大数据分析目前是互联网行业的热词,大数据听着就很霸气的词汇,在这互联网发展迅速的时代下,我们的各种信息通信在全球呈现,这就是大数据的重要性。随着5G网络基础设施的规模化建设和5G产业生态的进一步构建,将开启万物智联的信息通信发展新时代,在这样的时代下,互联网行业将大有作为。
大数据分析的应用十分广泛,Python是大数据分析当中的一门编程语言,那么作为Python在大数据分析中的应用是什么呢?接下来给大家详细地讲解下。
一、什么是Python
Python是一种开放源代码,跨平台的通用编程语言。就编程语言而言,它既不是新的,也不是太老。它的开发始于80年代后期,并于1991年首次向公众发布。Python语言创建者Guido van Rossum对此有明确的愿景:使其像普通英语一样易于理解。回想起来,这可能有点过于乐观。尽管如此,语言的目的是强调可读性和有效空白的使用。换句话说,它努力与人类语言尽可能接近。现在,Python这个名字呢?
您可能会像许多人一样认为,该名称起源于受到饮食挑战的蛇。你会错的。事实证明,Rossum(Python的创造者)是英国喜剧的忠实拥护者……并在实现Python的同时从Monty Python的Flying Circus中读取脚本。因此,这个名字是对伟大的英国喜剧制作者的致敬。
二、Python的应用是什么
在过去的几年中,Python越来越流行,现在已广泛用于各种应用程序中。它甚至经常被称为“学习的较佳编程语言”。Python用于开发YouTube之类的视频播放器,Instagram之类的强大应用,在Intel处测试微芯片,在百度处运行搜索引擎,甚至在纽约证券交易所(NYSE)进行交易。您知道编程语言在维护证券交易所系统时非常强大。实际上,NASA在对设备和太空机器进行编程时也使用Python。
1)数据科学用Python
最近,Python在各个行业的普及率迅速上升,这主要是由于其数据科学库。
在商业和学术界,Python都发现了广泛的数据分析应用程序。它是大多数数据科学界的首选语言。为什么?由于使用了各种工具,因此可以轻松使用庞大的数据集并获得重要的见解。
Python库广泛用于数据集的收集,处理和清理,以及在应用数学算法以使用户受益时。使Python成为数据科学家的绝佳工具的另一个方面是Matplotlib和Seaborn附带的强大可视化工具。
2)用于Web开发的Python
HTTP编程(或者,我们通常称之为Web开发)不再只是使用JavaScript完成。实际上,Python在其中也扮演着重要的角色。
Django是一个完整的Web框架。全栈框架为您提供构建完整的Web应用程序所需的一切。其中包括网络服务,数据库管理,甚至HTML生成。因此,Django是《卫报》,《纽约时报》,Instagram和Pinterest等网站和服务的基础也就不足为奇了。看起来,如果您要构建大型而复杂的Web应用程序,那么Django是必经之路。
但是,如果您想创建简单的Web应用程序怎么办?
让我们潜入另一个使用Python创建网站内容的选项– Flask。Flask是一个微型轻量级的Web框架。这意味着它更加直观且易于使用。如果要完成更复杂的任务,则可能需要第三方框架。但请考虑一下:在2018年,Flask超过Django 2%,其中47%的用户选择Flask,45%的用户选择Django。这表明Web开发行业已经朝着较小的框架,微服务和“无服务器”平台发展。这可能是您考虑加入这一工作的较佳时机。
3)用于游戏开发的Python
这是Python缺乏竞争的地方。尽管它具有用于游戏开发的库,例如PyGame和PyOpenGL,但它们经常证明不足以提供足够的功能。尽管它通常对创建2D游戏很有好处,但游戏开发人员认为它比C#和C ++等编译语言要慢。此外,它可能不是图形选择的较佳选择,并且它不提供丰富的开发工具或编辑器。加上Python是高级解释语言的事实,使得它对游戏开发人员而言并不是那么吸引人。
尽管如此,由于在其中编写代码的速度很快,Python在原型设计方面非常有帮助。本质上,在决定是否在开发游戏上投入时间和资源时,构建原型很有用–概念验证。这就是Python发挥作用的地方,因为它能够比其他语言更快地生成简单的2D工作原型。
此外,Python在在线游戏社区中扮演着重要角色。在其帮助下开发的游戏的显着示例包括Civilization IV(使用Python进行逻辑和服务器控件),Eve Online(使用Stackless Python)和《坦克世界》(使用Python进行内部逻辑和脚本编写)。之后,Snakeworlds – 3D蛇游戏,将著名的经典游戏放到球体/地球仪上。它完全用Python-Ogre编写。
三、为什么要学习Python
开始之前,我们首先来看一个重要的但经常被误解的区别:编码不是编程。大多数人可以互换使用这些术语,坦率地说,这样做很方便。但是,解释它们背后的概念可以帮助初学者对编程产生更有益的态度。
因此,简单地说,编码和编程之间的区别与为小说提出故事并将其写在书中的区别相同。让我们详细说明。如果您想写小说,问自己如何用英语写小说不是第一步。您的重点应该放在创建具有所有要素的故事上。只有这样,您才能以所需的任何语言将其整齐地写出来。
同样的原理也适用于编程-这是一个分为两个阶段的过程。
首先,您面临一个问题(假设您必须找到城市之间的较短路径)。
然后,您必须想出一些步骤,才能在这些城市的每个初始图形配置中为您提供正确的答案(我们将此称为算法)。这是编程中重要的阶段,并且(主要)独立于所使用的语言。但是一旦遇到问题,您就可以开始通过编程语言将指令传达给计算机。那就是编码阶段。仅仅学习一种特定语言的代码还不足以成为一名优秀的程序员。第一次学习编程时,您应该专注于解决问题的技术,而不是语言本身。
话虽如此,不同的语言肯定会加速或减慢学习过程。我们认为Python是适合初学者进行编程的较佳语言之一。
Python是一种开源语言,这意味着它是免费使用的,每个人都可以为其代码和库的编写和维护做出贡献。确实,很多人,甚至公司,都花了很多时间和精力来扩展和完善Python。这是使该语言对社区如此吸引人的重要原因。
此外,Python是一种高级通用语言。高级意味着它远离0和1,因此更接近人类语言。因此,您不必担心内存管理和删除对象(以及其他问题)。这样,您就可以完全专注于解决编程问题。这使Python成为从未学习过编程的人们的理想之选,因为它可以极大地改善他们的学习经验。
我们可以将其用于Web和软件开发以及网络编程。重要的是,尤其是数据科学和机器学习在其日益找到应用的领域。总体而言,Python在开发人员中的稳步增长。它确实受到了社区的欢迎,无论是前端还是后端用户。凭借其广泛的功能,使用它的不仅是主要的公司。整个行业中,IT行业正在整合Python来开发各种产品。
以上了解到Python在大数据分析中的应用,可看出Python编程语言的强大性。想转行做大数据分析的小伙伴想快速掌握专业的知识与数据分析能力参加培训学习大数据分析课程培训,从而获得相应的技能,开启学习大数据分析之旅,迈向大数据分析岗位,做个专业的大数据分析师。
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