Python, работа с большими данными
Ramas, 2019-09-23

Python, работа с большими данными

Python - один из самых популярных языков. Почему?

Понятный синтаксис, легкий в обучении, можно сэкономить много времени на разработку, даже если ваша задача состоит в обработке больших данных.

Неудивительно, что разработчики с крупных компаний любят его, еще одной из вещей чем славится Python, это огромное количество готовых библиотек и фреймворков, к ним относится и инструменты связанные с обработкой больших данных. Давайте посмотрим на некоторые из них.

Библиотеки для обработки больших данных:

NumPy: универсальный инструмент для обработки больших массивов. Библиотека с открытым исходным кодом для языка программирования Python. Возможности: поддержка многомерных массивов; поддержка высокоуровневых математических функций, предназначенных для работы с многомерными массивами.

Pandas: библиотека для обработки и анализа данных. Программная библиотека на языке Python для обработки и анализа данных. Работа pandas с данными строится поверх библиотеки NumPy, являющейся инструментом более низкого уровня. Предоставляет специальные структуры данных и операции для манипулирования числовыми таблицами и временными рядами.

SciPy: библиотека, используемая для научных и технических вычислений. Библиотека для языка программирования Python с открытым исходным кодом, предназначенная для выполнения научных и инженерных расчётов.

Scikit-learn: мощный пакет обработки данных. Бесплатная библиотека машинного обучения для языка программирования Python

Pybrain: библиотека машинного обучения, известная своей модульностью и простотой использования.

Python + MapReduce

MapReduce: модель распределённых вычислений, представленная компанией Google, используемая для параллельных вычислений над очень большими, вплоть до нескольких петабайт, наборами данных в компьютерных кластерах.

Завершение

Благодаря своей популярности, Python имеет сообщество с огромным количеством разработчиков. Это значит, что если вы столкнулись с ошибкой в коде или с проблемой связанной с этим языком, вы всегда сможете найти ответ. Поддержка сообщества также означает, что уязвимости и ошибки быстро исправляются и часто выпускаются новые платформы. Еще одно преимущество заключается в том, что набирать разработчиков на Python намного проще, чем искать тех, кто знаком с другими языками или технологиями.

Комментарии отсутствуют


Чтобы оставить комментарий Вам необходимо зарегистрироваться или войти