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python大數據模塊

發布時間:2022-11-27 16:38:52

python五大應用領域是什麼

一、網路爬蟲


網路爬蟲是Python比較常用的一個場景,國際上,google在前期大量地運用Python言語作為網路爬蟲的根底,帶動了整個Python言語的運用發展。


二、數據處理


Python有很齊備的生態環境。"大數據"分析中涉及到的分布式核算、數據可視化、資料庫操作等,Python中都有成熟的模塊能夠挑選完結其功能。關於Hadoop-MapRece和Spark,都能夠直接運用Python完結核算邏輯,這不管關於數據科學家仍是關於數據工程師而言都是十分便當的。


三、web開發


Python的誕生前史比Web還要早,由於Python是一種解說型的腳本言語,開發效率高,所以十分適合用來做Web開發。


Django 是 Python 編程言語驅動的一個開源模型-視圖-控制器(MVC)風格的 Web 運用程序結構。運用 Django,咱們在幾分鍾之內就能夠創建高品質、易維護、資料庫驅動的運用程序。


四、數據分析


關於數據分析師來說,不只要自己理解數據背面的含義,而且還要給更直地展現數據的含義。


Scipy是一組專門解決科學核算中各種規范問題域的包的集合。Numpy是python科學核算的根底包。Pandas處理上千萬的數據是一揮而就的工作,同時隨後咱們也將看到它比SQL有更強的表達能力,能夠做很多復雜的操作,要寫的code也更少。


五、人工智慧


人工智慧是現在十分火的一個方向,AI熱潮讓Python言語的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個十分有影響力的AI結構,大多是Python的實現,為什麼呢?


在人工智慧大領域領域內的數據發掘、機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程言語,得到廣泛的支持和運用。人工智慧的核心演算法大部分仍是依賴於C/C++的,由於是核算密集型,需求十分精細的優化,還需求GPU、專用硬體之類的介面,這些都只要C/C++能做到。


關於Python五大應用領域是什麼,環球青藤小編就和大家分享到這里了,學習是永無止境的,學習一項技能更是受益終身,所以,只要肯努力學,什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容,可以點擊本站其他文章學習。

❷ 大數據和python有什麼關系嗎

什麼是大數據?
大數據(big data),指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,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信息資產。
為什麼是python大數據?
從大數據的網路介紹上看到,大數據想要成為信息資產,需要有兩步,一是數據怎麼來,二是數據處理。
數據怎麼來:
在數據怎麼來這個問題上,數據挖掘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么多數據的,只能是挖掘互聯網上的相關數據。
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打開網頁,解析HTML怎麼簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作,常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取,傳統的線程池方式資源浪費比較大,線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。
Python由於能夠很好的支持協程(Coroutine)操作,基於此發展起來很多並發庫,如Gevent,Eventlet,還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持,網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。
數據處理:
有了大數據,那麼也需要處理,才能找到適合自己的數據。而在數據處理方向,Python也是數據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,數據科學家用Python實現的演算法,可以直接用在產品中,這對於大數據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數據的首選。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。

❸ 為什麼從事大數據行業,一定要學習Python

Python這只小蟲子最近隨著大數據的興起可以說是十分的火了。有越來越多的人不敢小覷Python這門語言了。也有更多的人在學習Python。Python為何會有如此大的魅力?為什麼從事大數據行業必學Python?這還要從Python這門語言的優點開始講起。

雖然Python這種語言不如java、C++這些語言普及,卻早在1991年就已經誕生了。它的語法簡單清晰,以實用為主,是門十分樸素的語言。同時,它還是編程語言中的「和事佬」,被人戲稱為膠水語言。因為它能夠將其他語言製作的各種模塊很輕松的聯結在一起。

如果將Python語言擬人化,它絕對屬於「老好人」的那一類,讓人容易親近,人們與它交流並不需要花太多心思。但它卻擁有強大的功能。很多語言不能完成的任務,Python都能輕易完成。它幾乎可以被用來做任何事情,應用於多個系統和平台。無論是系統操作還是Web開發,抑或是伺服器和管理工具、部署、科學建模等,它都能輕松掌握。因此,從事海量數據處理的大數據行業,自然少不了這個「萬能工具」。

除此之外,Python這只小蟲子還受到了大數據老大哥Google的青睞。Google的很多開發都用到了Python。這使得人們能夠找到Python的很多指南和教程。讓你學起來更方便,你在使用中可能遇到的很多問題大多數都已經被Google給解決了,並把解決方法發布到了網路平台。

Python還擁有一系列非常優秀的庫,這省了你編程中的很多時間。尤其是在人工智慧和機器學習領域,這些庫的價值體現得更為明顯。

不管怎麼說,從事大數據工作,少不得要在網路上爬取數據,不用Python爬蟲,你還打算用什麼呢?

因此,在當前的大數據領域,從事大數據行業必學Python。
人工智慧、大數據、雲計算和物聯網的未來發展值得重視,均為前沿產業,多智時代專注於人工智慧和大數據的入門和科譜,在此為你推薦幾篇優質好文:
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版權聲明:本文為CSDN博主「oshidai」的原創文章,遵循CC 4.0 BY-SA版權協議,轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接:https://blog.csdn.net/oshidai/article/details/88712833

❹ 用 Python 可以來做什麼

Web 和 Internet開發;科學計算和統計;人工智慧;桌面界面開發;軟體開發;後端開發;網路介面:能方便進行系統維護和管理,Linux下標志性語言之一,是很多系統管理員理想的編程工具。

Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字,讓代碼看起來整潔美觀。它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句,也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。

Python標准庫的主要功能有:

1、文本處理,包含文本格式化、正則表達式匹配、文本差異計算與合並、Unicode支持,二進制數據處理等功能

2、文件處理,包含文件操作、創建臨時文件、文件壓縮與歸檔、操作配置文件等功能

3、操作系統功能,包含線程與進程支持、IO復用、日期與時間處理、調用系統函數、寫日記(logging)等功能

4、網路通信,包含網路套接字,SSL加密通信、非同步網路通信等功能

5、網路協議,支持HTTP,FTP,SMTP,POP,IMAP,NNTP,XMLRPC等多種網路協議,並提供了編寫網路伺服器的框架

6、W3C格式支持,包含HTML,SGML,XML的處理

7、其它功能,包括國際化支持、數學運算、HASH、Tkinter等

❺ python有什麼好的大數據/並行處理框架

從GitHub中整理出的15個最受歡迎的Python開源框架。這些框架包括事件I/O,OLAP,Web開發,高性能網路通信,測試,爬蟲等。

Django: Python Web應用開發框架
Django 應該是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影響。Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自動化的管理後台:只需要使用起ORM,做簡單的對象定義,它就能自動生成資料庫結構、以及全功能的管理後台。

Diesel:基於Greenlet的事件I/O框架
Diesel提供一個整潔的API來編寫網路客戶端和伺服器。支持TCP和UDP。

Flask:一個用Python編寫的輕量級Web應用框架
Flask是一個使用Python編寫的輕量級Web應用框架。基於Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2
模板引擎。Flask也被稱為「microframework」,因為它使用簡單的核心,用extension增加其他功能。Flask沒有默認使用的數
據庫、窗體驗證工具。

Cubes:輕量級Python OLAP框架
Cubes是一個輕量級Python框架,包含OLAP、多維數據分析和瀏覽聚合數據(aggregated data)等工具。

Kartograph.py:創造矢量地圖的輕量級Python框架
Kartograph是一個Python庫,用來為ESRI生成SVG地圖。Kartograph.py目前仍處於beta階段,你可以在virtualenv環境下來測試。

Pulsar:Python的事件驅動並發框架
Pulsar是一個事件驅動的並發框架,有了pulsar,你可以寫出在不同進程或線程中運行一個或多個活動的非同步伺服器。

Web2py:全棧式Web框架
Web2py是一個為Python語言提供的全功能Web應用框架,旨在敏捷快速的開發Web應用,具有快速、安全以及可移植的資料庫驅動的應用,兼容Google App Engine。

Falcon:構建雲API和網路應用後端的高性能Python框架
Falcon是一個構建雲API的高性能Python框架,它鼓勵使用REST架構風格,盡可能以最少的力氣做最多的事情。

Dpark:Python版的Spark
DPark是Spark的Python克隆,是一個Python實現的分布式計算框架,可以非常方便地實現大規模數據處理和迭代計算。DPark由豆瓣實現,目前豆瓣內部的絕大多數數據分析都使用DPark完成,正日趨完善。

Buildbot:基於Python的持續集成測試框架
Buildbot是一個開源框架,可以自動化軟體構建、測試和發布等過程。每當代碼有改變,伺服器要求不同平台上的客戶端立即進行代碼構建和測試,收集並報告不同平台的構建和測試結果。

Zerorpc:基於ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Zerorpc是一個基於ZeroMQ和MessagePack開發的遠程過程調用協議(RPC)實現。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被稱為 zeroservice。Zerorpc 可以通過編程或命令行方式調用。

Bottle: 微型Python Web框架
Bottle是一個簡單高效的遵循WSGI的微型python Web框架。說微型,是因為它只有一個文件,除Python標准庫外,它不依賴於任何第三方模塊。

Tornado:非同步非阻塞IO的Python Web框架
Tornado的全稱是Torado Web Server,從名字上看就可知道它可以用作Web伺服器,但同時它也是一個Python Web的開發框架。最初是在FriendFeed公司的網站上使用,FaceBook收購了之後便開源了出來。

webpy: 輕量級的Python Web框架
webpy的設計理念力求精簡(Keep it simple and powerful),源碼很簡短,只提供一個框架所必須的東西,不依賴大量的第三方模塊,它沒有URL路由、沒有模板也沒有資料庫的訪問。

Scrapy:Python的爬蟲框架
Scrapy是一個使用Python編寫的,輕量級的,簡單輕巧,並且使用起來非常的方便。

❻ 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。

(6)python大數據模塊擴展閱讀:

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



❼ python大數據需要學什麼

1、需求---->演算法
演算法-->獨自存在 解決問題的思想
特性:
輸入性
輸出性
有窮性
確定性
可行性
2、基本運算總數 ---->效率
3、問題規模N
T(N) ---N (數學概念:漸進函數)
時間復雜度---"O"
最優時間復雜度
最壞時間復雜度(重點)
平均時間復雜度
4、時間復雜度計算規則
1、常數項 操作 ---O(1)
2、順序結構 累和
3、循環結構 累積
4、分支結構 取時間復雜度最高
5、最壞時間復雜度(未說明)
6、只取最高次項 其他忽略
5、空間復雜度---了解就行
6、時間復雜度消耗時間的排序
O(1) < O(logn) < O(n) <O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n) < O(n!) < O(n^n)
7、對Python中list操作分析---->各個操作效率不同(時間復雜度不同)
工具模塊 :timeit
創建對象:timeit.Timer()
參數:
1、測試代碼段
2、導入語法
3、計時器(平台相關)
返回值:
time對象
調用方法:time.timeit()
參數:
1、設置測試次數
返回值:
時間(秒數 float類型)
8、list dict操作時間復雜度剖析
9、數據結構
概念:數據元素之間的關系
數據結構是演算法的載體
共同構成一個程序
抽象數據類型(ADT)
插入 刪除 修改 查找 排序
10、順序表---屬於線性表
連續內存,存儲形式
1、直接存儲數據(數據類型相同)
2、元素外置(存儲元素的對應地址)
千鋒Python的課程推薦你去試聽一下

❽ 大數據之Python模塊如何學習

階段一、人工智慧篇之Python核心
1、Python掃盲
2、面向對象編程基礎
3、變數和基本數據類型
4、Python機器學習類庫
5、Python控制語句與函數
6.、Python資料庫操作+正則表達式
7、Lambda表達式、裝飾器和Python模塊化開發
階段二、人工智慧篇之資料庫交互技術
1、初識MySQL資料庫
2、創建MySQL資料庫和表
3、MySQL資料庫數據管理
4、使用事務保證數據完整性
5、使用DQL命令查詢數據
6、創建和使用索引
7、MySQL資料庫備份和恢復

❾ python大數據挖掘系列之基礎知識入門 知識整理(入門教程含源碼)

Python在大數據行業非常火爆近兩年,as a pythonic,所以也得涉足下大數據分析,下面就聊聊它們。

Python數據分析與挖掘技術概述

所謂數據分析,即對已知的數據進行分析,然後提取出一些有價值的信息,比如統計平均數,標准差等信息,數據分析的數據量可能不會太大,而數據挖掘,是指對大量的數據進行分析與挖倔,得到一些未知的,有價值的信息等,比如從網站的用戶和用戶行為中挖掘出用戶的潛在需求信息,從而對網站進行改善等。
數據分析與數據挖掘密不可分,數據挖掘是對數據分析的提升。數據挖掘技術可以幫助我們更好的發現事物之間的規律。所以我們可以利用數據挖掘技術可以幫助我們更好的發現事物之間的規律。比如發掘用戶潛在需求,實現信息的個性化推送,發現疾病與病狀甚至病與葯物之間的規律等。

預先善其事必先利其器

我們首先聊聊數據分析的模塊有哪些:

下面就說說這些模塊的基礎使用。

numpy模塊安裝與使用

安裝:
下載地址是:http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
我這里下載的包是1.11.3版本,地址是:http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
下載好後,使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"
安裝的numpy版本一定要是帶mkl版本的,這樣能夠更好支持numpy

numpy簡單使用

生成隨機數

主要使用numpy下的random方法。

pandas

使用 pip install pandas 即可

直接上代碼:
下面看看pandas輸出的結果, 這一行的數字第幾列,第一列的數字是行數,定位一個通過第一行,第幾列來定位:

常用方法如下:

下面看看pandas對數據的統計,下面就說說每一行的信息

轉置功能:把行數轉換為列數,把列數轉換為行數,如下所示:

通過pandas導入數據

pandas支持多種輸入格式,我這里就簡單羅列日常生活最常用的幾種,對於更多的輸入方式可以查看源碼後者官網。

CSV文件

csv文件導入後顯示輸出的話,是按照csv文件默認的行輸出的,有多少列就輸出多少列,比如我有五列數據,那麼它就在prinit輸出結果的時候,就顯示五列

excel表格

依賴於xlrd模塊,請安裝它。
老樣子,原滋原味的輸出顯示excel本來的結果,只不過在每一行的開頭加上了一個行數

讀取SQL

依賴於PyMySQL,所以需要安裝它。pandas把sql作為輸入的時候,需要制定兩個參數,第一個是sql語句,第二個是sql連接實例。

讀取HTML

依賴於lxml模塊,請安裝它。
對於HTTPS的網頁,依賴於BeautifulSoup4,html5lib模塊。
讀取HTML只會讀取HTML里的表格,也就是只讀取

顯示的是時候是通過python的列表展示,同時添加了行與列的標識

讀取txt文件

輸出顯示的時候同時添加了行與列的標識

scipy

安裝方法是先下載whl格式文件,然後通過pip install 「包名」 安裝。whl包下載地址是:http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

matplotlib 數據可視化分析

我們安裝這個模塊直接使用pip install即可。不需要提前下載whl後通過 pip install安裝。

下面請看代碼:

下面說說修改圖的樣式

關於圖形類型,有下面幾種:

關於顏色,有下面幾種:

關於形狀,有下面幾種:

我們還可以對圖稍作修改,添加一些樣式,下面修改圓點圖為紅色的點,代碼如下:

我們還可以畫虛線圖,代碼如下所示:

還可以給圖添加上標題,x,y軸的標簽,代碼如下所示

直方圖

利用直方圖能夠很好的顯示每一段的數據。下面使用隨機數做一個直方圖。

Y軸為出現的次數,X軸為這個數的值(或者是范圍)

還可以指定直方圖類型通過histtype參數:

圖形區別語言無法描述很詳細,大家可以自信嘗試。

舉個例子:

子圖功能

什麼是子圖功能呢?子圖就是在一個大的畫板裡面能夠顯示多張小圖,每個一小圖為大畫板的子圖。
我們知道生成一個圖是使用plot功能,子圖就是subplog。代碼操作如下:

我們現在可以通過一堆數據來繪圖,根據圖能夠很容易的發現異常。下面我們就通過一個csv文件來實踐下,這個csv文件是某個網站的文章閱讀數與評論數。


先說說這個csv的文件結構,第一列是序號,第二列是每篇文章的URL,第三列每篇文章的閱讀數,第四列是每篇評論數。


我們的需求就是把評論數作為Y軸,閱讀數作為X軸,所以我們需要獲取第三列和第四列的數據。我們知道獲取數據的方法是通過pandas的values方法來獲取某一行的值,在對這一行的值做切片處理,獲取下標為3(閱讀數)和4(評論數)的值,但是,這里只是一行的值,我們需要是這個csv文件下的所有評論數和閱讀數,那怎麼辦?聰明的你會說,我自定義2個列表,我遍歷下這個csv文件,把閱讀數和評論數分別添加到對應的列表裡,這不就行了嘛。呵呵,其實有一個更快捷的方法,那麼就是使用T轉置方法,這樣再通過values方法,就能直接獲取這一評論數和閱讀數了,此時在交給你matplotlib里的pylab方法來作圖,那麼就OK了。了解思路後,那麼就寫吧。

下面看看代碼:

❿ 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

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