pythonexport大數據量

❶ Python 適合大數據量的處理嗎

是否「適合」，不是重要的。重要的是要有人來做這些事。
Python提供的開源演算法庫（如Pandas＼Numpy等）都是內專用的數據容處理的；
各大數據處理程序也基本都會有python的庫，方便用python的程序調用。比如大數據處理的hadoop|storm|spark等，專門的數據處理的程序介面如 R＼spss||sas等。
當然，理論上python寫的代碼會慢點，但現在的機器性能完全夠用的情況下，提高開發速度的python優勢是必然的。
當然，用其他編程語言也一樣可以完成這些事。所以重要的要有 「適合」 的人來做，而不是考慮到底用哪個語言。

❷ Python 適合大數據量的處理嗎

不知道題主的「大數據量」有多大，而且「合適」具體指什麼。
首先肯定一點，python是可以處理的。
但某些時候你可能需要最優的解決方法。
比如處理超過10G的文本，用python和linux下的awk差距就很明顯了。
不是說python不夠好，而是awk是專門用來干這事的。

❸ Python 適合大數據量的處理嗎

適合大數據處理抄。而不是大數襲據量處理。 如果大數據量處理，需要採用並用結構，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式處理框架。

大數據量處理使用python的也多。如果單機單核單硬碟大數據量（比如視頻）處理。顯然只能用c/c++語言了。

大數據與大數據量區別還是挺大的。 大數據意思是大數據的智慧演算法和應用。 大數據量，早在50年前就有大數據量處理了。 中國大約在95年左右，大量引入PC機的大數據量處理。一個模型計算數據量大，而且計算時間通常超過一個星期，有時候要計算半年。

氣象，遙感，地震，模式識別，模擬計算的數據量與計算量都是巨大的。當時遠遠超過互聯網。 後來互聯網發起起來以後數據量才上去。即使如此，數據的復雜度也還是比不上科學研究領域的數據。

python早些年就在科學研究和計算領域有大量的積累。所以現在python應用到大數據領域就是水到渠成。

❹ Python 適合大數據量的處理嗎

適合啊，python可以用來處理大數據

❺ python怎麼做大數據分析

數據獲取：公開數據、Python爬蟲外部數據的獲取方式主要有以下兩種。（推薦學習：Python視頻教程）
第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數………
以及，如何用 Python 庫（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
數據存取：SQL語言
在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數據
資料庫的增、刪、查、改
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系
數據預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
對於數據預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：數據訪問
缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理：重復值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數據
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合並：符合各種邏輯關系的合並操作
分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping：快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統計圖，並得出具有指導意義的結果。
Python 數據分析
掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節參數優化模型
Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類。
然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。
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❻ Python處理大數據的技巧, 2022-06-21

(2022.06.21 Tues)
收集整理了Python處理大量數據的方法，基於Pandas，Numpy等數據處理工具。

用df的 info 方法並指定 memory_usage='deep' 參數，或使用df的 memory_usage 方法，並指定 deep=True 參數。

在讀取數據文件的方法中加入 nrows 參數選擇前n行數據讀取。

也可以跳過m行之後，讀取從m行開始的n行

當然也可以在 skiprows 選項中指定范圍，保留headers，即保留列名

可以指定 skiprows 中需要忽略的行，用list或array導入即可。下面是隨機

如果在這個指令中忽略 nrows=10 指令，則讀取跳過100行之後的所有數據。

預先指定讀入的列，縮小載入范圍

不同的數據類型佔用了不同大小的空間，對於尚未讀取的數據，可以提前指定類型( dtype )；對於已經讀入的數據，通過 astype 方法修改成占空間更小的數據類型。

在讀入數據之前，通過字典指定每列對應的數據類型，讀入之後按照此類型顯示數據。

通過改變數據類型減少空間的案例。修改DataFrame d 中的一列 Sctcd ，注意到該列的數據都是1、2、0，而保存類型是object，果斷改成 uint8 ，通過 df.info(memory_usage='deep') 方法對比內存的使用情況。僅僅修改了一個列的類型，數據大小減小3MB。

一個特殊而高效的案例是當某一列的值只有有限個，不管是int還是string格式，且該列unque值遠小於列的長度，可以將該列轉變為 category 類，將節省大量空間。這么做當然也有代價，比如轉換成 category 類的數據將無法做max/min等運算，由數字轉換成的 category 也不能進行數值運算。這種轉換對內存的節省效果顯著，下面是對比。 dcol 只有兩列， Stkcd 和 Stknme ，查看unique的個數與總長度，顯示unique遠小於總長度，分別轉換為 category 類型，內存節省超過90%！

通過Pandas的 read_csv 方法中的 chunksize 選項指定讀取的塊大小，並迭代地對讀取的塊做運算。

1 https冒號//www點dataquest點io/blog/pandas-big-data/
2 CSDN - python 處理大量數據_如何用python處理大量數據
2 How to Work with BIG Datasets on 16G RAM (+Dask), on kaggle

❼ Python 適合大數據量的處理嗎

python可以處理大數據，python處理大數據不一定是最優的選擇。適合大數據處理。而不是大數據量處理。 如果大數據量處理，需要採用並用結構，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式處理框架。

python的優勢不在於運行效率，而在於開發效率和高可維護性。針對特定的問題挑選合適的工具，本身也是一項技術能力。

Python處理數據的優勢（不是處理大數據）：

1. 異常快捷的開發速度，代碼量巨少

2. 豐富的數據處理包，不管正則也好，html解析啦，xml解析啦，用起來非常方便

3. 內部類型使用成本巨低，不需要額外怎麼操作（java，c++用個map都很費勁）

4. 公司中，很大量的數據處理工作工作是不需要面對非常大的數據的

5. 巨大的數據不是語言所能解決的，需要處理數據的框架（hadoop， mpi）雖然小眾，但是python還是有處理大數據的框架的，或者一些框架也支持python。

(7)pythonexport大數據量擴展閱讀：

Python處理數據缺點：

Python處理大數據的劣勢：

1、python線程有gil，通俗說就是多線程的時候只能在一個核上跑，浪費了多核伺服器。在一種常見的場景下是要命的：並發單元之間有巨大的數據共享或者共用（例如大dict）。

多進程會導致內存吃緊，多線程則解決不了數據共享的問題，單獨的寫一個進程之間負責維護讀寫這個數據不僅效率不高而且麻煩

2、python執行效率不高，在處理大數據的時候，效率不高，這是真的，pypy（一個jit的python解釋器，可以理解成腳本語言加速執行的東西）能夠提高很大的速度，但是pypy不支持很多python經典的包，例如numpy。

3. 絕大部分的大公司，用java處理大數據不管是環境也好，積累也好，都會好很多。

參考資料來源：網路-Python

❽ Python 適合大數據量的處理嗎

百萬級別數據是小數據，python處理起來不成問題，但python處理數據還是有些問題的Python處理大數據的劣勢：1、python線程有gil，通俗說就是多線程的時候只能在一個核上跑，浪費了多核伺服器。在一種常見的場景下是要命的：並發單元之間有巨大的數據共享或者共用（例如大dict），多進程會導致內存吃緊，多線程則解決不了數據共享的問題，單獨的寫一個進程之間負責維護讀寫這個數據不僅效率不高而且麻煩2、python執行效率不高，在處理大數據的時候，效率不高，這是真的，pypy（一個jit的python解釋器，可以理解成腳本語言加速執行的東西）能夠提高很大的速度，但是pypy不支持很多python經典的包，例如numpy（順便給pypy做做廣告，土豪可以捐贈一下PyPy-Callfordonations）3、絕大部分的大公司，用java處理大數據不管是環境也好，積累也好，都會好很多Python處理數據的優勢（不是處理大數據）：1、異常快捷的開發速度，代碼量巨少2、豐富的數據處理包，不管正則也好，html解析啦，xml解析啦，用起來非常方便3、內部類型使用成本巨低，不需要額外怎麼操作（java，c++用個map都很費勁）4、公司中，很大量的數據處理工作工作是不需要面對非常大的數據的5、巨大的數據不是語言所能解決的，需要處理數據的框架（hadoop，mpi。。。。）雖然小眾，但是python還是有處理大數據的框架的，或者一些框架也支持python6、編碼問題處理起來太太太方便了綜上所述：1、python可以處理大數據2、python處理大數據不一定是最優的選擇3.python和其他語言（公司主推的方式）並行使用是非常不錯的選擇4.因為開發速度，你如果經常處理數據，而且喜歡linux終端，而且經常處理不大的數據（100m一下），最好還是學一下python

❾ Python 適合大數據量的處理嗎

這要看具體的復應用場景，制從本質上來說，我們把問題分解為兩個方面：
1、CPU密集型操作
即我們要計算的大數據，大部分時間都在做一些數據計算，比如求逆矩陣、向量相似度、在內存中分詞等等，這種情況對語言的高效性非常依賴，Python做此類工作的時候必然性能低下。
2、IO密集型操作
假如大數據涉及到頻繁的IO操作，比如從數據流中每次讀取一行，然後不做什麼復雜的計算，頻繁的輸入輸出到文件系統，由於這些操作都是調用的操作系統介面，所以用什麼語言已經不在重要了。
結論
用Python來做整個流程的框架，然後核心的CPU密集操作部分調用C函數，這樣開發效率和性能都不錯，但缺點是對團隊的要求又高了(尤其涉及到Python+C的多線程操作)...所以...魚與熊掌不可兼得。

❿ Python 適合大數據量的處理嗎

需要澄清兩點之後才可以比較全面的看這個問題：

1. 百萬行級不算大數據量，以目前的互聯網應用來看，大數據量的起點是10億條以上。
2.

處理的具體含義，如果是數據載入和分發，用python是很高效的；如果是求一些常用的統計量和求一些基本演算法的結果，python也有現成的高效的
庫，C實現的和並行化的；如果是純粹自己寫的演算法，沒有任何其他可借鑒的，什麼庫也用不上，用純python寫是自討苦吃。