简述Python与大数据的关系，大数据为什么用Python？

前言

说起大数据、数据分析之类的词，大家都会联想到Python语言，而且Python也是公认非常适合大数据的语言，那么Python和大数据有什么关系呢？我们来看看吧。

（文末送读者福利）

从2004年以后，Python的使用率呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言，由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经开授Python课程。

数据是一种资产，大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位，做大数据开发和分析不仅要用到Java，Python也是非常重要的一门语言。

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。

为什么说Python大数据呢？从大数据百科介绍来说，大数据想要成为信息资产，需要有两步，第一是数据怎么来；第二是数据处理。

数据怎么来？这个问题上，数据挖掘无疑时很多公司或者个人的优选，毕竟大部分公司或者个人没有能力产生数据，只能挖掘互联网上的相关数据。

网络爬虫是Python的传统强势领域，较流行的爬虫框架Scrapy、http工具包urlib2、html解析工具beautifulsoup、xml解析器Ixml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那么简单，高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，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能够很好的支持协程操作，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也是较早提供了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，也需要进行处理，这样才能找到适合自己的数据。在数据处理方向，Python也是数据科学家较喜欢的语言之一，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，这对于很多公司节省成本是非常有帮助的。

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