选择大数据 Python 的5大理由

在大数据领域中，在另一种语言之上选择一种编程语言是特定于项目的，并且取决于项目目标。但是，当我们考虑将编程语言用于大数据开发阶段时，Python和大数据的目标可能是非常一致的。

这个决定非常重要，因为一旦开始使用一种语言开发项目，就很难用另一种语言进行移植。此外，Python不仅限于大数据，还广泛用于其他技术领域，实用性非常高。

Python完美适合大数据的5个原因

Python被认为是处理大数据的最佳数据科学工具之一。当需要在数据分析与Web应用程序或统计代码与生产数据库之间进行集成时，Python和大数据是最合适的选择。

1.功能强大的科学包装

Python大数据组合以其强大的库程序包为后盾，这些库程序包满足分析和数据科学的需求，使其成为大数据应用程序中的流行选择。

2.与Hadoop兼容

Hadoop是最好的大数据工具之一。由于Python的大数据是兼容的，因此比较相似的Hadoop和大数据也就是彼此的同义词。因此，Python已与Hadoop内在兼容，以处理大数据。Python由Pydoop软件包组成，该软件包可帮助访问HDFS API并编写Hadoop MapReduce编程。除此之外，Pydoop还支持MapReduce编程以最小的努力解决复杂的大数据问题。

3.简单易学

Python易于学习，因为它通过其功能抽象了许多东西，可以使用户编写更少的代码行。除此之外，它还具有脚本功能。Python结合了用户友好的功能，例如代码可读性，简单的语法，自动识别和数据类型关联以及易于实现。

4.可扩展性

当您处理海量数据时，可伸缩性非常重要。与R，MatLab或Stata等其他数据科学语言不同，Python的速度要快得多。尽管最初对它的速度有所抱怨，但是使用Anaconda时，其速度性能有了很大提高。这使得Python和大数据能够以更大的灵活性相互兼容。

5.大型社区支持

大数据分析通常处理复杂的问题，需要社区的支持来解决。Python作为一种语言，拥有庞大而活跃的社区，可帮助数据科学家和程序员在编码相关问题上提供专家支持，这也是其流行的另一个原因。

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