大数据处理为什么要用python

大数据，这是很多公司都想拥有的东西，毕竟身处互联网时代，数据是企业发展的基石。那么大数据中的数据从哪里来呢？并不是所有企业都有能力自己产生大量的数据，大部分公司的数据都是想要靠爬虫来抓取互联网数据然后进行数据分析。

网络爬虫为什么选python

网络爬虫一直是Python的传统强势领域大数据爬虫，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。

不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。

抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，著名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。

数据分析还是用python

既然我们已经用python在互联网上爬取了这么多数据，那么只有分析处理之后才是企业需要的。而说到数据分析，python是很多企业的首选（R语言更受数据科学家喜爱，企业一般不选择）。毕竟Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的Pylearn2，是深度学习领域的重要成员。Theano利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有Pandas，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。

Python作为最近几年才火爆全球的语言，目前人才缺口非常大，吸引了很多人想要转行从事python大数据相关工作。

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（编辑：温州站长网）

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