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Python为什么适用于大数据?

  • 发布:Python培训
  • 来源:Python人工智能课程与学习
  • 时间:2019-09-06 14:02

Python 的优势在于资源丰富,拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施,建立了非常良好的生态环境。并不是所有的企业都能自己生产数据,用于决策辅助,更多的互联网企业大部分都是靠爬虫来抓取互联网数据进行分析。而Python在网络爬虫领域有着强势地位,Python 的战略定位就是做一种简单、易用但专业、严谨的通用言语组合。

数据和数据科学领域,它在web前端开发等领域也有广泛应用。从学习难易度来看,作为一个为“优雅”而生的语言,Python语法简捷而清晰,对底层做了很好的封装,是一种很容易上手的高级语言。更重要的是, Python 的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好,可以把各种复杂性包装在 Python 模块里,暴露出漂亮的接口。

我相信任何使用过 Python 的开发人员都会认同它的运行速度、可靠性以及效率。你可以在各种环境下使用或者部署 Python,它只会有可忽略不计的性能损失。

再次强调,Python 的多样性,意味着你可以横跨多个领域,比如 Web 开发、数据分析、移动应用,以及Python爬虫,这使你没有被束缚在单一的平台上,Python 的经验可用于任何平台。

无论你是面向过程、面向对象,或者是函数式编程的爱好者,都可以在 Python找到适合自己的语言范式。什么?这年头还有人写面向过程的代码?是的,比如嵌入式系统,面向过程的设计理念仍大行其道。Python 能让所有人更好的过渡,并直达顶峰。

这些特点到了 AI 领域中,就成了 Python 的强大优势。Python 也借助 AI 和数据科学,攀爬到了编程语言生态链的顶级位置。Python 与 AI 绑在一起,对它们来说,无论是电子商务、搜索引擎、社交网络还是智能硬件,未来都只是生态链下游的数据奶牛、电子神经和执行工具,都将听命于自己。

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