學習大資料需要了解Python嗎？有什麼聯絡？

現如今，說起大資料大家都比較熟悉了，大資料作為目前火熱的一個行業，越來越多的人投入到大資料行業當中來。很多人新手在學習中會問到，學習大資料需要了解 Python 嗎？他們之間又有什麼聯絡？今天我們就來一起看看。

學習大資料為什麼需要了解 Python ？

大資料，指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，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資訊資產。

而 Python 作為公認的適合大資料的語言，想要做大資料開發和大資料分析，不僅要用到 Java ， Python 也是非常重要的一個核心。

大資料和 Python 之間有什麼聯絡？

瞭解大資料之後你會知道，大資料想要成為資訊資產的話，需要有兩步，一是資料怎麼來，二是資料處理。

資料怎麼來：

資料探勘成為很多公司的首選，這對他們的業務方向能有很大的幫助，比較大多的公司是沒有能力產生這麼多資料的，所以需要依靠資料探勘。

而網路爬蟲是 Python 的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架 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。

網路爬蟲不僅僅是很多人想象的那麼簡單的，不僅僅只是開啟網頁，解析 html 那麼簡單，高校的爬蟲技術能夠同時爬取幾千甚至上萬的網頁，而傳統的技術是達不到這個程度的，傳統的執行緒方式資源浪費比較大。

Python 能夠很好的支援協程操作，基於此發展起來很多併發庫，如 Gevent 、 Eventlet ，還有 Celery 之類的分散式任務框架。被認為是比 AMQP 更高效的 ZeroMQ 也是較早提供了 Python 版本。有了對高併發的支援，網路爬蟲才真正可以達到大資料規模。

資料處理：

挖掘出資料之後，下一步是需要去處理，這樣才能幫助企業找到適合自己的資料，資料處理這一塊大多都使用的是 Python ， Python 作為一門工程性語言，資料科學家用 Python 實現的演算法，可以直接用在產品中，這對於很多公司節省成本是非常有幫助的。

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