大家好，今天小编关注到一个有意思的话题，就是关于python语言的规模的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python语言的规模的解答，让我们一起看看吧。
python只能写小游戏吗？
不，Python不仅仅适用于编写小游戏。Python是一种功能强大且多用途的编程语言，可以用于开发各种类型的应用程序，包括网站、桌面应用程序、数据分析工具、人工智能和机器学习模型等。Python具有简洁易读的语法和丰富的第三方库，使其成为许多开发人员的首选语言。无论是初学者还是专业开发人员，都可以利用Python构建各种规模和复杂度的项目。
python与大数据关系啊？
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。
python中有很多已经开发完毕的包，可以直接用于数据的***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。
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。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。
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，甚至股票的[_a***_]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。
大概就这么多，如果有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语言的规模的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言的规模的2点解答对大家有用。
