Python をビッグデータに変換するのは簡単ですか?

データは資産です。ビッグデータ エンジニアは今、非常に人気があり、高収入のポジションです。ビッグデータの開発と分析に Java が使用されるだけでなく、Python も最も重要な言語です。

そこで、今日はビッグデータにおける Python の重要性と役割を分析します。 (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )

ビッグ データとは何ですか?

ビッグデータとは、従来のソフトウェア ツールを使用して特定の時間範囲内で取得、管理、処理することができないデータの集合を指します。より強力な意思決定力を得るには、新しい処理モデルが必要です。洞察発見機能とプロセス最適化機能を備えた、急成長する多様な情報資産。

なぜ Python がビッグデータなのか?

百科事典のビッグ データの紹介から、ビッグ データを情報資産にしたい場合は 2 つのステップが必要であることがわかります。1 つはデータの出所であり、もう 1 つはデータ処理です​​。 。

データの由来:

データの由来に関しては、多くの企業や個人にとってデータ マイニングが第一の選択肢であることは間違いありません。これほど大量のデータを生成する唯一の方法は、インターネット上の関連データをマイニングすることです。

Web クローラーは Python の伝統的な得意分野であり、最も人気のあるクローラー フレームワーク Scrapy、HTTP ツール キット urlib2、HTML 解析ツール beautifulsoup、XML パーサー lxml などはすべてスタンドアロン可能なクラス ライブラリです。

もちろん、Web クローラーは Web ページを開くだけではありません。HTML を解析するのは非常に簡単です。効率的なクローラーは、多数の柔軟な同時操作をサポートできなければならず、多くの場合、同時に数千、さらには数万の Web ページをクロールできる必要があります。従来のスレッド プール方式では、多くのリソースが無駄になります。スレッドの数が数千に達すると、システム リソースは基本的に無駄になります。スレッドのスケジューリングはオンになっています。

Python はコルーチン操作を十分にサポートできるため、これに基づいて、Gevent、Eventlet、Celery などの分散タスク フレームワークなどの多くの同時実行ライブラリが開発されています。 AMQP よりも効率的であると考えられている ZeroMQ も、初めて Python バージョンを提供しました。高い同時実行性のサポートにより、Web クローラーはビッグ データの規模に真に達することができます。

データ処理:

ビッグデータの場合、適切なデータを見つけるためにデータを処理する必要もあります。データ処理の面では、Python はデータ サイエンティストのお気に入り言語の 1 つでもあります。これは、Python 自体がエンジニアリング言語であるためです。データ サイエンティストが Python で実装したアルゴリズムは、製品で直接使用できます。ビッグデータのスタートアップにとっては非常に重要であり、コスト削減は非常に役立ちます。

まさにこれらの理由から、Python 言語が多くの企業にとってビッグデータを処理するための最初の選択肢となっています。また、Python自体がシンプルで学びやすく、ライブラリも豊富なので、Pythonに切り替える人も増えています。

Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。

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