里要对上千份excel表格进行修改人工的话一上午不见得能解决吧，用python处理的好的话十来分钟甚至几分钟搞定。而且平时爬个数据进行个数据分析都能让你看清楚许多事情。

2·python这两年火爆，我的切身感受是考研究生跟着导师做项目十位导师里面至少有七位涉及到人工智能、机器学习。

3·python可以赚外块，怎么说呢现在社会上对互联网技术的需求还是挺多的在线接个小活还是挺香的哈哈哈哈。

4·好找工作，大家会发现如果你的专业和编程没有关系如果你在面试的时候简历上写上懂点python其实是很加分的