Undvik dessa misstag när du använder Python för Big Data från Marvin Cole

Python - En sann vän av webbutvecklare: Python är ett av de gamla språk som utvecklats för att ge hård konkurrens med C och C ++. Ingen anledning att säga, det är mycket inspirerad av objektorienterad programmering tillvägagångssätt C ++ med några förbättrade funktioner inom den. På grund av sin likhet med C och C ++, kan den användas för att utveckla maskinprogrammering, mobil applikationsutveckling, datorprogram och webbapplikation också. Dess motto är "Batterier medföljer" indikerar dess potential att utveckla stora applikationer på en mycket mindre tid på grund av närvaron av alla nödvändiga och gemensamma metoder och moduler. Därför, Python får maximal prioritet från mjukvaruutvecklare och samtidigt utveckla några stora uppgifter ansökan. Den har potential att utveckla stora applikationer i små tid med maximal effektivitet. Samtidigt på grund av dess stora bibliotek, för att ofta webbutvecklare miss använda den inbyggda optimerade funktioner som skapar problem i framtiden som prestandaproblem, optimering frågan och synkroniseringsproblem. Låt oss ta en snabb titt över dessa vanliga misstag som gjorts av Python utvecklare samtidigt som arbetar med stora uppgifter projekt

Håll koll typer & uppgifter. Scheman: Ibland Python utvecklare när projiceras i en miljö som är starkt påverkad av databasen åtkomst, inte han att fastställa korrekt datatyp för varje och alla data i databasen. Tja, kan vi säga att det är en vårdslös beteende eller över förtroende webbutvecklare som tycker att datatypen för vissa variabler är vad han förutsätter att; men i verkligheten, kan det ha en annan typ. Så Python utvecklare bör komma ut ur hans uppfattning och dubbelkolla varenda datatyper innan du implementerar frågan i ansökan Omdömen Manuell integration med tyngre teknik och skript:. Ibland webbutvecklare har att hantera stora mängder data som hundratals GBs. På den tiden, gör Python utvecklare en märklig misstag dvs de försöker hämta och analysera de stora data från Python miljön. De borde förstå att Python är ett skriptspråk och även om det är optimerad men ändå är det inte en bra idé att analysera sådana en enorm uppgifter. Så Python utvecklare måste använda en tredje part snabbare ram för att utföra tunga lyft på data och utföra analysen genom ramverket. Så för en sådan tung teknik eller skript (databas) utvecklare måste ta hjälp av ramar

tid och tidszon ska hanteras på rätt sätt. Det är ett vanligt problem i Python utvecklare samtidigt hantera tid och tidszon för alla tillämpningar. Även om utvecklaren kan extrahera tid med datum tid parameter, men det måste omvandlas till lokal tid med hjälp av rätt tidszon metod. För samma, måste Python utvecklare genomföra tidsstämpel begrepp i koden Omdömen Tune for Performance:. När webbutvecklare utvecklar ett program han skulle fokusera på olika flaskhalsar i ansökan eftersom det avgör optimering standarden på ansökan vilket påverkar slutanvändarupplevelse. Så han måste optimera koden samtidigt utveckla programmet och bör försöka optimera den genom att analysera svarstiden för ansökan Omdömen Korrekt testning är ett måste. Vi måste acceptera att det är viktigt att testa i mjukvaruutveckling livscykel och Det bör tas på största allvar samtidigt som arbetar med stora dataapplikationer. Utvecklaren bör testa funktionaliteten hos varje funktion, men samtidigt bör han validera alla fält och bör testa optimering av ansökan noga

Du kan hyra utvecklare från toppen. anpassad python utvecklingsbolag i Indien som kan hjälpa dig att bygga produkter inom budgetanslagen och tidsplaner

Vi tillhandahåller. python utveckling tjänster. Om du vill hyra python utvecklare från vårt team, vänligen ta kontakt med oss ​​på Mindfire Solutions

.