大数据处理为什么要用python？

一、大数据处理为什么要用python？

大数据的数据从哪里来?除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。

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。

不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。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。

抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，著名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。

数据处理

万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程?

如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。

Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，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。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言提供了非常好的支持。

Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的Pylearn2，是深度学习领域的重要成员。Theano利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有Pandas，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。

对了，还有iPython，这个工具如此有用，以至于差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行ipython notebook在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。

iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果;如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。

为什么是Python

正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。

对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行import this，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。

对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。

对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证;和Java相比，Python语法简洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码;和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——如何解决问题。

二、为什么选择Python编程？

如果说十年前的Java是编程界的网红，那么如今编程界的网红一定是Python。

Python是一种面向对象的跨平台编程语言，语法简洁明了，容易上手，可以用更少的代码来实现更多的功能，可谓事半功倍。

当然Python真正流行起来的原因，还是由于当下最热门的话题：人工智能。无论是机器学习，神经网络还是阿尔法狗，都离不开Python的深度参与。

随着人工智能的快速发展，Python的市场需求一定越来越大，掌握Python编程技能的人才将会成为市场的香饽饽。

三、excel和python数据处理哪个好？

python，因为python能够处理大量的数据，而你让excel去处理同样的大量数据，可能excel直接崩溃。其次excel需要人工操作，少量数据时可以轻易解决，但量大的时候呢？这时候人工的耗费就非常高了，python可以直接交给机器来处理。所以选择python

四、为什么不选择python做后端？

1、Python不适用于设备驱动程序。设备驱动程序必须超快且响应速度快。

2、Python不能在一些非常小的计算机上使用，有些计算机(例如Arduino)通常对Python来说太小了。Python有一个运行时库，为某些机器占用了太多内存。

3、Python并不真正在浏览器中运行。还有python不便于携带，况且Python对某些用途来说太慢了，所以说综合上面python缺点，不适合做后端

五、python可视化数据处理如何分模块？

Python的数据可视化，主要分为两个模块，第一个模块是画点图和画线图，第二个模块是画面图，这两个模块都用到了plotly模块。

六、使用python进行txt文本的读取和数据处理？

1、首先打开Pycharm，新建工程。在路径中定义自己的工程名称。这样就建立了一个python工程，我们就可以利用pycharm这个编译器方便地管理python程序，从而顺利地进行我们的项目了。

2、我将工程文件存在了一个叫做pycharm的文件夹下，然后右键点击右边的文件数，新建文件，此时一定要选择python file，然后为python程序命名。这里我将程序命名为experiment.py。下一步就是在新建的．py文件中填写程序啦。

3、使用python进行txt文档的处理，首先第一步就是打开文件。但是在这之前，我们需要使用一些python的工具包来帮助我们队数据进行操作。我们可以再菜单栏中找到file-setting，然后在Project一栏中找到我们的项目所能够使用的python库，也可以在这里添加我们需要的库文件。

4、然后在文档读取时，由于这里处理的是数字，所以我们调用Numpy库进行文档信息的存储。如果需要绘图，也可以调用matplotlib。在文档读取之前，也需要定义两个空的矩阵存储数据，文档名称使用字符串存储。

5、之后我们可以使用with open语句打开文件，这种打开方式的好处在于我们之后不需要进行close操作。在文档信息读取过程中，我们使用循环语句，检测每一行的信息并存储到之前定义的矩阵中，如果读取到空的数据，那就结束文档的读取。

6、最后，我们就已经得到了文档中所有的数据。可以使用print命令打印相应的信息，也可以进一步处理，比如数据的复制，数据顺序的打乱等。python读取文档数据并转化为numpy矩阵是信息和数据处理的基础，在此基础上我们可以使用python进行更多的工作，利用好python这一工具，我们的学习生活会轻松很多。

七、python怎么实现选择输出？

1.可以使用 if 语句来实现选择输出。例如，假设你想根据变量 x 的值来选择输出 "A" 或 "B"。可以这样写：

if x == 0: 

print("A") 

else: 

print("B")

在这个例子中，如果 x 的值为 0，那么将会输出 "A"；否则，将会输出 "B"。

2.如果你想判断多个条件，可以使用 elif 语句。例如：

if x == 0: 

print("A")

 elif x == 1: 

print("B") 

else: print("C")

在这个例子中，如果 x 的值为 0，将会输出 "A"；如果 x 的值为 1，将会输出 "B"；否则，将会输出 "C"。

3.还有一种方法是使用三目运算符（也称为条件表达式）。它的语法如下：

result = A if condition else B

在这个例子中，如果 condition 为 True，则 result 的值为 A；否则，result 的值为 B。例如，你可以用这种方法来实现上面的例子：

result = "A" if x == 0 else "B" 

print(result)

这种方法简洁明了，但是只适用于条件判断简单的情况。如果需要判断多个条件，建议使用 if 语句。

八、python shapefile选择要素？

shapefile是GIS中非常重要的一种数据类型，在ArcGIS中被称为要素类(Feature Class)，主要包括点(point)、线(polyline)和多边形(polygon)。Python脚本是ArcGIS官方推荐的脚本语言，通过Python脚本能够很方便的调用ArcGIS中的各种工具和函数批量完成所需操作。本文所介绍的这个库(Python Shapefile Library)是一个Python库，用于在Python脚本中对ArcGIS中的Shapefile文件(.shp，.shx，.dbf等格式)进行读写操作。

开发准备

安装命令： pip install pyshp

使用导入： import shapefile

Shapefile文件的读操作

通过创建Reader类的对象进行shapefile文件的读操作。

file = shapefile.Reader('shapefile name')

“几何数据”通过Reader类的shapes( )和shape( )方法来读取，二者的区别在于：shapes()方法不需要指定参数，其返回值是一个列表，包含该文件中所有的"几何数据"对象，而shape( )方法则需要通过指定参数返回所需要的"几何数据"对象。

九、python解释器怎么选择？

选择python解释器具体操作步骤如下：

首先确定自己已经安装了anaconda，里面已经包含了python解释器，首先打开file——setting——然后打开项目配置选项点击add，然后我们需要找到自己anaconda的安装目录，点进去之后找到python.exe这个文件，这个就是解释器，我们点击之后就自动添加到了pycharm。

十、Python选择结构也称？

选择结构选择结构可以根据条件来控制代码的执行分支，也叫做分支结构。python使用if语句来实现分支结构。1，分支结构的形式：分支结构包含单分支、双分支和多分支 2，单分支结构：if语句单分支结构的语法形式。