Question

大数据和python有什么关系吗？

Answer 1

什么是大数据？
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
为什么是python大数据？
从大数据的百科介绍上看到，大数据想要成为信息资产，需要有两步，一是数据怎么来，二是数据处理。
数据怎么来:
在数据怎么来这个问题上，数据挖掘无疑是很多公司或者个人的首选，毕竟大部分公司或者个人是没有能力产生这么多数据的，只能是挖掘互联网上的相关数据。
网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。
当然，网络爬虫并不仅仅只是打开网页，解析HTML怎么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。
Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。
数据处理:
有了大数据，那么也需要处理，才能找到适合自己的数据。而在数据处理方向，Python也是数据科学家最喜欢的语言之一，这是因为Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。
正是因为这些原因，才让python语言成为很多公司处理大数据的首选。加之python本身具有简单、易学、库多等原因，让越来越多的人选择转行python开发。

Answer 2

python，数据分析，大数据是有关联的三个维度。
数据分析关注指标体系，异常分析，业务洞察，增长，用户画像等。很多场景需要用到编程，常用python。有些数据也来自于大数据平台，但提数大多用SQL。
大数据更偏向开发，包括数据存储，流转，清洗等。

Answer 3

Python是一种面向对象的解释型计算机程序的设计语言, Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言，能够把其他语言制作的各种模块很轻松地结合在一起。
Python可以做日常任务，比如自动备份MP3；可以做网站，很多著名的国外网站YouTube就是Python写的；可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。主要发展方向有数据分析、人工智能、web开发、测试、运维、web安全、游戏制作等。
筛查数据并找到企业真正可以使用的结果的角色落到了软件开发者、数据科学家和统计学家身上。现在有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。

Answer 4

大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。

Answer 5

大数据涉及数据挖掘以及数据处理，而Python是数据最佳注解，这就是Python和大数据的联系。
数据挖掘无疑是很多公司或者个人的首选，毕竟大部分公司都没有生产数据的能力，所以只能依靠数据挖掘。而网络爬虫是Python传统强势领域，拥有爬虫框架Scrapy、HTTP工具包urlib2、HTML解析工具beautifulsoup、XML解析器lxml等。
Python由于能够很好地支持协程操作，基于此发展起来很多并发库，比如说Gevent、Eventlet等框架，有了对高并发的支持，网络爬虫才是真正达到大数据规模。
数据处理，有了数据之后我们还需要进行处理，才可以找到适合自己的数据。在数据处理方面，Python也是数据科学家最喜欢的语言之一，这是因为Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接应用，更加省事。
也正因为种种原因，让Python语言成为很多公司处理大数据的首选。