Aproveitando o poder do Python para processar dados grande por Steve Nellon

Como um número de pesquisas recentes têm destacado, Python é a linguagem de codificação mais popular de 2015. Ao mesmo tempo, Python também é classificado como uma das linguagens de programação mais eficientes para o processamento grandes, complexos e graves dados. Como uma linguagem de programação de alto nível, o Python permite que os programadores para expressar conceitos escrevendo código menos e legível. O design altamente extensível de Python torna ainda incorporável com aplicações existentes como uma interface de programação. Existem também várias ferramentas que ajudam as empresas a processar e analisar dados em grande escala, aproveitando o poder do Python.

Por Python é amplamente utilizado pelas empresas para Big Data Processing

sólida e poderosa

Como observado anteriormente, o Python permite que os desenvolvedores para expressar conceitos sem escrever mais linhas de código. Além disso, ele suporta vários princípios de programação, incluindo, programação imperativa e funcional orientada a objetos. O recurso torna a linguagem de programação robusta, sólida e poderosa. Assim, os desenvolvedores podem usar Python para escrever código limpo, legível e menos. Além de ser mais fácil de depurar e manter, a menor quantidade de código é também menos propensa a problemas. Além disso, a linguagem de programação é rápido o suficiente para otimizar a funcionalidade e desempenho das aplicações orientadas a dados.

altamente flexível

Python é mais flexível e escalável do que outra linguagem de programação. Em 2007, o YouTube migraram para a linguagem de programação orientada a objetos para alcançar maior escalabilidade. A natureza flexível do Python torna ainda utilizável para a construção de uma ampla gama de aplicações, incluindo websites, aplicativos de internet, aplicativos de desktop, voz sobre IP e sistema administrativo. Os desenvolvedores também tem a opção de usar uma variedade de ferramentas Python para desenvolver rapidamente aplicação científica e numérico. Assim, Python torna mais fácil para as empresas a criar aplicações orientadas a dados para diferentes dispositivos e plataformas.

Fácil de Usar

Apesar de ser poderoso e flexível, Python é fácil de aprender e usar. Muitos desenvolvedores de software até optar Python como sua primeira linguagem de programação. Ao contrário de outras linguagens de programação, Python não requer alunos a procurar referências com freqüência. Além disso, a sintaxe simples e direta de Python faz programadores adotar várias boas práticas de programação. Por isso; os analistas de negócios e gerentes podem aprender e usar a linguagem de programação, sem colocar qualquer esforço extra.

Funciona com infraestrutura de TI existente

Python está disponível para os principais sistemas operacionais, incluindo Windows, Linux, UNIX e Mac OS X. Os desenvolvedores podem executar ainda mais o desenvolvimento de aplicativos de código Python em várias plataformas simplesmente instalando interpretador Python específica. Assim, as empresas podem utilizar Python independentemente do seu sistema existente. Ao mesmo tempo, soluções baseadas em Python podem ser integrados com infra-estrutura de TI existente da empresa. Como Python pode ser usado para criar uma variedade de aplicações orientadas a dados, torna-se mais fácil para as empresas a processar os dados de hardcore sem investir em sistemas adicionais.

Ferramentas para processar grandes Scale-Data Loja Online em Além de ser uma poderosa linguagem de programação para o processamento de dados em larga escala, Python também se beneficia de vários kits de ferramentas fornecidas pela comunidade rica de dados. Algumas destas ferramentas pode ser usado por programadores para efetuar o processamento de dados em grande escala, ao passo que outros podem ser utilizados para interpretação e análise de dados. Por exemplo, os programadores Python tem a opção de usar o processamento em larga escala de dados e ferramentas wrangling como PyTables, pandas, PySpark, Disco Project, e API Python para o quadro de análise de dados Spark. Da mesma forma, eles podem efetuar a análise de dados em larga escala, utilizando ferramentas como scikit-learn, scikit-imagem, e Augusto.

Reduz o tempo de mercado

Uma série de relatórios destacaram que as empresas preferem utilizando linguagens de programação de código aberto para reduzir o tempo de lançamento no mercado. Como uma linguagem de programação dinâmica, Python pode ser usado para a construção de aplicativos corporativos de missão crítica para vários domínios. Python também vem com uma enorme biblioteca padrão para reduzir o tempo de desenvolvimento de software de forma significativa. Os desenvolvedores também tem a opção de escrever o código em outras linguagens de programação, e integrá-lo com o código Python a tempo de colocação no mercado de rápido para as aplicações.

A eficácia do Python para processar dados grandes também pode ser determinada por sua popularidade entre os organização grande e respeitável. Python está sendo usado por várias instituições de renome, incluindo JP Morgan, Bank of America Merrill Lynch

, ABN AMRO Bank, Treasury Systems, e Altis Investment Management. No entanto, as pequenas empresas e startups também podem aproveitar o poder do Python para processamento de big data, uma vez que é uma linguagem de programação de código aberto.

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