大数据处理为什么要用python？

一、大数据处理为什么要用python？

大数据的数据从哪里来?除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。

网络爬虫是Python的传统强势领域，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。

数据处理

万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程?

如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。

Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言提供了非常好的支持。

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。

对了，还有iPython，这个工具如此有用，以至于差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行ipython notebook在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。

iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果;如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。

为什么是Python

正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。

对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行import this，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。

对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。

对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证;和Java相比，Python语法简洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码;和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——如何解决问题。

二、excel和python数据处理哪个好？

python，因为python能够处理大量的数据，而你让excel去处理同样的大量数据，可能excel直接崩溃。其次excel需要人工操作，少量数据时可以轻易解决，但量大的时候呢？这时候人工的耗费就非常高了，python可以直接交给机器来处理。所以选择python

三、python可视化数据处理如何分模块？

Python的数据可视化，主要分为两个模块，第一个模块是画点图和画线图，第二个模块是画面图，这两个模块都用到了plotly模块。

四、使用python进行txt文本的读取和数据处理？

1、首先打开Pycharm，新建工程。在路径中定义自己的工程名称。这样就建立了一个python工程，我们就可以利用pycharm这个编译器方便地管理python程序，从而顺利地进行我们的项目了。

2、我将工程文件存在了一个叫做pycharm的文件夹下，然后右键点击右边的文件数，新建文件，此时一定要选择python file，然后为python程序命名。这里我将程序命名为experiment.py。下一步就是在新建的．py文件中填写程序啦。

3、使用python进行txt文档的处理，首先第一步就是打开文件。但是在这之前，我们需要使用一些python的工具包来帮助我们队数据进行操作。我们可以再菜单栏中找到file-setting，然后在Project一栏中找到我们的项目所能够使用的python库，也可以在这里添加我们需要的库文件。

4、然后在文档读取时，由于这里处理的是数字，所以我们调用Numpy库进行文档信息的存储。如果需要绘图，也可以调用matplotlib。在文档读取之前，也需要定义两个空的矩阵存储数据，文档名称使用字符串存储。

5、之后我们可以使用with open语句打开文件，这种打开方式的好处在于我们之后不需要进行close操作。在文档信息读取过程中，我们使用循环语句，检测每一行的信息并存储到之前定义的矩阵中，如果读取到空的数据，那就结束文档的读取。

6、最后，我们就已经得到了文档中所有的数据。可以使用print命令打印相应的信息，也可以进一步处理，比如数据的复制，数据顺序的打乱等。python读取文档数据并转化为numpy矩阵是信息和数据处理的基础，在此基础上我们可以使用python进行更多的工作，利用好python这一工具，我们的学习生活会轻松很多。

五、什么是视频数据处理技术？

视频数据处理技术，包括视频的编辑，顿号，视频的压缩等方面，目的是增强视频的观赏性。

六、什么是视频数据处理原理？

视频数据处理原理是指对视频信号进行采集、传输、编码、解码、处理和显示的过程。首先，视频信号经过摄像头等设备采集，并通过传输介质传输到处理设备。

然后，视频信号经过编码器将其压缩成较小的数据量，以便在传输和存储过程中占用较少的带宽和空间。

接下来，解码器将压缩后的数据解码还原为原始视频信号。在处理过程中，可以对视频信号进行滤波、降噪、增强等操作以改善图像质量。

最后，经过显示设备将处理后的视频信号转换为可视化的图像或视频，供用户观看。

七、python看谁的视频好？

1. 看自己的需求和兴趣，没有绝对的好坏之分。2. 因为Python是一门非常广泛应用的编程语言，不同的人有不同的使用场景和需求，所以选择学习的视频也会有所不同。同时，不同的视频讲解风格和内容深度也会影响学习效果。3. 如果想系统地学习Python，可以选择一些知名的在线教育平台上的课程，如Coursera、Udemy等；如果只是想入门或者解决具体问题，可以选择一些专门讲解某个领域应用的视频，如数据分析、机器学习等。同时，可以参考其他学习者的评价和推荐，选择适合自己的视频。

八、视频大数据处理

在数字化时代，随着大数据的不断增长和互联网的快速发展，视频数据处理成为了新的挑战和机遇。视频大数据处理（Video Big Data Processing）作为一个新兴的领域，为处理日益增长的视频数据提供了解决方案。

视频大数据处理的重要性

随着智能手机和摄像头设备的普及，人们每天都在产生海量的视频数据。这些数据包含了丰富的信息，但也给数据处理和分析带来了巨大的挑战。视频大数据处理技术的发展，可以帮助我们更好地挖掘和利用这些宝贵的信息。

视频大数据处理的应用领域

视频大数据处理技术在各个领域都有着广泛的应用，如安防监控、视频分析、智能交通、医疗健康等。通过对视频数据的处理和分析，可以为各行各业提供更加智能化和高效的解决方案。

视频大数据处理的挑战

尽管视频大数据处理技术带来了许多机遇，但也面临着诸多挑战。其中包括数据存储、数据传输、数据分析等方面的技术难题。如何快速、高效地处理海量视频数据，是当前需要解决的重要问题。

视频大数据处理的发展趋势

随着人工智能和深度学习技术的不断进步，视频大数据处理领域也在不断发展和完善。未来，我们可以期待更加智能化、精准化的视频数据处理技术的出现，为各行各业带来更多的创新和发展机遇。

九、Python JSON数据处理指南：从入门到精通

Python JSON数据处理简介

Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言，对于处理JSON数据有着得天独厚的优势。本文将介绍Python中如何处理JSON数据，从入门到精通，帮助读者掌握JSON数据处理的相关知识。

JSON概述

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。在Web开发领域，JSON被广泛应用于数据传输、API接口等方面。

Python如何处理JSON数据

Python中有内置的JSON模块，可以帮助我们解析JSON数据、将Python对象转换为JSON格式，以及将JSON格式转换为Python对象。通过使用这些功能，我们可以轻松地在Python中处理JSON数据，实现数据的序列化和反序列化。

JSON数据的加载和解析

通过json.loads()方法，我们可以将JSON格式的数据加载到Python中，并将其解析为Python对象，例如字典或列表。这使得我们可以方便地对JSON数据进行处理和操作。

Python对象到JSON格式的转换

使用json.dumps()方法，我们可以将Python对象转换为JSON格式的数据，以便在网络传输或存储时使用。这对于将Python对象序列化为JSON字符串非常有用。

实例演示：处理JSON数据

以下是一个简单的示例，演示如何在Python中处理JSON数据：

import json

# JSON数据
json_data = '{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}'

# 解析JSON数据
data = json.loads(json_data)

# 输出结果
print(data['name'])
print(data['age'])
print(data['city'])
    

总结

通过本文的介绍，相信读者已经对Python中处理JSON数据有了更深入的了解。掌握JSON数据处理的知识，将有助于提升数据处理的效率，同时也有利于与其他系统进行数据交换和通信。

感谢读者看完这篇文章，希期通过本文的介绍，读者能够更好地掌握Python中处理JSON数据的技巧，提升编程能力。

十、python与其他数据处理应用的优劣势比较？

Python 是一种广泛使用的高级编程语言，在数据处理方面具有许多优势，以下是一些与其他数据处理应用的优劣势比较：

1. 数据处理速度：在处理大量数据时，Python 的速度可能不如 C++或 Java 等编译型语言快。但是，Python 可以使用一些库（如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn 等）来加速数据处理。

2. 编程效率：Python 是一种高级编程语言，具有简洁的语法和丰富的库，使得编写数据处理代码更加容易和高效。相比之下，其他编程语言可能需要更多的代码来完成相同的任务。

3. 数据可视化：Python 有许多强大的数据可视化库，如 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等，可以轻松地创建各种类型的数据可视化图表。其他编程语言可能需要更多的努力来实现相同的功能。

4. 机器学习：Python 是机器学习领域中最流行的编程语言之一，拥有许多强大的机器学习库，如 Scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch 等。其他编程语言可能需要更多的代码来实现相同的功能。

5. 可扩展性：Python 可以与其他编程语言集成，例如 C++和 Java，可以扩展其功能和性能。其他编程语言可能不具有相同的可扩展性。

总的来说，Python 在数据处理方面具有许多优势，特别是在数据分析、机器学习和数据可视化方面。但是，在处理大量数据或需要高性能时，可能需要考虑其他编程语言。