自從2004年以後，python的使用率呈線性成長。 2011年1月，它被TIOBE程式語言排行榜評為2010年度語言。由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴展性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經採用Python來教授程式設計課程。
資料就是資產。大數據工程師是現在十分火熱、高薪的職位。做大數據開發分析不只用到Java，Python也是較重要的語言。
大數據是指無法在一定時間範圍內以常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高成長率和多樣化的資訊資產。 （推薦學習：Python影片教學）
為什麼是python大數據?
從大數據的百科介紹上看到，大數據想要成為資訊資產，需要有兩步，一是資料怎麼來，二是資料處理。
資料怎麼來？
在資料怎麼來這個問題上，資料探勘無疑是很多公司或個人的優選，畢竟大部分公司或個人是沒有能力產生這麼多資料的，只能是挖掘網路上的相關數據。
網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，較流行的爬蟲框架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。
當然，網路爬蟲不只打開網頁，解析HTML怎麼簡單。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也是較早提供了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。
資料處理:
有了大數據，那麼也需要處理，才能找到適合自己的資料。而在資料處理方向，Python也是資料科學家較喜歡的語言之一，這是因為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，這對於大數據新創公司節省成本是非常有幫助的。
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