现在说到大数据，大家都不陌生。作为一个炙手可热的行业，越来越多的人投入到大数据行业。很多初学的人会问，学习大数据需要了解Python吗？两者之间有什么联系呢？今天一起来看看吧。

　　学习大数据需要了解Python吗？

　　大数据是指在一定时间内无法通过常规软件工具获取、管理和处理的数据集合。它是海量的、高增长率的，需要新的处理模型具有更强的决策力、洞察力和发现力以及流程优化能力。和多样化的信息资产。

　　由于Python是公认的适合大数据的语言，如果要做大数据开发和大数据分析，不能只用Java，Python也是一个很重要的核心。

　　两者之间有什么联系？

　　了解大数据后就会知道，大数据要想成为信息资产，有两个步骤，一是数据怎么来的，二是数据加工。

　　数据是怎么来的：

　　数据挖掘已经成为很多公司的首选，能够极大地帮助他们的业务方向。大多数公司都无法产生那么多的数据，所以他们需要依赖数据挖掘。

　　网络爬虫是Python的传统强项。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，都是可以独立的类库。

　　网络爬虫并不像很多人想象的那么简单。它们不仅仅是打开网页、解析html那么简单。高校的爬虫技术可以同时抓取几千甚至几万个网页，而传统技术达不到这个水平。是的，传统的线程方法浪费了很多资源。

　　Python 可以很好地支持协程操作。基于此，开发了许多并发库，如Gevent、Eventlet，以及Celery等分布式任务框架。被认为比AMQP更高效的ZeroMQ也早早地提供了Python版本。有了高并发的支持，网络爬虫才真正达到大数据的规模。

　　数据处理：

　　数据挖掘出来之后，接下来就是对其进行处理，帮助企业找到适合自己的数据。大多数数据处理使用 Python。Python 是一种工程语言。数据科学家用Python实现的算法可以直接在产品中使用，对很多公司节省成本很有帮助。

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