为什么说Python 是大数据全栈式开拓说话？

前段时刻，ThoughtWorks在深圳举行一次社区勾当上，有一个演讲主题叫做“Fullstack JavaScript”，是关于用JavaScript举办前端、处事器端，乃至数据库(MongoDB)开拓，一个Web应用开拓职员，只必要学会一门说话，就可以实现整个应用。

受此开导，我发明Python可以称为大数据全栈式开拓说话。由于Python在云基本办法，DevOps，大数据处理赏罚等规模都是炙手可热的说话。

规模 风行说话

云基本办法 Python, Java, Go

DevOps Python, Shell, Ruby, Go

收集爬虫 Python, PHP, C++

数据处理赏罚 Python, R, Scala

云基本办法就像只要会JavaScript就可以写出完备的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完备的大数据处理赏罚平台。

这年初，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，基础不敢说本身是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做贸易智能(BI)。

云平台分为私有云和公有云。私有云平台方兴未艾的OpenStack，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大举夸大本身是Java写的，比Python有上风。功效，搬石砸脚，2015年头，CloudStack的提倡人Citrix公布插手OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。

假如嫌贫困不想本身搭建私有云，用公有云，岂论是AWS，GCE，Azure，照旧阿里云，青云，在都提供了Python SDK，个中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。

提到基本办法搭建，不得不提hadoop，在本日，Hadoop由于其MapReduce数据处理赏罚速率不足快，已经不再作为大数据处理赏罚的首选，可是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受接待。Hadoop的开拓说话是Java，没有官方提供Python支持，不外有许多第三方库封装了Hadoop的API接口(pydoop，hadoopy等等)。

Hadoop MapReduce的更换者，是号称快上100倍的Spark，其开拓说话是Scala，可是提供了Scala，Java，Python的开拓接口，想要奉迎那么多用Python开拓的数据科学家，不支持Python，真是说不外去。HDFS的更换品，好比GlusterFS，Ceph等，都是直接提供Python支持。Yarn的更换者，Mesos是C++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。

DevOps

DevOps有此中文名字，叫做开拓自运维。互联网期间，只有可以或许快速试验新设法，并在第一时刻，安详、靠得住的交付营业代价，才气保持竞争力。DevOps推许的自动化构建/测试/陈设，以及体系怀抱等技能实践，是互联网期间必不行少的。

自动化构建是因应用而易的，假如是Python应用，由于有setuptools, pip, virtualenv, tox, flake8等器材的存在，自动化构建很是简朴。并且，由于险些全部Linux体系都内置Python表明器，以是用Python做自动化，不必要体系预安装什么软件。

自动化测试方面，基于Python的Robot Framework企业级应用最喜好的自动化测试框架，并且和说话无关。Cucumber也有许多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的工作。Locust在自动化机能测试方面也开始受到越来越多的存眷。

自动化设置打点器材，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开拓，今朝仍保持着强劲的势头。不外，新生代Ansible和SaltStack——均为Python开拓——由于较前两者计划更为轻量化，受到越来越多开拓这的接待，已经开始给先进们制造了不少的压力。

在体系监控与怀抱方面，传统的Nagios逐渐祛除，新贵如Sensu大受好评，云处事情势的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不外Python要接入这些器材，并不坚苦。

除了上述这些器材，基于Python，提供完备DevOps成果的PaaS平台，如Cloudify和Deis，虽未成天气，但已经获得大量存眷。

收集爬虫

大数据的数据从那边来 除了部门企业有手段本身发生大量的数据，大部门时辰，是必要靠爬虫来抓取互联网数据来做说明。

收集爬虫是Python的传统强势规模，最风行的爬虫框架Scrapy，HTTP器材包urlib2，HTML理会器材beautifulsoup，XML理会器lxml，等等，都是可以或许独当一面的类库。

不外，收集爬虫并不只仅是打开网页，理会HTML这么简朴。高效的爬虫要可以或许支持大量机动的并发操纵，经常要可以或许同时几千乃至上万个网页同时抓取，传统的线程池方法资源挥霍较量大，线程数上千之后体系资源根基上就全挥霍在线程调治上了。Python因为可以或许很好的支持协程(Coroutine)操纵，基于此成长起来许多并发库，如Gevent，Eventlet，尚有Celery之类的漫衍式使命框架。被以为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，收集爬虫才真正可以到达大数据局限。

抓取下来的数据，必要做分词处理赏罚，Python在这方面也不逊色，闻名的天然说话处理赏罚措施包NLTK，尚有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。

数据处理赏罚

万事俱备，只欠春风。这春风，就是数据处理赏罚算法。从统计理论，到数据发掘，呆板进修，再到最近几年提出来的深度进补缀论，数据科学正处于百花齐放的期间。数据科学家们都用什么编程

假如是在理论研究规模，R说话大概是最受数据科学家接待的，可是R说话的题目也很明明，由于是统计学家们建设了R说话，以是其语法略显独特。并且R说话要想实现大局限漫衍式体系，还必要很长一段时刻的工程之路要走。以是许多公司行使R说话做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程说话。

Python也是数据科学家最喜好的说话之一。和R说话差异，Python自己就是一门工程性说话，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产物中，这对付大数据初创公司节减本钱长短常有辅佐的。正式由于数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了奉迎数据科学家，对这两种说话提供了很是好的支持。

Python的数据处理赏罚相干类库很是多。高机能的科学计较类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了很是好的基本，matploglib让Python绘图变得像Matlab一样简朴。Scikit-learn和Milk实现了许多呆板进修算法，基于这两个库实现的Pylearn2，是深度进修规模的重要成员。Theano操作GPU加快，实现了高机能数学标记计较和多维矩阵计较。虽然，尚有Pandas，一个在工程规模已经普及行使的大数据处理赏罚类库，其DataFrame的计划小心自R说话，其后又开导了Spark项目实现了相同机制。

（编辑：湖南网）

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