Evitar esses erros ao usar Python para Big Data por Marvin Cole

Python - Um verdadeiro amigo do desenvolvedor web: Python é uma dessas línguas antigas que foram desenvolvidos para dar dura concorrência com C e C ++. Não é preciso dizer, é altamente inspirado na abordagem de programação orientada a objetos C ++ com alguns recursos avançados dentro dele. Devido à sua semelhança com C e C ++, ele pode ser usado para o desenvolvimento de programação de máquinas, desenvolvimento de aplicativos móveis, aplicativo de desktop e aplicações web também. Seu lema é "baterias incluídas" indica seu potencial para desenvolver grandes aplicativos em um tempo muito menor devido à presença de todos os métodos e módulos necessários e comuns. Assim, Python recebe prioridade máxima dos desenvolvedores de software durante o desenvolvimento de qualquer aplicativo de dados grande. Tem o potencial para desenvolver grandes aplicações em pequena tempo com a máxima eficiência. Ao mesmo tempo, devido à sua grande biblioteca, muitas vezes o desenvolvedor web falta para utilizar as funções inbuilt otimizado o que cria problemas no futuro como problema de desempenho, assuntos de otimização e problemas de sincronização. Vamos ter um olhar rápido sobre estes erros comuns cometidos pelos desenvolvedores do Python ao lidar com grandes projetos de dados

Mantenha o controle de tipos de dados &.; Schemata: Às vezes, um desenvolvedor Python quando projetadas em um ambiente que é fortemente influenciada pela base de dados acessa, ele não consegue determinar o tipo de dados adequado de cada um e todos os dados do banco de dados. Bem, podemos dizer que é um comportamento descuidado ou sobre a confiança do desenvolvedor web que pensam que o tipo de dados de algumas variáveis ​​são o que ele supõe; mas, na realidade, ela pode ter um tipo diferente. Então, o desenvolvedor Python deve sair de sua percepção e verifique a cada tipos de dados antes de implementar a consulta no aplicativo de integração

manual com tecnologias mais pesados ​​e scripts:. Às vezes o desenvolvedor web tem que lidar com uma quantidade enorme de dados como centenas de GBs. Naquela época, o desenvolvedor Python comete um erro peculiar isto é, eles tentam buscar e analisar esses dados enorme do ambiente Python. Eles devem entender que Python é uma linguagem de script e mesmo se ele é otimizado, mas ainda não é uma boa idéia para analisar tais enormes de dados. Então, o desenvolvedor deve usar Python quadro de um terceiro mais rápido para executar o trabalho pesado sobre os dados e realizar a análise através do quadro. Assim, para esse tipo de tecnologia pesada ou roteiros (banco de dados), o desenvolvedor deve ter a ajuda de quadros

hora e fuso horário deve ser manuseado corretamente:. É um problema comum de desenvolvedores de Python ao lidar com o tempo e fuso horário para qualquer aplicação. Embora o desenvolvedor pode extrair o tempo usando o parâmetro de tempo de data, mas ele deve ser convertido para a hora local usando o método de fuso horário correto. Para o mesmo, o desenvolvedor Python deve implementar timestamp conceito no código

Tune for Performance:. Quando o desenvolvedor web desenvolve uma aplicação, ele deve se concentrar em diferentes gargalos da aplicação, pois determina o padrão de otimização da aplicação que afeta a experiência do usuário final. Assim, ele deve otimizar o código durante o desenvolvimento da aplicação e deve tentar otimizá-lo através da análise do tempo de resposta do aplicativo

Bom teste é uma obrigação:. Nós temos que aceitar a importância do teste no ciclo de vida de desenvolvimento de software e ele deve ser levado muito a sério ao lidar com aplicações de dados grandes. O desenvolvedor deve testar a funcionalidade de cada função, mas, ao mesmo tempo, ele deve validar todos os campos e deve testar a otimização da aplicação completamente Como você pode contratar desenvolvedores de cima. personalizada empresa de desenvolvimento de python na Índia que pode ajudá-lo a construir produtos dentro de orçamentos atribuídos e horários

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