温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

Python做大数据的优势

发布时间:2020-09-23 13:14:09 来源:亿速云 阅读:714 作者:Leah 栏目:编程语言

本篇文章为大家展示了Python做大数据的优势,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

Python是数据科学家十分喜爱的编程语言,其内置了很多由C语言编写的库,操作起来更加方便,Python在网络爬虫的传统应用领域,在大数据的抓取方面具有先天优势,目前,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Python类库。

Python十分适合数据抓取工作,对于大数据的处理,具有一定的局限性:

Python在大数据处理方面的优势:

1. 异常快捷的开发速度,代码量少;

2. 丰富的数据处理包,使用十分方便;

3. 内部类型使用成本低;

4. 百万级别数据可以采用Python处理。

Python在大数据处理方面的劣势:

1. python线程有gil,多线程的时候只能在一个核上跑,浪费了多核服务器

2. python执行效率不高,在处理大数据的时候,效率不高;

3. 10亿级别以上的数据Python效率低。

Python适合大数据的抓取、载入和分发,相比于其他语言更加简单、高效;求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,Python也有现成的高效的库,但是针对大数据处理,Python具有一定的局限于,因此,涉及大数据处理时,可以用Python做整个流程的框架,核心CPU密集操作可以采用C语言等编程语言!

上述内容就是Python做大数据的优势,你们学到知识或技能了吗?如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备,欢迎关注亿速云行业资讯频道。

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI