为什么从事大数据行业,一定要学习Python

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为什么从事大数据行业,一定要学习Python,第1张

Python这只小虫子最近随着大数据的兴起可以说是十分的火了。有越来越多的人不敢小觑Python这门语言了。也有更多的人在学习Python。Python为何会有如此大的魅力?为什么从事大数据行业必学Python?这还要从Python这门语言的优点开始讲起。

虽然Python这种语言不如Java、C++这些语言普及,却早在1991年就已经诞生了。它的语法简单清晰,以实用为主,是门十分朴素的语言。同时,它还是编程语言中的“和事佬”,被人戏称为胶水语言。因为它能够将其他语言制作的各种模块很轻松的联结在一起。

如果将Python语言拟人化,它绝对属于“老好人”的那一类,让人容易亲近,人们与它交流并不需要花太多心思。但它却拥有强大的功能。很多语言不能完成的任务,Python都能轻易完成。它几乎可以被用来做任何事情,应用于多个系统和平台。无论是系统操作还是Web开发,抑或是服务器和管理工具、部署、科学建模等,它都能轻松掌握。因此,从事海量数据处理的大数据行业,自然少不了这个“万能工具”。

除此之外,Python这只小虫子还受到了大数据老大哥Google的青睐。Google的很多开发都用到了Python。这使得人们能够找到Python的很多指南和教程。让你学起来更方便,你在使用中可能遇到的很多问题大多数都已经被Google给解决了,并把解决方法发布到了网络平台。

Python还拥有一系列非常优秀的库,这省了你编程中的很多时间。尤其是在人工智能和机器学习领域,这些库的价值体现得更为明显。

不管怎么说,从事大数据工作,少不得要在网络上爬取数据,不用Python爬虫,你还打算用什么呢?

因此,在当前的大数据领域,从事大数据行业必学Python。

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python是解释语言,c++是编程语言。

1、编译器是off-line,解释器是on-line。编译器把整个程序读进来,进行一系列变大变小转化优化的过程,产生可执行文件,然后编译器退出,由可执行文件来读取和输出数据,python mainpy这个命令会启动python虚拟机和解释器,将mainpy的代码一行一行解释,只不过不同于REPL,它不会把每一行表达式的值打印出来。

2、Python是一种解释执行的语言,Python的缩进要求十分严格,通过缩进来区别代码块,C++是一种需要编译执行的语言,通过大括号来区分代码块。C++的工作方式是,首先将写好的代码保存到扩展名为cpp的文件中,然后编译cpp文件。编译器将C++代码转换为原生代码。然后执行这些机器代码。因此,C++非常靠近硬件。

、C++和Python都是从C语言演变出来的面向对象的编程语言,将相关数据和操作数据的方法打包成一个类,不同的类相互隔离,也可以自由组合,类是一组数据以及操这组数据的函数(方法)的集合。类是对象的抽象模板,对象是类的具体实例,给类的数据取不同的值,同一个类就产成了不同的对象。

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