В блоге мы рассмотрим основные преимущества использования Python для работы с большими данными.
Python повсюду!
С широким распространением Python в различных отраслях, этот язык стал горячей темой для обсуждения. Согласно данным Stack Overflow Trends, Python признан самым быстрорастущим языком программирования.
Согласно опросу Stack Overflow Developers’ Survey 2021, Python занимает третье место среди “самых популярных” языков программирования, с выбором 48.24% разработчиков в его пользу.
Python – это язык программирования общего назначения с открытым исходным кодом, используемый такими известными компаниями, как Reddit, Instagram и Venmo.
Почему стоит выбрать Python для работы с большими данными?
Python и Big Data – это новая комбинация, завоевывающая рыночное пространство СЕЙЧАС. Python пользуется большим спросом среди компаний, работающих с Большими Данными. В этом блоге мы расскажем об основных преимуществах использования Python и о том, почему Python для работы с большими данными стал предпочтительным выбором среди компаний в наши дни.
Простота написания кода
Программирование на Python требует меньше строк кода по сравнению с другими языками программирования. Он способен выполнять программы в минимальном количестве строк кода. Более того, Python автоматически предоставляет помощь в определении и ассоциации типов данных.
“Python – это действительно замечательный язык. Когда кто-то приходит с хорошей идеей, уходит всего минута и пять строк кода, чтобы написать программу, которая почти делает то, что вам нужно.” — Джек Джансен
Программирование на Python основано на структуре вложенности, определяемой отступами. Этот язык способен обрабатывать длительные задачи в короткие сроки. Поскольку нет ограничений на обработку данных, вы можете выполнять вычисления на обычных компьютерах, ноутбуках, в облаке и на настольных компьютерах.
Ранее Python считался более медленным языком по сравнению с такими аналогами, как Java и Scala, но теперь ситуация понемногу меняется.
Появление платформы Anaconda позволило повысить скорость работы языка. Именно поэтому Python для работы с большими данными стал одним из самых популярных вариантов в отрасли.
Open-Source
Python является языком программирования с открытым исходным кодом и опирается на поддержку сообщества.
“Мой любимый язык для обеспечения поддержки – это Python. У него простой, чистый синтаксис, инкапсуляция объектов, хорошая поддержка библиотек и опциональные именованные параметры”, – сказал Брам Коэн.
Поддержка библиотек
Программирование на Python предоставляет возможность использования множества библиотек, что делает его популярным языком программирования в областях, таких как научные вычисления. Поскольку в области Big Data требуется много анализа данных и научных вычислений, Python и Big Data отлично дополняют друг друга и служат отличными спутниками.
Python действительно предоставляет широкий спектр хорошо отлаженных библиотек и пакетов для анализа данных и машинного обучения. Некоторые из ключевых библиотек и пакетов в этих категориях включают:
- Численные вычисления:
– NumPy: Предоставляет поддержку для массивов и матриц, а также математические функции для эффективной работы с этими структурами данных.
– SciPy: Расширяет функциональность NumPy и предлагает дополнительные инструменты для научных и технических вычислений, включая оптимизацию, интеграцию, интерполяцию и другие. - Анализ данных:
– Pandas: Предоставляет структуры данных, такие как DataFrame и Series, для эффективной манипуляции и анализа данных.
– Dask: Позволяет параллельные и распределенные вычисления для обработки данных, превышающих доступную оперативную память. - Статистический анализ:
– Statsmodels: Предоставляет классы и функции для оценки различных статистических моделей. - Визуализация:
– Matplotlib: Универсальная библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций в Python.
– Seaborn: Разработан поверх Matplotlib и предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания информативных и привлекательных статистических графиков.
– Plotly: Предоставляет интерактивные и веб-ориентированные визуализации. - Машинное обучение:
– Scikit-Learn: Мощная библиотека для решения задач машинного обучения, таких как классификация, регрессия, кластеризация и другие.
– TensorFlow и PyTorch: Фреймворки для глубокого обучения, которые позволяют создавать нейронные сети для различных задач машинного обучения.
– Keras: Простой в использовании API нейронных сетей, работающий поверх TensorFlow или других бэкендов.
Эти библиотеки, вместе с многими другими, составляют обширную экосистему, которая делает Python предпочтительным выбором для анализа данных, научных вычислений и задач машинного обучения.
Совместимость Python с Hadoop
И Python, и Hadoop являются платформами больших данных с открытым исходным кодом. Именно поэтому Python более совместим с Hadoop, чем другие языки программирования. Вы можете использовать эти возможности Python в своем бизнесе. Для этого необходимо нанять разработчиков Python в известной компании, занимающейся разработкой Python.
Каковы преимущества использования пакета Pydoop?
1. Доступ к API HDFS
Пакет Pydoop (Python и Hadoop) предоставляет доступ к API HDFS для Hadoop, что позволяет вам писать программы и приложения для Hadoop MapReduce.
Как API HDFS полезен для вас? API HDFS позволяет вам легко читать и записывать информацию в файлах, каталогах и глобальных свойствах файловой системы без преодоления каких-либо преград.
2. MapReduce API
Pydoop предлагает API MapReduce для решения сложных задач с минимальными усилиями по программированию. Это API можно использовать для реализации продвинутых концепций в области науки о данных, таких как “Счетчики” и “Чтение записей”, что делает Python одним из лучших выборов для работы с Big Data.
Скорость
Python считается одним из самых популярных языков для разработки программного обеспечения благодаря своей высокой скорости и производительности. Поскольку он хорошо ускоряет код, Python является подходящим выбором для работы с большими данными.
Программирование на Python поддерживает идеи прототипирования, которые помогают сделать код быстрым. Кроме того, при этом Python поддерживает прозрачность между кодом и процессом.
Программирование на Python способствует тому, что код становится читаемым и прозрачным, что оказывает большую помощь в сопровождении кода.
Область применения
Python позволяет пользователям упростить операции с данными. Поскольку Python является объектно-ориентированным языком, он поддерживает продвинутые структуры данных. Некоторые из структур данных, которыми управляет Python, включают списки, множества, кортежи, словари и множество других.
Кроме того, Python помогает в выполнении научных вычислений, таких как операции с матрицами, работа с фреймами данных и т. д. Эти удивительные возможности Python помогают расширить область его применения, что позволяет ускорить операции с данными. Именно это делает Python и Big Data убойной комбинацией.
Поддержка обработки данных
Python имеет встроенную функциональность для обработки данных. Вы можете использовать эту функциональность для обработки неструктурированных и нетрадиционных данных. Вот почему компании, работающие с большими данными, предпочитают выбирать Python, так как он считается одним из наиболее важных требований в области больших данных.
Заключительные слова
Это были некоторые из преимуществ использования Python. К этому моменту вы должны были получить четкое представление о том, почему Python для работы с большими данными считается наиболее подходящим. Python – это простой язык с открытым исходным кодом, обладающий высокой скоростью работы и отличным наборов библиотек.
“Большие данные лежат в основе всех происходящих мегатрендов”. -Крис Линч
С использованием технологии обработки больших данных, распространяющейся по всему миру, удовлетворение требований этой отрасли, конечно же, представляет собой сложную задачу. Но благодаря своим невероятным преимуществам, Python стал подходящим выбором для работы с большими данными. Вы также можете воспользоваться Python в своем бизнесе, чтобы воспользоваться его преимуществами.
Перевод статьи «Why is Python Programming a perfect fit for Big Data?».