Quelle est la relation entre Python et le Big Data ?

Depuis 2004, l'utilisation de Python a connu une croissance linéaire. En janvier 2011, il a été nommé langage de l'année 2010 par le classement des langages de programmation TIOBE. En raison de la simplicité, de la lisibilité et de l'évolutivité du langage Python, un nombre croissant d'institutions de recherche utilisent Python pour le calcul scientifique à l'étranger. Certaines universités renommées ont adopté Python pour enseigner des cours de programmation.

Les données sont un atout. L’ingénieur Big Data est désormais un poste très recherché et bien rémunéré. Non seulement Java est utilisé pour le développement et l’analyse du Big Data, mais Python est également un langage important.

Le Big Data fait référence à un ensemble de données qui ne peuvent pas être capturées, gérées et traitées avec des outils logiciels conventionnels dans un certain laps de temps. Elles nécessitent de nouveaux modèles de traitement pour prendre des décisions plus solides. -création d'actifs d'informations massifs, à forte croissance et diversifiés avec de puissantes capacités, des informations et des capacités d'optimisation des processus. (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

Pourquoi le Big Data Python est-il ?

Comme vous pouvez le voir dans l'introduction de l'encyclopédie au Big Data, big data Pour devenir un actif informationnel, deux étapes sont nécessaires : l’une concerne la provenance des données et l’autre leur traitement.

D'où viennent les données ?

En ce qui concerne l'origine des données, l'exploration de données est sans aucun doute le premier choix pour de nombreuses entreprises ou particuliers. Après tout, la plupart des entreprises ou des particuliers n'ont pas la capacité de générer autant de données et le peuvent. exploiter uniquement les données liées à Internet.

Les robots d'exploration Web sont les points forts traditionnels de Python. Le framework de robots d'exploration populaire Scrapy, le kit d'outils HTTP urlib2, l'outil d'analyse HTML beautifulsoup, l'analyseur XML lxml, etc. sont toutes des bibliothèques de classes qui peuvent être autonomes.

Bien sûr, un robot d'exploration Web ne se contente pas d'ouvrir des pages Web, c'est aussi simple que d'analyser du HTML. Un robot d'exploration efficace doit être capable de prendre en charge un grand nombre d'opérations simultanées flexibles et souvent d'explorer des milliers, voire des dizaines de milliers de pages Web en même temps. La méthode traditionnelle du pool de threads gaspille beaucoup de ressources. de threads atteint des milliers, les ressources système sont essentiellement gaspillées.

Étant donné que Python peut bien prendre en charge les opérations de coroutine, de nombreuses bibliothèques de concurrence ont été développées sur cette base, telles que Gevent, Eventlet et des frameworks de tâches distribuées tels que Celery. ZeroMQ, qui est considéré comme plus efficace que AMQP, a également fourni une version Python plus tôt. Grâce à la prise en charge d’une concurrence élevée, les robots d’exploration Web peuvent véritablement atteindre l’échelle du Big Data.

Traitement des données :

Avec le big data, vous devez aussi les traiter pour trouver les données qui vous conviennent. Dans le domaine du traitement des données, Python est également l'un des langages préférés des data scientists car Python lui-même est un langage d'ingénierie. Les algorithmes implémentés par les data scientists en Python peuvent être directement utilisés dans les produits. très important pour les startups Big Data. Les économies de coûts peuvent être très utiles.

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