Welche Beziehung besteht zwischen Python und Big Data?

Seit 2004 ist die Nutzung von Python linear gewachsen. Im Januar 2011 wurde sie vom TIOBE Programming Language Ranking zur Sprache des Jahres 2010 gekürt. Aufgrund der Einfachheit, Lesbarkeit und Skalierbarkeit der Python-Sprache verwenden immer mehr Forschungseinrichtungen Python für wissenschaftliche Berechnungen im Ausland. Einige namhafte Universitäten haben Python für den Unterricht in Programmierkursen übernommen.

Daten sind ein Vermögenswert. Big-Data-Ingenieur ist derzeit eine sehr heiße und hochbezahlte Position. Für die Entwicklung und Analyse großer Datenmengen wird nicht nur Java verwendet, auch Python ist eine wichtige Sprache.

Big Data bezieht sich auf eine Sammlung von Daten, die mit herkömmlichen Softwaretools nicht innerhalb eines bestimmten Zeitraums erfasst, verwaltet und verarbeitet werden können. Für eine stärkere Entscheidung sind neue Verarbeitungsmodelle erforderlich -Erstellung riesiger, wachstumsstarker und diversifizierter Informationsressourcen mit leistungsstarken Funktionen, Erkenntnissen und Prozessoptimierungsmöglichkeiten. (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)

Warum ist Python Big Data?

Wie Sie der Enzyklopädie-Einführung in Big Data entnehmen können, Big Data Um zu einem Informationswert zu werden, sind zwei Schritte erforderlich: Der eine ist die Herkunft der Daten und der andere die Datenverarbeitung.

Woher kommen die Daten?

Wenn es um die Herkunft der Daten geht, ist Data Mining für viele Unternehmen oder Einzelpersonen zweifellos die erste Wahl. Schließlich haben die meisten Unternehmen oder Einzelpersonen nicht die Möglichkeit, so viele Daten zu generieren und können es auch Nur die relevanten Daten im Internet durchsuchen.

Webcrawler sind traditionell die Stärken von Python. Das beliebte Crawler-Framework Scrapy, das HTTP-Toolkit urlib2, das HTML-Parsing-Tool beautifulsoup, der XML-Parser lxml usw. sind allesamt eigenständige Klassenbibliotheken.

Natürlich öffnet ein Webcrawler nicht nur Webseiten, es ist so einfach wie das Parsen von HTML. Ein effizienter Crawler muss in der Lage sein, eine große Anzahl flexibler gleichzeitiger Vorgänge zu unterstützen und häufig Tausende oder sogar Zehntausende Webseiten gleichzeitig zu crawlen. Die traditionelle Thread-Pool-Methode verschwendet eine Menge Ressourcen Wenn die Anzahl der Threads Tausende erreicht, werden Systemressourcen grundsätzlich verschwendet.

Da Python Coroutine-Operationen gut unterstützen kann, wurden darauf basierend viele Parallelitätsbibliotheken entwickelt, wie z. B. Gevent, Eventlet und Frameworks für verteilte Aufgaben wie Celery. ZeroMQ, das als effizienter gilt als AMQP, stellte früher auch eine Python-Version bereit. Durch die Unterstützung hoher Parallelität können Webcrawler tatsächlich die Größenordnung von Big Data erreichen.

Datenverarbeitung:

Bei Big Data müssen Sie diese auch verarbeiten, um die Daten zu finden, die zu Ihnen passen. Auch im Bereich der Datenverarbeitung ist Python eine der beliebtesten Sprachen von Datenwissenschaftlern. Dies liegt daran, dass Python selbst eine Ingenieursprache ist. Die von Datenwissenschaftlern in Python implementierten Algorithmen können direkt in Produkten verwendet werden Sehr wichtig für Big-Data-Startups. Kosteneinsparungen können sehr hilfreich sein.

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