Est-il facile de convertir Python en Big Data ?

Les données sont un atout. L’ingénieur Big Data est désormais un poste très recherché et bien rémunéré. Non seulement Java est utilisé pour le développement et l’analyse du Big Data, mais Python est également le langage le plus important.

Ainsi, aujourd'hui, nous analyserons l'importance et le rôle de Python dans le big data. (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

Qu'est-ce que le big data ?

Le Big Data fait référence à un ensemble de données qui ne peuvent pas être capturées, gérées et traitées dans un certain laps de temps à l'aide d'outils logiciels conventionnels. Elles nécessitent de nouveaux modèles de traitement pour avoir un pouvoir décisionnel plus fort. des actifs informationnels diversifiés et à forte croissance avec des capacités de découverte d’informations et d’optimisation des processus.

Pourquoi le big data python ?

De l'introduction de l'encyclopédie au Big Data, nous pouvons voir que si le Big Data veut devenir un actif informationnel, deux étapes sont nécessaires : l'une est la provenance des données et l'autre est le traitement des données. .

D'où proviennent les données :

En ce qui concerne la provenance des données, l'exploration de données est sans aucun doute le premier choix pour de nombreuses entreprises ou particuliers. Après tout, la plupart. les entreprises ou les particuliers n'ont pas de données. La seule façon de générer autant de données est d'exploiter des données pertinentes sur Internet.

Les robots d'exploration Web sont les points forts traditionnels de Python. Le framework de robots d'exploration le plus populaire Scrapy, le kit d'outils HTTP urlib2, l'outil d'analyse HTML beautifulsoup, l'analyseur XML lxml, etc. sont toutes des bibliothèques de classes qui peuvent être autonomes.

Bien sûr, un robot d'exploration Web ne se contente pas d'ouvrir des pages Web, c'est aussi simple que d'analyser du HTML. Un robot d'exploration efficace doit être capable de prendre en charge un grand nombre d'opérations simultanées flexibles et souvent d'explorer des milliers, voire des dizaines de milliers de pages Web en même temps. La méthode traditionnelle du pool de threads gaspille beaucoup de ressources. de threads atteint des milliers, les ressources système sont essentiellement gaspillées.

Étant donné que Python peut bien prendre en charge les opérations de coroutine, de nombreuses bibliothèques de concurrence ont été développées sur cette base, telles que Gevent, Eventlet et des frameworks de tâches distribuées tels que Celery. ZeroMQ, considéré comme plus efficace que AMQP, a également été le premier à proposer une version Python. Grâce à la prise en charge d’une concurrence élevée, les robots d’exploration Web peuvent véritablement atteindre l’échelle du Big Data.

Traitement des données :

Avec le big data, vous devez aussi les traiter pour trouver les données qui vous conviennent. Dans le domaine du traitement des données, Python est également l'un des langages préférés des data scientists car Python lui-même est un langage d'ingénierie. Les algorithmes implémentés par les data scientists en Python peuvent être directement utilisés dans les produits. très important pour les startups Big Data. Les économies de coûts peuvent être très utiles.

C'est pour ces raisons que le langage Python est devenu le premier choix de nombreuses entreprises pour traiter le Big Data. De plus, Python lui-même est simple, facile à apprendre et possède de nombreuses bibliothèques, c'est pourquoi de plus en plus de personnes choisissent de passer à Python.

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