Python和大資料有什麼關係？Python教程

　　說起大資料、資料分析之類的詞，大家都會聯想到Python語言，而且Python也是公認非常適合大資料的語言，那麼Python和大資料有什麼關係呢?我們來看看吧。

　　從2004年以後，Python的使用率呈線性增長。2011年1月，它被TIOBE程式語言排行榜評為2010年度語言，由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴充套件性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經開授Python課程。

　　資料是一種資產，大資料工程師是現在十分火熱、高薪的職位，做大資料開發和分析不僅要用到Java，Python也是非常重要的一門語言。

　　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、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

　　為什麼說Python大資料呢?從大資料百科介紹來說，大資料想要成為資訊資產，需要有兩步，第一是資料怎麼來;第二是資料處理。

　　資料怎麼來?這個問題上，資料探勘無疑時很多公司或者個人的優選，畢竟大部分公司或者個人沒有能力產生資料，只能挖掘網際網路上的相關資料。

　　網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，較流行的爬蟲框架Scrapy、http工具包urlib2、html解析工具beautifulsoup、xml解析器Ixml等，都是能夠獨當一面的類庫。

　　當然，網路爬蟲並不僅僅只是開啟網頁、解析html那麼簡單，高效的爬蟲要能夠支援大量靈活的併發操作，能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的執行緒池方式資源浪費比較大，執行緒數上千之後系統資源基本上就全浪費線上程排程上了。

　　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：有了大資料，也需要進行處理，這樣才能找到適合自己的資料。在資料處理方向，Python也是資料科學家較喜歡的語言之一，這是因為Python本身就是一門工程性語言，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。