資料就是資產，大資料工程師是現在十分火熱、高薪的職位。做大資料開發和分析不僅要用到Java，Python也是最重要的語言。那麼，今天我們就來分析一下，Python之於大資料的意義和作用。

大資料現在網際網路火熱的一個名詞，而和大資料關鍵詞最緊密的相信就是Java和python了，在一年以前，Java大資料可能是很多培訓機構的宣傳標語。而到了2018年，python大資料則成為了潮流，無論是行業大佬亦或是培訓機構都開始說python大資料了，這是為什麼呢？

大資料為什麼要學python？

什麼是大資料？

大資料（big data），指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

為什麼是python大資料？

從大資料的百科介紹上看到，大資料想要成為資訊資產，需要有兩步，一是資料怎麼來，二是資料處理。

資料怎麼來:

在資料怎麼來這個問題上，資料探勘無疑是很多公司或者個人的首選，畢竟大部分公司或者個人是沒有能力產生這麼多資料的，只能是挖掘網際網路上的相關資料。

網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。

當然，網路爬蟲並不僅僅只是開啟網頁，解析HTML怎麼簡單。高效的爬蟲要能夠支援大量靈活的併發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的執行緒池方式資源浪費比較大，執行緒數上千之後系統資源基本上就全浪費線上程排程上了。

Python由於能夠很好的支援協程(Coroutine)操作，基於此發展起來很多併發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分散式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高併發的支援，網路爬蟲才真正可以達到大資料規模。

資料處理:

有了大資料，那麼也需要處理，才能找到適合自己的資料。而在資料處理方向，Python也是資料科學家最喜歡的語言之一，這是因為Python本身就是一門工程性語言，資料科學家用Python實現的演算法，可以直接用在產品中，這對於大資料初創公司節省成本是非常有幫助的。

正是因為這些原因，才讓python語言成為很多公司處理大資料的首選。加之python本身具有簡單、易學、庫多等原因，讓越來越多的人選擇轉行python開發。

首先，python入門和使用都很簡單，非常有利於數學系或者統計學出身的人來使用，這些人可能更關注的是大資料和人工智慧本身，程式設計程式碼只是他們處理資料的工具，工具當然是簡單適用為主嘛。

而且，因為python相對其他程式語言來說使用簡單，語法友好，人們能很快的掌握

另外，python本身有許多功能非常強大的包，尤其書資料分析包，比如，numpy,pandas sklearn等等，這些資料庫的加持，是python在資料分析方面如虎添翼，

隨著人工智慧和AI的火熱，出現了許多優秀的深度學習框架，比如谷歌的TensorFlow還有fb的Keras等等功能強大的框架，這些框架提供了友好的python介面，呼叫起來十分的方便。

大資料的火熱，帶動了更多人投入大資料行業，很多人都開始學習python，這又促進了python更好的發展，現在分散式計算框架比如spark都提供了友好的python介面。

Python程式碼簡潔，使用效率高，又有很多成熟的第三方庫，人工智慧，資料分析，統計等都需要大量的資料作支撐，用Python處理資料更加高效，大大減輕了做資料科學的勞動量。

Python成為了開發人工智慧的最佳語言，那麼用Python做人工智慧的好處究竟有哪些好處呢？

1、簡單高效

2、有優質的文件

3、強大的AI庫

4、海量的模組

瞭解過“如鵬網”的“Python + AI”學習路線，可作為參考。有網路的地方就可以學習，口碑不錯，基本上都是慕名而去的。

Python學習路線：1、Python基礎

2、資料庫開發技術

3、web前端

4、Python web開發及企業專案

5、Linux

6、NoSQL

7、資料視覺化

8、爬蟲技術

9、人工智慧

準確地說，是為什麼Python適合AI和資料分析，也就是人工智慧開發，而大資料開發領域還是Java佔據著絕對的優勢的。

那麼接下來我們來看看到底Python為什麼會成為AI程式語言的王者。

不想為臃腫的程式碼買單

從語法講，Python幾乎已經是極致簡潔了，可以說非常方便，尤其是比起Java這種語言，那簡直是非常的簡潔，明明別的語言可能要100行程式碼才能搞定的事情，Python只需要10行程式碼就能幫你搞定，那麼這時候你選擇什麼語言？Python學習成本相對於其他程式語言要小很多，入門門檻也要小很多，而且可讀性非常強。

只關係自己的核心業務

只關心核心的研究業務，其他的交給高效的C/C++後臺，而python只要關注好自己的核心業務就好了，而AI科學家們更沒有必要花更多的時間去搞C/C++這種時間成本非常高的工業級程式語言。

一旦不好搞定擴充套件方便

Python另外一個優勢就是好擴充套件，Python可以很方便的透過C實現擴充套件，這就讓Python的優勢明顯，一旦出現Python確實很難實現，找C現成的解決方案或者直接採用C語言擴充套件就可以了，這一點非常方便。

但Python也缺點很多

直到今天，因為兩個版本並行，雖然明面上是Google支援，但是其實沒有真正的大企業和像Java一樣的社群支援，所以26歲的Python 都還沒有一個官方的 JIT 編譯器，要知道Android在2.2時代，Dalvik 虛擬機器增加了 JIT，執行速度顯著提升。她的語法也遠沒有ruby那麼優美，但即使這樣他還是成了資料分析第一語言，人工智慧第一語言，網路駭客第一語言。純 Python 的速度很慢，相對於C語言來說有時候效率會慢上數千倍。單個Python 程式無法在多核上併發執行。

還有一點是Python 2 和 Python 3 兩個版本長期並行，很多模組需要同時維護兩個不同的版本，這個開發者簡直帶來了太多的麻煩。

早期在人工智慧研究領域其實是Lisp語言佔據主導，Lisp語言更接近數學本質，但是這門語言學習成本極大，要想用好Lisp你不得不學好emacs文字編輯器，這對大部分人的時間成本是不可控的。而且Lisp和Emacs學習成本極大，有了Python就可以完全省去這些麻煩事情，更多的關注到人工智慧研究本身，而不是花太多的時間去倒騰工具了。

M年前拋棄C/C++/Matlab/R等N多家室，獨寵python這個小妾，為人工智慧的夢想奮鬥著，我該說點什麼了.

開發快、膠水神奇，易於搶地盤，所以適用於大資料和AI

先簡單看下python的官網介紹:

Python is a programming language that lets you work more quickly and integrate your systems more effectively.

說的就是python的兩個最重要特性：

work more quickly ：開發效率快

integrate your systems ： 神奇的膠水，易於整合。

AI和大資料所在的行業決定：要麼快，要麼死

我們今天所處的時代，快餐橫行，人人都夢想著一夜暴富。在大資料、AI的風口浪尖上，要快！慢了，可能就沒蛋糕吃! 多以大家都在搶地盤。

幾年前還是BAT的天下, 後來TMD冒出來, 去年又冒出PDD.可見這個行業發展的是多麼迅速，競爭是多麼激烈!

一句話形容這個行業: moving forward faster!

圈子裡有這麼一句話：

人生苦短，我用python

簡單的八個字，道出了python的真諦: 快!

（沒記錯的話，圖片裡面的是python的發明者）

更快的開發效率、更快的產品面世，意味著更大的利潤，更爽的體驗。程式設計師、公司、投資者、消費者大家都很開心！

python是一門神奇的膠水語言

python開案效率快，但執行速度和底層語言比起來，還是有很大的差距。那怎麼辦？

人都是貪心的：既想開發效率高，又想執行速度快。聰明的碼農給到了一個解決方案：分工：

核心程式碼讓NB的人來寫：tensorflow, pytorch的核心程式碼都是C/C++開發的

應用層次的程式碼，不是那麼NB的人來寫，給程式碼包一層Python的外衣。

python有二十年的歷史了，裡面的坑該趟的都趟過了，並且市場上一堆會python的群眾。

所以AI,大資料行業基本上所有的工具，都有python的API: 因為他經過歷史的檢驗，並且有廣泛的群眾。

(之前torch是Lua語言開發的，無人問津； pytorch出世後，這一記春雷估計把tensorflow打得有點懵)

總而言之, python這款神奇的新裝，使得招兵容易，隊伍好拉起來，從而搶地盤快，基本上可以傾巢出動！勝利不敢說，起碼只有這樣這樣，才可能立於不敗之地！

最後吐槽下： cpython的GIL大坑, 我看解決是遙遙無期了～

Python使用AI是正確的。Python與人工智慧僅是一個橋樑作用。例如python寫TensorFlow，本質上還是呼叫底層寫的C。由於Python語言的易用性，才使得Python拿到了人工智慧的首把交椅，成為人工智慧的專家往往還得會C/C++，編寫自己想要的演算法，對於普通人，Python就夠用了，在中國會掉包也就是專家了。

Python只是恰合有相應的包可以呼叫大資料的api，並不是那麼完美的適用於大資料。

因為python的生態圈和易學性。

首先從python的易學性出發，python可謂為對新手最友好的語言，其簡介的語言，不需要關注複雜的語言結構，唯一要注意的是其縮排，縮排是python與其他語言最大的區別也是特色。python因為其流行性，在網上有很多的技術文件，如菜鳥教程等優秀教程可以有助於更好快速的掌握python。

其次是其生態圈，生態圈是指python的擴充套件庫，如科學計算庫，numpy，pandas,scipy和matplotlib可以有助於你實現基本的資料處理和視覺化，sckit-learn圈有助於你進行資料探勘，如SVM支援向量機分類，Lasso迴歸，邏輯迴歸，線性迴歸，樸素貝葉斯，隱馬爾可夫演算法。

還有AI方面，主要是NLP和影象處理，在NLP上python也顯示除了它的強大的圈子和包容性，在python社群已經有完善的NLP處理方法，tensorflow作為深度學習框架，在python上已經可以使用，很多使用者也在使用tensorflow。