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創(chuàng)新互聯(lián)Python教程:大數(shù)據(jù)需要學(xué)Python嗎

我很喜歡用python,用python處理數(shù)據(jù)是家常便飯,從事的工作涉及nlp,算法,推薦,數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)清洗,數(shù)據(jù)量級從幾十k到幾T

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不等,我來說說吧

百萬級別數(shù)據(jù)是小數(shù)據(jù),python處理起來不成問題,python處理數(shù)據(jù)還是有些問題的

Python處理大數(shù)據(jù)的劣勢:

1.python線程有g(shù)il,通俗說就是多線程的時(shí)候只能在一個(gè)核上跑,浪費(fèi)了多核服務(wù)器。在一種常見的場景下是要命的:并發(fā)單元之間有巨

大的數(shù)據(jù)共享或者共用(例如大dict),多進(jìn)程會導(dǎo)致內(nèi)存吃緊,多線程則解決不了數(shù)據(jù)共享的問題,單獨(dú)的寫一個(gè)進(jìn)程之間負(fù)責(zé)維護(hù)讀

寫這個(gè)數(shù)據(jù)不僅效率不高而且麻煩

2.python執(zhí)行效率不高,在處理大數(shù)據(jù)的時(shí)候,效率不高,這是真的,pypy(一個(gè)jit的python解釋器,可以理解成腳本語言加速執(zhí)行的

東西)能夠提高很大的速度,但是pypy不支持很多python經(jīng)典的包,例如numpy(順便給pypy做做廣告,土豪可以捐贈一下PyPy -

Call for donations)

3.絕大部分的大公司,用java處理大數(shù)據(jù)不管是環(huán)境也好,積累也好,都會好很多。

推薦學(xué)習(xí)《python教程》

Python處理數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(不是處理大數(shù)據(jù)):

1. 異??旖莸拈_發(fā)速度,代碼量巨少
2. 豐富的數(shù)據(jù)處理包,不管正則也好,html解析啦,xml解析啦,用起來非常方便
3. 內(nèi)部類型使用成本巨低,不需要額外怎么操作(java,c++用個(gè)map都很費(fèi)勁)
4. 公司中,很大量的數(shù)據(jù)處理工作工作是不需要面對非常大的數(shù)據(jù)的
5. 巨大的數(shù)據(jù)不是語言所能解決的,需要處理數(shù)據(jù)的框架(hadoop, mpi。。。。)雖然小眾,但是python還是有處理大數(shù)據(jù)的框
架的,或者一些框架也支持python
6. 編碼問題處理起來太太太方便了

綜上所述:
1. python可以處理大數(shù)據(jù)
2. python處理大數(shù)據(jù)不一定是最優(yōu)的選擇
3. python和其他語言(公司主推的方式)并行使用是非常不錯(cuò)的選擇
4. 因?yàn)殚_發(fā)速度,你如果經(jīng)常處理數(shù)據(jù),而且喜歡linux終端,而且經(jīng)常處理不大的數(shù)據(jù)(100m一下),最好還是學(xué)一下python


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