大数据是当今最有价值的商品！公司和个人生成的数据增长如此之快，到 2025 年生成的数据将达到175 泽字节，而目前约为50 泽字节。
Python是管理这些大数据的最佳编程语言，因为它具有统计分析能力和易读性。嗯，还有更多的原因有助于Python的成功。其中之一是它对数据科学和分析的库支持。许多顶级公司，例如 Google、Facebook、Mozilla、Quora 等，都使用Python来管理他们的数据。但让我们详细研究所有这些原因，以了解Python的流行程度及其在大数据分析中惊人的增长率。
1. Python是开源的，易于学习
Python是一种开源编程语言，您可以免费使用。事实上，你可以直接从他们的官方网站Python .org下载最新版本的Python 。而且Python也很容易学习！它的语法简单易读，深受经验丰富的开发人员和实验学生的喜爱。 Python的简单性意味着大数据工程师和数据科学家可以专注于实际管理大数据并获得可操作的见解，而不是花费所有时间（和精力！）只了解语言的技术细微差别。这就是使用Python处理大数据的原因之一！
2. Python灵活且可扩展
Python在处理大量数据方面具有很强的可扩展性，这对于大数据而言是必不可少的。与Python相比，在大数据分析中使用的其他编程语言（如Java和 R）没有那么灵活和可扩展。如果数据量增加， Python可以轻松提高处理数据的速度，这在Java或 R 中是很难做到的Python也非常灵活。并且非常高效。它允许开发人员使用更少的代码行完成更多的工作。 Python代码也很容易被人类理解，这使其成为大数据分析的理想选择。
3. Python有多个库
Python已经非常流行，因此，它有数百种不同的库和框架可供开发人员使用。这些库和框架在节省时间方面非常有用，这反过来又使Python更受欢迎（这是一个有益的循环！！！）。
许多Python库对数据分析和机器学习特别有用。这些库为处理大数据提供了很多支持，这也是为大数据选择Python的原因之一。其中一些库如下所示：
- Pandas是一个用于数据分析和数据处理的免费软件库。它提供了各种数据结构和操作，用于以数值表和时间序列的形式处理数据。 Pandas 也有多种工具用于在内存数据结构和不同文件格式之间读取和写入数据。
- NumPy是一个免费的软件库，用于对数据进行数值计算，这些数据可以是大型数组和多维矩阵的形式。 NumPy 还提供了各种高级数学函数来使用线性代数、傅立叶变换、随机数运算等来处理这些数据。
- SciPy是一个免费的软件库，用于对数据进行科学计算和技术计算。 SciPy 允许使用线性代数、特殊函数等进行数据优化、数据集成、数据插值和数据修改。
- Scikit-learn是一个免费的机器学习软件库，其中包含与此相关的各种分类、回归和聚类算法。此外，Scikit-learn 可以与 NumPy 和 SciPy 结合使用。
4. Python处理速度快
Python具有高速的数据处理能力，这使其最适合与大数据一起使用。与其他编程语言相比，用Python编写的数据代码可以在很短的时间内执行，因为这些程序是用简单且易于管理的代码编写的。早些时候，与Java或 Scala 相比， Python被认为是一种速度较慢的语言，但现在随着 Anaconda 的出现，情况发生了变化。这始终使每个版本的Python比以往任何时候都更快，也使Python成为科技行业中最受欢迎的大数据选项之一。
5. Python是可移植和可扩展的
这是Python在数据科学领域如此受欢迎的一个重要原因。由于Python的可移植性和可扩展性，可以在Python轻松执行许多跨语言操作。许多数据科学家更喜欢使用图形处理单元 (GPU) 来使用机器上的数据训练他们的 ML 模型，而Python的可移植性非常适合这一点。此外，许多不同的平台都支持Python，例如 Windows、Macintosh、Linux、Solaris 等。除此之外， Python还可以与Java、.NET 组件或 C/C++ 库集成，因为它具有可扩展性。
6. Python有数据处理支持
Python为数据处理提供了内置支持，这也是它在大数据公司中如此受欢迎的原因之一。 Python提供了用于识别和处理非结构化数据的功能，这些数据还可以包括语音、文本和图像数据。当数据在CSV、XML、HTML、SQL、JSON等不同的文件中并且每个文件的处理格式不同时， Python也可以进行数据处理。一些可用于数据处理的Python库包括 Pandas、NumPy、SciPy 等。
7. Python提高了与 Hadoop 的兼容性
Python和 Hadoop 是开源大数据平台，这就是Python与 Hadoop 安全兼容的原因。大多数开发人员更喜欢将Python与 Hadoop 一起使用，而不是Java或 Scala，因为有大量用于数据分析的Python支持库。 Python还具有 PyDoop 包，它为Python开发人员提供了对 Hadoop 的出色支持。 Pydoop 包提供对 Hadoop 的 HDFS API 的访问，它允许您从全局文件系统读取和写入数据文件。 Pydoop 还提供 MapReduce API，它用于使用最少的编程工作解决复杂的数据科学概念，这是Python的标志。这也是为大数据选择Python不是其他编程语言的绝佳理由。
8. Python得到了大型社区的支持
Python于 1990 年问世，现在是创建支持社区的充足时间。由于这种支持， Python学习者可以轻松提高他们的大数据和数据分析知识，这只会导致越来越受欢迎。这还不是全部！有许多在线资源可用于在Python推广大数据，开发人员和数据科学家可以在需要任何帮助时访问这些资源。此外，企业支持是Python for Big Data 成功的一个非常重要的部分。许多顶级公司，如谷歌、Facebook、Instagram、Netflix、Quora 等，都在他们的产品中使用Python 。 Google 独自负责创建许多用于数据分析的Python库，例如 Keras、TensorFlow 等。
9. Python提供数据可视化支持
与其他编程语言相比， Python提供了许多可用于数据可视化的包。数据可视化是理解数据中隐藏模式和层的一个非常重要的部分，与它的主要竞争对手 R 相比， Python为此提供了更多的工具。一些提供数据可视化工具的Python库是 Matplotit、Plotly、NetworkX 、Pyga、ggplot、Seaborn、Altair 等。
10. Python有数据科学的 IDE
Python有各种 IDE，可以实现数据可视化、数据分析、机器学习、自然语言处理等，这反过来又使它们适合数据科学。其中一些 IDE 如下所示：
- Spyder是一个开源 IDE，可以与许多不同的Python包集成，例如 NumPy、SymPy、SciPy、pandas、IPython 等。 Spyder 编辑器还支持代码内省、代码完成、语法高亮、水平和垂直拆分等.
- Pycharm是 JetBrains 开发的 IDE。它具有代码分析、集成单元测试器、集成Python调试器、支持 Web 框架等各种功能。 Pycharm 在数据科学和机器学习中特别有用，因为它支持 Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、NumPy 等库，等等。
- Rodeo是一个开源 IDE，专为Python的数据科学而开发。因此，Rodeo 包含Python教程和备忘单，可在需要时用作参考。 Rodeo 的一些功能包括语法高亮、自动完成、与数据框和绘图的轻松交互、内置 IPython 支持等。