很多同学都知道python作为比较火的编程语言，人工智能需要它。除了人工智能，图零小编说，大数据也很需要它。

自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。

数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java，Python也是较重要的语言。

那么，今天我们就来分析一下，Python之于大数据的意义和作用。

大数据现在互联网火热的一个名词，而和大数据关键词较紧密的相信就是Java和python了，在一年以前，Java大数据可能是很多培训机构的宣传标语。而到了2018年，python大数据则成为了潮流，无论是行业大佬亦或是培训机构都开始说python大数据了，这是为什么呢?如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以加入大数据技术学习交流扣群：数字522+数字189+307，私信管理员即可免费领取开发工具以及入门学习资料

大数据为什么要学python?什么是大数据?

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

为什么是python大数据?

从大数据的百科介绍上看到，大数据想要成为信息资产，需要有两步，一是数据怎么来，二是数据处理。

数据怎么来？

在数据怎么来这个问题上，数据挖掘无疑是很多公司或者个人的优选，毕竟大部分公司或者个人是没有能力产生这么多数据的，只能是挖掘互联网上的相关数据。

网络爬虫是Python的传统强势领域，较流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。

当然，网络爬虫并不仅仅只是打开网页，解析HTML怎么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。

Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是较早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。

数据处理:

有了大数据，那么也需要处理，才能找到适合自己的数据。而在数据处理方向，Python也是数据科学家较喜欢的语言之一，这是因为Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。