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　　学大数据开发需要学习python吗

　　学大数据开发需要学习python吗?在数据怎么来这个问题上，数据挖掘无疑是很多公司或者个人的，毕竟大部分公司或者个人是没有能力产生这么多数据的，只能是挖掘互联网上的相关数据。

　　大数据现在互联网火热的一个名词，而和大数据关键词紧密的相信就是Java和python了，在一年以前，Java大数据可能是很多培训机构的宣传标语。而到了2018年，python大数据则成为了潮流，无论是行业大佬亦或是培训机构都开始说python大数据了，这是为什么呢?

　　大数据为什么要学python?

　　什么是大数据?

　　大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

　　为什么是python大数据?

　　从大数据的百科介绍上看到，大数据想要成为信息资产，需要有两步，一是数据怎么来，二是数据处理。

　　数据怎么来:

　　在数据怎么来这个问题上，数据挖掘无疑是很多公司或者个人的，毕竟大部分公司或者个人是没有能力产生这么多数据的，只能是挖掘互联网上的相关数据。

　　网络爬虫是Python的传统强势领域，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。

　　当然，网络爬虫并不仅仅只是打开网页，解析HTML怎么简单。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更的ZeroMQ也是早就提供了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。

　　数据处理:

　　有了大数据，那么也需要处理，才能找到适合自己的数据。而在数据处理方向，Python也是数据科学家喜欢的语言之一，这是因为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。

　　正是因为这些原因，才让python语言成为很多公司处理大数据的。加之python本身具有简单、易学、库多等原因，让越来越多的人选择转行python开发。