Utnyttja kraften i Python att bearbeta stora data Steve Nellon

Som ett antal nya undersökningar har visat, är Python den mest populära kodspråk av 2015. Samtidigt är Python också rankad som en av de mest effektiva programmeringsspråk för bearbetning stora, komplexa och hardcore uppgifter. Som en högnivåspråk, Python gör att programmerare att uttrycka koncept genom att skriva mindre och läsbar kod. Den mycket töjbara designen av Python gör vidare det Inbäddningsbar med befintliga applikationer som ett programmeringsgränssnitt. Det finns också olika verktyg som hjälper företag att bearbeta och analysera stora mängder data genom att utnyttja kraften i Python. Omdömen

Varför Python används i stor utsträckning av företag för Big Data Processing? Omdömen Solid och kraftfull

Som tidigare nämnts, Python gör att utvecklare att uttrycka begrepp utan att skriva längre rader kod. Dessutom stöder den flera programmeringsprinciper inklusive objektorienterad, imperativ och funktionell programmering. Funktionen gör det programmeringsspråk robust, solid och kraftfull. Så att utvecklarna kan använda Python att skriva ren, läsbar och mindre kod. Förutom att vara lättare att felsöka och underhålla, är den mindre mängden kod också mindre benägna att frågor. Dessutom är det programmeringsspråk tillräckligt snabbt för att optimera datadrivna program funktionalitet och prestanda. mycket flexibla

Python är mer flexibel och skalbar än andra programmeringsspråk. Under 2007 YouTube migreras till programmeringsspråket objektorienterat för att åstadkomma högre skalbarhet. Den flexibla natur Python gör vidare den användbar för att bygga ett brett spektrum av applikationer, inklusive webbplatser, internet apps, skrivbordsprogram, Voice over IP, och administrativt system. Utvecklarna har också möjlighet att använda en mängd olika Python verktyg för att snabbt utveckla vetenskaplig och numeriskt program. Således gör Python det lättare för företag att skapa datadrivna program för olika enheter och plattformar. Lätt att använda

Trots att kraftfullt och flexibelt, är lätt att lära och använda Python. Många programutvecklare väljer även Python som sitt första programmeringsspråk. Till skillnad från andra programmeringsspråk, behöver Python inte kräva eleverna att söka efter referenser ofta. Vidare, den enkla och okomplicerad syntaxen för Python gör programmerare anta flera bra programmeringsmetoder. Det är därför, affärsanalytiker och chefer kan lära sig och använda programmeringsspråket utan att någon extra ansträngning. Fungerar med befintlig IT-infrastruktur

Python är tillgänglig för större operativsystem, inklusive Windows, Linux, Unix och Mac OS X. Utvecklarna kan vidare exekvera Python applikationsutveckling koden på flera plattformar helt enkelt genom att installera särskilda Python tolk. Så företag kan använda Python oavsett befintliga system. Samtidigt kan Python-baserade lösningar integreras med företagets befintliga IT-infrastruktur. Som Python kan användas för att skapa en mängd olika datadrivna program, blir det lättare för företagen att behandla allvarliga uppgifter utan att investera i ytterligare system. Verktyg för att bearbeta stora mängder data

I Förutom att vara ett kraftfullt programmeringsspråk för storskalig databehandling, gynnar Python också från olika verktygslådor som tillhandahålls av den rika uppgifter samhället. Några av dessa verktyg kan användas av programmerare att åstadkomma bearbetning av stora mängder data, medan andra kan användas för tolkning och analys av data. Till exempel, de Python programmerare har möjlighet att använda storskalig databehandling och wrangling verktyg som PyTables, Pandor, PySpark, Disco Project, och Python API för Spark Data Analytics. På samma sätt kan de åstadkomma storskalig dataanalys med hjälp av verktyg som scikit lära, scikit-bild och Augustus. Minskar Time to market

Ett antal rapporter har visat att företagen föredrar med hjälp av öppen källkod programmeringsspråk för att minska time-to-market. Som ett dynamiskt programmeringsspråk, kan Python användas för att bygga verksamhetskritiska företagsapplikationer för olika domäner. Python kommer också med en enorm bibliotek för att minska utvecklingstiden programvara avsevärt. Utvecklarna har också möjlighet att skriva kod i andra programmeringsspråk, och integrera den med Python-kod till snabb time-to-market för ansökningarna.

Effektivitet Python för att bearbeta stora data kan också bestämmas av dess popularitet bland stor och ansedd organisation. Python för närvarande används av flera ansedda institutioner, däribland JP Morgan, Bank of America

Merrill Lynch, ABN AMRO Bank, Treasury Systems och Altis Investment Management. Däremot kan små företag och nystartade också utnyttja kraften i Python för stora databehandling, eftersom det är ett språk med öppen källkod programmering.

Vi tillhandahåller Python webbutveckling tjänster. Om du vill diskutera med en Python expert eller vill anställa utvecklare för din webbutveckling behov, vänligen kontakta Mindfire Solutions.