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大數(shù)據(jù)與Python迸發(fā)火花 奇酷教育立穩(wěn)智能時(shí)代前沿

來(lái)源：奇酷教育 發(fā)表於：

　　在前段時(shí)間，Python還是十足的小眾語言，但隨著大數(shù)據(jù)、人工智慧時(shí)代的來(lái)臨，Python已經(jīng)成為最有發(fā)展潛質(zhì)的機(jī)器語言，那麼究竟又是什麼

　　在前段時(shí)間，Python還是十足的小眾語言，但隨著大數(shù)據(jù)、人工智慧時(shí)代的來(lái)臨，Python已經(jīng)成為最有發(fā)展潛質(zhì)的機(jī)器語言，那麼究竟又是什麼讓它與大數(shù)據(jù)擦出了火花？首先要先看一下Python語言自身的優(yōu)勢(shì)：
　　1.易於學(xué)習(xí)的Python
　　眾所周知，大多數(shù)的大數(shù)據(jù)分析工作都不是開(kāi)發(fā)者在做，這樣易於學(xué)習(xí)的Python就有了被Continuum Analytics與DARPA同時(shí)看重的理由。就像該公司董事長(zhǎng)Peter Wang說(shuō)：“如果他們可以學(xué)習(xí)一門(mén)簡(jiǎn)單的語言，他們將不需要額外的軟體開(kāi)發(fā)部門(mén)去參與數(shù)據(jù)分析。”
　　2.解釋性語言Python
　　基於解釋語言的特性，使用Python進(jìn)行開(kāi)發(fā)無(wú)疑可以數(shù)倍的提升編碼效率；不到C++/Java一半的代碼行將大幅度減少開(kāi)發(fā)過(guò)程和維護(hù)階段的工作量，相信不會(huì)被大部分開(kāi)發(fā)者討厭。
　　上文說(shuō)到Python受開(kāi)發(fā)者喜愛(ài)的兩(liǎng)個(gè)方面：易於學(xué)習(xí)和高效的編碼效率；然而作為解釋性語言，Python的運(yùn)行效率必然不會(huì)很快，而快於Python幾倍、甚至幾十倍的語言也是一抓一大把，那麼Python在海量的數(shù)據(jù)處理中還會(huì)具備優(yōu)勢(shì)嗎？
　　俗話(huà)說(shuō)具體問(wèn)題具體對(duì)待，而一般我們從本質(zhì)上把大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景分為兩(liǎng)個(gè)方面：
　　1.CPU密集型操作
　　在CPU密集型操作情況下，我們需要對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算；而剛剛說(shuō)到作為解釋性語言Python有著“相對(duì)杯具”的運(yùn)行效率，那麼在像求逆矩陣、向量相似度等對(duì)語言高效性非常依賴的情景下，讓Python去做這些必然會(huì)造成性能下降和負(fù)載增加。然而別忘了Python還有個(gè)暱稱(chēng) -- 膠水語言，其集成機(jī)制可以輕鬆的聯(lián)結(jié)使用其它語言編寫(xiě)的模塊，比如：C、C++、Java。這樣我們就可以完全根據(jù)情況需要，使用Python來(lái)做框架，在核心CPU密集操作部分調(diào)用C或者其它高效語言。這樣開(kāi)發(fā)效率和性能都得以保障，至於對(duì)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)要求的增高就是另外一回事了。
　　2.I/O密集型操作
　　在這個(gè)場(chǎng)景下，我們經(jīng)常做的是頻繁的I/O操作、頻繁的輸(shū)入/讀取文件系統(tǒng)，但是不會(huì)涉及到複雜的計(jì)算。出於這些操作通常都是調(diào)用作業(yè)系統(tǒng)接口來(lái)完成，所以對(duì)語言的要求顯然不會(huì)太高。
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