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Python可以做大数据吗?在数据处理方面的优缺点

    /    2018-01-22

  Python是数据科学家十分喜爱的编程语言,其内置了很多由C语言编写的库,操作起来更加方便,Python在网络爬虫的传统应用领域,在大数据的抓取方面具有先天优势,目前,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Python类库。

  Python十分适合数据抓取工作,对于大数据的处理,具有一定的局限性:

  Python在大数据处理方面的优势:

  1. 异常快捷的开发速度,代码量少;

  2. 丰富的数据处理包,使用十分方便;

  3. 内部类型使用成本低;

  4. 百万级别数据可以采用Python处理。

  Python在大数据处理方面的劣势:

  1. python线程有gil,多线程的时候只能在一个核上跑,浪费了多核服务器;

  2. python执行效率不高,在处理大数据的时候,效率不高;

  3. 10亿级别以上的数据Python效率低。

  Python适合大数据的抓取、载入和分发,相比于其他语言更加简单、高效;求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,Python也有现成的高效的库,但是针对大数据处理,Python具有一定的局限于,因此,涉及大数据处理时,可以用Python做整个流程的框架,核心CPU密集操作可以采用C语言等编程语言!

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