前段時間，ThoughtWorks在深圳舉辦一次社區活動上，有一個演講主題叫做“Fullstack JavaScript”，是關於用JavaScript進行前端、伺服器端，甚至資料庫（MongoDB）開發，一個Web應用開發人員，只需要學會一門語言，就可以實現整個應用。
受此啟發，我發現Python可以稱為大數據全端式開發語言。因為Python在雲端基礎設施，DevOps，大數據處理等領域都是炙手可熱的語言。
| # 領域 | 流行語言 |
|---|---|
| # 雲端基礎設施 | Python, Java, Go |
| # DevOps | Python, Shell, Ruby, Go |
| # 網路爬蟲 | Python, PHP, C++ |
| # 資料處理 | Python, R, Scala |
就像只要會JavaScript就可以寫出完整的Web應用，只要會Python，就可以實現一個完整的大數據處理平台。
這年頭，不支援雲端平台，不支援大量數據，不支援動態伸縮，根本不敢說自己是做大數據的，頂多也就敢跟人說是做商業智慧（BI）。
雲平台分為私有雲和公有雲。私有雲平台如日中天的OpenStack，就是Python寫的。曾經的追趕者CloudStack，剛推出時大肆強調自己是Java寫的，比Python有優勢。結果，搬石砸腳，2015年初，CloudStack的發起人Citrix宣布加入OpenStack基金會，CloudStack眼看著就要壽終正寢。
如果嫌麻煩不想自己搭建私有雲，用公有雲，不論是AWS，GCE，Azure，還是阿里雲，青雲，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青雲只提供Python SDK 。可見各家雲端平台對Python的重視。
提到基礎設施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因為其MapReduce數據處理速度不夠快，已經不再作為大數據處理的首選，但是HDFS和Yarn——Hadoop的兩個組件——倒是越來越受歡迎。 Hadoop的開發語言是Java，沒有官方提供Python支持，不過有很多第三方函式庫封裝了Hadoop的API介面（pydoop，hadoopy等等）。
Hadoop MapReduce的替代者，是號稱快上100倍的Spark，其開發語言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的開發接口，想要討好那麼多用Python開發的數據科學家，不支持Python，真是說不過去。 HDFS的替代品，如GlusterFS，Ceph等，都是直接提供Python支援。 Yarn的替代者，Mesos是C++實現，除C++外，提供了Java和Python的支援包。
DevOps有個中文名字，叫做開發自運維。網路時代，只有能夠快速試驗新想法，並在第一時間，安全、可靠的交付業務價值，才能保持競爭力。 DevOps推崇的自動化建置/測試/部署，以及系統度量等技術實踐，是網路時代必不可少的。
自動化建置是因為應用而易的，如果是Python應用，因為有setuptools, pip, virtualenv, tox, flake8等工具的存在，自動化建置非常簡單。而且，因為幾乎所有Linux系統都內建Python解釋器，所以用Python做自動化，不需要係統預先安裝什麼軟體。
自動化測試方面，基於Python的Robot Framework企業級應用最喜歡的自動化測試框架，而且和語言無關。 Cucumber也有很多支持者，Python對應的Lettuce可以做到完全一樣的事。 Locust在自動化效能測試方面也開始受到越來越多的關注。
自動化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby開發，目前仍保持著強勁的勢頭。不過，新生代Ansible和SaltStack——都是Python開發——因為較前兩者設計更為輕量化，受到越來越多開發這的歡迎，已經開始給前輩們製造了不少的壓力。
在系統監控與度量方面，傳統的Nagios逐漸沒落，新貴如Sensu大受好評，雲端服務形式的New Relic已成為新創公司的標配，這些都不是直接透過Python實現的，不過Python要接入這些工具，並不困難。
除了上述這些工具，基於Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如Cloudify和Deis，雖未成氣候，但已經得到大量關注。
大數據的資料從哪裡來？除了部分企業有能力自己產生大量的數據，大部分時候，是需要靠爬蟲來抓取網路數據來做分析。
網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最受歡迎的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類別庫。
不過，網路爬蟲並不是打開網頁，解析HTML這麼簡單。高效率的爬蟲要能支援大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。 Python由於能夠很好的支援協程（Coroutine）操作，基於此發展起來很多並發函式庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分散式任務框架。被認為是比AMQP更有效率的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高併發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。
抓取下來的數據，需要做分詞處理，Python在這方面也不遜色，著名的自然語言處理程序包NLTK，還有專門做中文分詞的Jieba，都是做分詞的利器。
萬事俱備，只欠東風。這東風，就是資料處理演算法。從統計理論，到資料挖掘，機器學習，再到最近幾年提出的深度學習理論，資料科學正處於百花齊放的時代。資料科學家都用什麼程式？
如果是在理論研究領域，R語言也許是最受資料科學家歡迎的，但是R語言的問題也很明顯，因為是統計學家們創建了R語言，所以其語法略顯怪異。而且R語言要實現大規模分散式系統，還需要很長一段時間的工程路要走。所以很多公司使用R語言做原型試驗，演算法確定之後，再翻譯成工程語言。
Python也是資料科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同，Python本身就是一門工程性語言，資料科學家用Python實現的演算法，可以直接用在產品中，這對大數據新創公司節省成本是非常有幫助的。正式因為資料科學家對Python和R的熱愛，Spark為了討好資料科學家，對這兩種語言提供了非常好的支持。
Python的資料處理相關類別庫非常多。高效能的科學計算類別庫NumPy和SciPy，給其他高階演算法打了非常好的基礎，matploglib讓Python畫圖變得像Matlab一樣簡單。 Scikit-learn和Milk實作了許多機器學習演算法，基於這兩個函式庫實現的Pylearn2，是深度學習領域的重要成員。 Theano利用GPU加速，實現了高效能數學符號運算和多維矩陣運算。當然，還有Pandas，一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類別庫，其DataFrame的設計借鑒自R語言，後來又啟發了Spark專案實現了類似機制。
對了，還有iPython，這個工具如此有用，以至於我差點把他當成標準庫而忘了介紹。 iPython是一個互動式Python運行環境，能夠即時看到每一段Python程式碼的結果。預設情況下，iPython運行在命令列，可以執行ipython notebook在網頁中運行。用matplotlib繪製的圖可以直接嵌入式的顯示在iPython Notebook。
iPython Notebook的筆記本檔案可以分享給其他人，讓其他人可以在自己的環境中重現你的工作成果；如果對方沒有運作環境，還可以直接轉換成HTML或PDF。
# 正是因為應用開發工程師、維運工程師、資料科學家都喜歡Python，才使得Python成為大數據系統的全端開發語言。
對於開發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python互動式環境中，執行import this，讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麼如此吸引人。 Python社群一直非常有活力，和NodeJS社群軟體套件爆炸性成長不同，Python的軟體套件成長速度一直比較穩定，同時軟體套件的品質也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才使得Python在做大型專案時比其他語言有優勢。 OpenStack專案總共超過200萬行程式碼，證明了這一點。
對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內建了Python解釋器。 Shell雖然功能強大，但畢竟文法不夠優雅，寫比較複雜的任務會很痛苦。用Python取代Shell，做一些複雜的任務，對維運人員來說，是一次解放。
對於資料科學家而言，Python簡單又不失強大。和C/C++相比，不用做很多的底層工作，可以快速進行模型驗證；和Java相比，Python語法簡潔，表達能力強，同樣的工作只需要1/3程式碼；和Matlab，Octave相比， Python的工程成熟度較高。不只一個程式設計大牛表達過，Python是最適合作為大學電腦科學程式設計課程使用的語言——MIT的電腦入門課程就是使用的Python——因為Python能夠讓人們學到程式設計最重要的東西——如何解決問題。
順便提一句，微軟參加2015年PyCon，高調宣布提高Python在Windows上的程式設計體驗，包括Visual Studio支援Python，優化Python的C擴充在Windows上的編譯等等。腦補下未來Python作為Windows預設元件的場景。
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