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为什么说Python 是大数据全栈式开发语言?

发布时间:2018-04-04 03:44:43 所属栏目:大数据 来源:站长网
导读:前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做Fullstack JavaScript,是关于用JavaScript进行前端、服务器端,甚至数据库(MongoDB)开发,一个Web应用开发人员,只需要学会一门语言,就可以实现整个应用。 受此启发,我发现Python可

对了,还有iPython,这个工具如此有用,以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境,能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下,iPython运行在命令行,可以执行ipython notebook在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。

iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人,这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果;如果对方没有运行环境,还可以直接转换成HTML或者PDF。

为什么是Python

正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python,才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。

对于开发工程师而言,Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力,在Python交互式环境中,执行import this,读一读Python之禅,你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力,和NodeJS社区软件包爆炸式增长不同,Python的软件包增长速度一直比较稳定,同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻,但正是因为这个要求,才使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码,证明了这一点。

对于运维工程师而言,Python的最大优势在于,几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大,但毕竟语法不够优雅,写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell,做一些复杂的任务,对运维人员来说,是一次解放。

对于数据科学家而言,Python简单又不失强大。和C/C++相比,不用做很多的底层工作,可以快速进行模型验证;和Java相比,Python语法简洁,表达能力强,同样的工作只需要1/3代码;和Matlab,Octave相比,Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过,Python是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——如何解决问题。

(编辑:核心网)

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