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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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