Pythonとビッグデータの関係は何ですか?

2004 年以来、Python の使用量は直線的に増加しました。 2011 年 1 月には、TIOBE プログラミング言語ランキングによって 2010 年度の言語に選ばれました。 Python 言語のシンプルさ、読みやすさ、拡張性のおかげで、海外では科学計算に Python を使用する研究機関が増えており、一部の有名大学ではプログラミング コースの授業に Python を採用しています。

データは資産です。ビッグデータ エンジニアは今、非常に人気があり、高収入のポジションです。ビッグデータの開発と分析に Java が使用されるだけでなく、Python も重要な言語です。

ビッグデータとは、従来のソフトウェア ツールを使用して特定の時間範囲内で取得、管理、処理することができないデータの集合を指します。これには、より強力なデータ処理を可能にする新しい処理モデルが必要です。強力な機能、洞察力、プロセス最適化機能を備えた、大規模かつ急成長を続ける多様な情報資産。 (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )

Python ビッグ データとはなぜですか?

ビッグ データの百科事典の紹介からわかるように、ビッグ データ 情報資産になるには、データの出所とデータ処理の 2 つのステップが必要です。

データはどこから来たのでしょうか?

データがどのようにして得られるかという問題に関しては、多くの企業や個人にとってデータ マイニングが第一の選択肢であることは間違いありません。結局のところ、ほとんどの企業や個人にはそれほど大量のデータを生成する能力がなく、インターネット関連データのみを採掘します。

Web クローラーは Python の伝統的な得意分野であり、人気のあるクローラー フレームワーク Scrapy、HTTP ツール キット urlib2、HTML 解析ツール beautifulsoup、XML パーサー lxml などはすべてスタンドアロン可能なクラス ライブラリです。

もちろん、Web クローラーは Web ページを開くだけではありません。HTML を解析するのは非常に簡単です。効率的なクローラーは、多数の柔軟な同時操作をサポートできなければならず、多くの場合、同時に数千、さらには数万の Web ページをクロールできる必要があります。従来のスレッド プール方式では、多くのリソースが無駄になります。スレッドの数が数千に達すると、システム リソースは基本的に無駄になります。スレッドのスケジューリングはオンになっています。

Python はコルーチン操作を十分にサポートできるため、これに基づいて、Gevent、Eventlet、Celery などの分散タスク フレームワークなどの多くの同時実行ライブラリが開発されています。 AMQP よりも効率的であると考えられている ZeroMQ も、以前に Python バージョンを提供していました。高い同時実行性のサポートにより、Web クローラーはビッグ データの規模に真に達することができます。

データ処理:

ビッグデータの場合、適切なデータを見つけるためにデータを処理する必要もあります。データ処理の面では、Python はデータ サイエンティストのお気に入り言語の 1 つでもあります。これは、Python 自体がエンジニアリング言語であるためです。データ サイエンティストが Python で実装したアルゴリズムは、製品で直接使用できます。ビッグデータのスタートアップにとっては非常に重要であり、コスト削減は非常に役立ちます。

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