Ist es einfach, Python in Big Data umzuwandeln?
Daten sind ein Vermögenswert. Big-Data-Ingenieur ist derzeit eine sehr heiße und hochbezahlte Position. Für die Entwicklung und Analyse großer Datenmengen wird nicht nur Java verwendet, auch Python ist die wichtigste Sprache.
Deshalb werden wir heute die Bedeutung und Rolle von Python in Big Data analysieren. (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
Was ist Big Data?
Big Data bezeichnet eine Sammlung von Daten, die mit herkömmlichen Softwaretools nicht innerhalb eines bestimmten Zeitraums erfasst, verwaltet und verarbeitet werden können. Für eine stärkere Entscheidungsfindung sind neue Verarbeitungsmodelle erforderlich. wachstumsstarke und vielfältige Informationsressourcen mit Funktionen zur Erkenntnisgewinnung und Prozessoptimierung.
Warum Python Big Data?
Aus der Enzyklopädie-Einführung in Big Data können wir ersehen, dass zwei Schritte erforderlich sind, wenn Big Data zu einem Informationswert werden soll: Der eine ist die Herkunft der Daten und der andere die Datenverarbeitung .
Wie kommen die Daten her?
Was die Herkunft der Daten angeht, ist Data Mining für viele Unternehmen oder Privatpersonen zweifellos die erste Wahl. Schließlich sind es die meisten Unternehmen oder Einzelpersonen verfügen nicht über die Möglichkeit, so viele Daten zu generieren, indem sie relevante Daten im Internet durchsuchen.
Webcrawler sind die traditionellen Stärken von Python. Das beliebteste Crawler-Framework Scrapy, das HTTP-Toolkit urlib2, das HTML-Parsing-Tool beautifulsoup, der XML-Parser lxml usw. sind allesamt eigenständige Klassenbibliotheken.
Natürlich öffnet ein Webcrawler nicht nur Webseiten, es ist so einfach wie das Parsen von HTML. Ein effizienter Crawler muss in der Lage sein, eine große Anzahl flexibler gleichzeitiger Vorgänge zu unterstützen und häufig Tausende oder sogar Zehntausende Webseiten gleichzeitig zu crawlen. Die traditionelle Thread-Pool-Methode verschwendet eine Menge Ressourcen Wenn die Anzahl der Threads Tausende erreicht, werden Systemressourcen grundsätzlich verschwendet.
Da Python Coroutine-Operationen gut unterstützen kann, wurden viele Parallelitätsbibliotheken darauf basierend entwickelt, wie z. B. Gevent, Eventlet und Frameworks für verteilte Aufgaben wie Celery. ZeroMQ, das als effizienter als AMQP gilt, war auch das erste Unternehmen, das eine Python-Version bereitstellte. Durch die Unterstützung hoher Parallelität können Webcrawler tatsächlich die Größenordnung von Big Data erreichen.
Datenverarbeitung:
Bei Big Data müssen Sie diese auch verarbeiten, um die Daten zu finden, die zu Ihnen passen. Auch im Bereich der Datenverarbeitung ist Python eine der beliebtesten Sprachen von Datenwissenschaftlern. Dies liegt daran, dass Python selbst eine Ingenieursprache ist. Die von Datenwissenschaftlern in Python implementierten Algorithmen können direkt in Produkten verwendet werden Sehr wichtig für Big-Data-Startups. Kosteneinsparungen können sehr hilfreich sein.
Aus diesen Gründen ist die Python-Sprache für viele Unternehmen zur ersten Wahl für die Verarbeitung großer Datenmengen geworden. Darüber hinaus ist Python selbst einfach, leicht zu erlernen und verfügt über viele Bibliotheken, sodass sich immer mehr Menschen für den Umstieg auf Python entscheiden.
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PS "Laden" Probleme werden durch Probleme mit Ressourcenzugriff oder Verarbeitungsproblemen verursacht: Die Lesegeschwindigkeit von Festplatten ist langsam oder schlecht: Verwenden Sie Crystaldiskinfo, um die Gesundheit der Festplatte zu überprüfen und die problematische Festplatte zu ersetzen. Unzureichender Speicher: Upgrade-Speicher, um die Anforderungen von PS nach hochauflösenden Bildern und komplexen Schichtverarbeitung zu erfüllen. Grafikkartentreiber sind veraltet oder beschädigt: Aktualisieren Sie die Treiber, um die Kommunikation zwischen PS und der Grafikkarte zu optimieren. Dateipfade sind zu lang oder Dateinamen haben Sonderzeichen: Verwenden Sie kurze Pfade und vermeiden Sie Sonderzeichen. Das eigene Problem von PS: Installieren oder reparieren Sie das PS -Installateur neu.

Das Lösen des Problems des langsamen Photoshop-Startups erfordert einen mehrstufigen Ansatz, einschließlich: Upgrade-Hardware (Speicher, Solid-State-Laufwerk, CPU); Deinstallieren veraltete oder inkompatible Plug-Ins; Reinigen des Systemmülls und übermäßiger Hintergrundprogramme regelmäßig; irrelevante Programme mit Vorsicht schließen; Vermeiden Sie das Öffnen einer großen Anzahl von Dateien während des Starts.

Ein PS, der beim Booten auf "Laden" steckt, kann durch verschiedene Gründe verursacht werden: Deaktivieren Sie korrupte oder widersprüchliche Plugins. Eine beschädigte Konfigurationsdatei löschen oder umbenennen. Schließen Sie unnötige Programme oder aktualisieren Sie den Speicher, um einen unzureichenden Speicher zu vermeiden. Upgrade auf ein Solid-State-Laufwerk, um die Festplatte zu beschleunigen. PS neu installieren, um beschädigte Systemdateien oder ein Installationspaketprobleme zu reparieren. Fehlerinformationen während des Startprozesses der Fehlerprotokollanalyse anzeigen.

<p> Die nächste Seitenfunktion kann über HTML erstellt werden. Zu den Schritten gehören: Erstellen von Containerelementen, Spalten von Inhalten, Hinzufügen von Navigationsverbindungen, Verbergen anderer Seiten und Hinzufügen von Skripten. Mit dieser Funktion können Benutzer segmentierte Inhalte durchsuchen und jeweils nur eine Seite anzeigen und sind geeignet, um große Mengen an Daten oder Inhalten anzuzeigen. </p>

Der Grund für die langsame PS -Belastung ist der kombinierte Einfluss von Hardware (CPU, Speicher, Festplatte, Grafikkarte) und Software (System, Hintergrundprogramm). Zu den Lösungen gehören: Aktualisieren von Hardware (insbesondere Ersetzen von Solid-State-Laufwerken), Optimierung der Software (Reinigung von Systemmüll, Aktualisierung von Treibern, Überprüfung von PS-Einstellungen) und Verarbeitung von PS-Dateien. Regelmäßige Computerwartung kann auch dazu beitragen, die PS -Laufgeschwindigkeit zu verbessern.

Das Laden von Stottern tritt beim Öffnen einer Datei auf PS auf. Zu den Gründen gehören: zu große oder beschädigte Datei, unzureichender Speicher, langsame Festplattengeschwindigkeit, Probleme mit dem Grafikkarten-Treiber, PS-Version oder Plug-in-Konflikte. Die Lösungen sind: Überprüfen Sie die Dateigröße und -integrität, erhöhen Sie den Speicher, aktualisieren Sie die Festplatte, aktualisieren Sie den Grafikkartentreiber, deinstallieren oder deaktivieren Sie verdächtige Plug-Ins und installieren Sie PS. Dieses Problem kann effektiv gelöst werden, indem die PS -Leistungseinstellungen allmählich überprüft und genutzt wird und gute Dateimanagementgewohnheiten entwickelt werden.

PS -Karte ist "Laden"? Zu den Lösungen gehören: Überprüfung der Computerkonfiguration (Speicher, Festplatte, Prozessor), Reinigen der Festplattenfragmentierung, Aktualisierung des Grafikkartentreibers, Anpassung der PS -Einstellungen, der Neuinstallation von PS und der Entwicklung guter Programmiergewohnheiten.

Der Hauptunterschied zwischen H5-Seiten über herkömmlichen Webseiten ist die mobile Priorität und Flexibilität, die besser für mobile Geräte geeignet ist und eine schnellere Entwicklungseffizienz und eine bessere plattformübergreifende Kompatibilität aufweist. Insbesondere führt die H5 -Seite neue Funktionen wie semantische Tags, Multimedia -Support, Offline -Speicher und geografischen Standort ein, um das mobile Erlebnis zu verbessern.
