資料就是資產，大資料工程師是現在十分火熱、高薪的職位。做大資料開發和分析不僅要用到Java，Python也是最重要的語言。那麼，今天我們就來分析一下，Python之於大資料的意義和作用。

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大資料現在網際網路火熱的一個名詞，而和大資料關鍵詞最緊密的相信就是Java和python了，在一年以前，Java大資料可能是很多培訓機構的宣傳標語。而到了2018年，python大資料則成為了潮流，無論是行業大佬亦或是培訓機構都開始說python大資料了，這是為什麼呢？

大資料為什麼要學python？

什麼是大資料？

大資料（big data），指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

為什麼是python大資料？

從大資料的百科介紹上看到，大資料想要成為資訊資產，需要有兩步，一是資料怎麼來，二是資料處理。

資料怎麼來？

在資料怎麼來這個問題上，資料探勘無疑是很多公司或者個人的首選，畢竟大部分公司或者個人是沒有能力產生這麼多資料的，只能是挖掘網際網路上的相關資料。

網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。

當然，網路爬蟲並不僅僅只是開啟網頁，解析HTML怎麼簡單。高效的爬蟲要能夠支援大量靈活的併發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的執行緒池方式資源浪費比較大，執行緒數上千之後系統資源基本上就全浪費線上程排程上了。

Python由於能夠很好的支援協程(Coroutine)操作，基於此發展起來很多併發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分散式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高併發的支援，網路爬蟲才真正可以達到大資料規模。

資料處理:

有了大資料，那麼也需要處理，才能找到適合自己的資料。而在資料處理方向，Python也是資料科學家最喜歡的語言之一，這是因為Python本身就是一門工程性語言，資料科學家用Python實現的演算法，可以直接用在產品中，這對於大資料初創公司節省成本是非常有幫助的。

正是因為這些原因，才讓python語言成為很多公司處理大資料的首選。加之python本身具有簡單、易學、庫多等原因，讓越來越多的人選擇轉行python開發。

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