python语言教程大数据,python 大数据入门

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大家好,今天小编关注到一个比较意思的话题,就是关于python语言教程数据问题,于是小编就整理了1个相关介绍Python语言教程据的解答,让我们一起看看吧。

  1. python与大数据什么关系啊?

python与大数据什么关系啊?

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首选,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,最流行的爬虫框架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***浪费比较大,线程数上千之后系统***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也是最早就提供了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也是数据科学家最喜欢的语言之一,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首选。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

python是一种编程语言,大数据通常指一整套技术栈Stack,如hdfs(解决分布式存储问题)、map reduce(解决分布式计算问题)、hive(解决大数据数仓数据离线分析问题)、hbase(解决大数据实时检索问题)、flink(解决流式计算问题)等。当然目前spark技术比较火,spark的理念是one stack,rule them all,即使用一套spark技术栈就能解决大数据中关键核心问题如分布式实时计算、批处理、流式处理、离线分析、机器学习等。spark支持python语言,你可以使用pyspark做大数据方面的工作

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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***多个工具,省事。尤其是在大数据和人工智能上,工具更多。

phthon是工具,大数据是操作对象。你可以把python理解成扳手,大数据就是一对散乱的螺丝,你把🔩都拧好了,就固定了桌子椅子。这些桌子椅子就是大数据产生的产品,也就是分析结果。大数据就是基于分析结果精准投放用户需求的一门学问。

当然了,phthon除了做大数据相关的工作,还可以做很多其他工作,比如爬虫,变成,甚至股票自动化交易或者量化交易。简单说吧,扳手可以拧螺丝,但也可以干其他的,敲核桃啥的。

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大概就这么多,如果兴趣的话可以看一下余本国的《基于Python的大数据分析基础及实战》,会对你有帮助。

到此,以上就是小编对于python语言教程大数据的问题就介绍到这了,希望介绍关于python语言教程大数据的1点解答对大家有用

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标签: 数据 python 爬虫