파이썬과 빅데이터는 어떤 관계인가요?

2004년 이후 Python의 사용량은 선형적으로 증가했습니다. 2011년 1월 TIOBE 프로그래밍 언어 순위에서 2010년 올해의 언어로 선정되었습니다. Python 언어의 단순성, 가독성 및 확장성으로 인해 해외에서 과학 컴퓨팅에 Python을 사용하는 연구 기관이 늘어나고 있습니다. 일부 유명 대학에서는 프로그래밍 과정을 가르치기 위해 Python을 채택했습니다.

데이터는 자산입니다. 빅데이터 엔지니어는 현재 매우 인기 있고 연봉이 높은 직위입니다. 빅데이터 개발과 분석에는 자바(Java)가 사용될 뿐만 아니라 파이썬(Python)도 중요한 언어이다.

빅 데이터는 특정 시간 범위 내에서 기존 소프트웨어 도구로 캡처, 관리 및 처리할 수 없는 데이터 모음을 의미합니다. 이를 위해서는 더 강력한 의사 결정력, 통찰력 발견 및 프로세스 최적화 기능을 갖춘 새로운 처리 모델이 필요합니다. . 거대하고, 고성장하며, 다양화된 정보 자산입니다. (추천 학습: Python 동영상 튜토리얼)

왜 Python 빅 데이터인가요?

백과사전의 빅 데이터 소개를 보면 빅 데이터가 정보 자산이 되려면 두 단계가 필요하다는 것을 알 수 있습니다. 첫 번째는 데이터가 어떻게 나오는가이고, 두 번째는 데이터 처리입니다.

데이터는 어떻게 얻나요?

데이터의 출처와 관련하여 데이터 마이닝은 의심할 여지 없이 많은 기업이나 개인에게 첫 번째 선택입니다. 결국 대부분의 기업이나 개인은 그렇게 많은 데이터를 생성할 능력이 없으며 관련 데이터만 마이닝할 수 있습니다. 인터넷.

웹 크롤러는 Python의 전통적인 강점 영역입니다. 인기 있는 크롤러 프레임워크인 Scrapy, HTTP 도구 키트 urlib2, HTML 구문 분석 도구 beautifulsoup, XML 파서 lxml 등은 모두 독립적으로 사용할 수 있는 클래스 라이브러리입니다.

물론 웹 크롤러는 단순히 웹 페이지를 여는 것이 아니라 HTML을 구문 분석하는 것만큼 간단합니다. 효율적인 크롤러는 다수의 유연한 동시 작업을 지원할 수 있어야 하며 동시에 수천 또는 수만 개의 웹 페이지를 크롤링할 수 있어야 합니다. 기존 스레드 풀 방법은 많은 리소스를 낭비합니다. 스레드 수가 수천에 도달하면 기본적으로 스레드 스케줄링이 낭비됩니다.

파이썬은 코루틴 연산을 잘 지원할 수 있기 때문에 이를 기반으로 Gevent, Eventlet, Celery와 같은 분산 작업 프레임워크 등 많은 동시성 라이브러리가 개발되었습니다. AMQP보다 효율적이라고 평가되는 ZeroMQ도 앞서 Python 버전을 제공했습니다. 높은 동시성을 지원함으로써 웹 크롤러는 진정한 빅데이터 규모에 도달할 수 있습니다.

데이터 처리:

빅 데이터의 경우 자신에게 맞는 데이터를 찾기 위해 처리도 필요합니다. 데이터 처리 측면에서 파이썬은 데이터 과학자들이 가장 선호하는 언어 중 하나이기도 하다. 왜냐하면 파이썬 자체가 엔지니어링 언어이기 때문이다. 데이터 과학자들이 파이썬으로 구현한 알고리즘은 바로 제품에 사용될 수 있다. 빅데이터 스타트업에게는 매우 중요합니다. 비용 절감은 매우 도움이 될 수 있습니다.

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