python在大数据中的作用,python在大数据中的主要作用

　　自2004年以来，python的使用量呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排名评为2010年度语言。由于Python语言的简单性、可读性和扩展性，国外使用Python进行科学计算的研究机构越来越多，一些知名大学也采用Python教授编程课程。

　　是数据资产。大数据工程师现在是热门高薪职位。大数据开发和分析不仅需要Java，Python也是重要的语言。

　　大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。(推荐学习：Python视频教程)

　　为什么是python大数据？

　　从大数据的百科介绍可以看出，大数据成为信息资产有两个步骤，一个是数据是怎么来的，一个是数据处理。

　　数据怎么来？

　　在数据怎么来的问题上，数据挖掘无疑是很多公司或个人的首选。毕竟大部分公司或者个人是没有能力产生这么多数据的，只能在互联网上挖掘相关数据。

　　网络爬虫是Python的传统强势领域，流行的爬虫框架Scrapy、HTTP toolkit urlib2、HTML解析工具beautifulsoup、XML解析器lxml等。都是可以独立的类库。

　　当然，网络爬虫不仅仅是打开网页。解析HTML有多简单。一个高效的爬虫应该能够支持大量灵活的并发操作，经常需要同时爬行几千甚至上万个网页。传统的线程池方式浪费了大量资源，上千个线程之后，系统资源基本上都浪费在线程调度上了。

　　因为Python可以很好的支持协程操作，所以基于它开发了很多并发库，比如Gevent、Eventlet、Celery等。被认为比AMQP更高效的ZeroMQ也更早提供了Python版本。在高并发的支持下，网络爬虫才能真正达到大数据的规模。

　　数据处理：

　　有了大数据，你还需要处理它，找到适合自己的数据。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本身就是一门工程语言，数据科学家用Python实现的算法可以直接用在产品上，这对大数据创业公司节约成本很有帮助。

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