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本篇文章為大家展示了Python做大數據的優勢，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
Python是數據科學家十分喜愛的編程語言，其內置了很多由C語言編寫的庫，操作起來更加方便，Python在網絡爬蟲的傳統應用領域，在大數據的抓取方面具有先天優勢，目前，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Python類庫。
Python十分適合數據抓取工作，對于大數據的處理，具有一定的局限性：
Python在大數據處理方面的優勢：
1. 異常快捷的開發速度，代碼量少；
2. 豐富的數據處理包，使用十分方便；
3. 內部類型使用成本低；
4. 百萬級別數據可以采用Python處理。
Python在大數據處理方面的劣勢：
1. python線程有gil，多線程的時候只能在一個核上跑，浪費了多核服務器；
2. python執行效率不高，在處理大數據的時候，效率不高；
3. 10億級別以上的數據Python效率低。
Python適合大數據的抓取、載入和分發，相比于其他語言更加簡單、高效；求一些常用的統計量和求一些基本算法的結果，Python也有現成的高效的庫，但是針對大數據處理，Python具有一定的局限于，因此，涉及大數據處理時，可以用Python做整個流程的框架，核心CPU密集操作可以采用C語言等編程語言！
上述內容就是Python做大數據的優勢，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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