Udnyttelse af Power of Python til processen Big data af Steve Nellon

Som en række nylige undersøgelser har fremhævet, Python er den mest populære kodesprog af 2015. Samtidig er Python også vurderet som en af ​​de mest effektive programmeringssprog til forarbejdning store, komplekse og hardcore data. Som et højt niveau programmeringssprog, Python giver programmører til at udtrykke begreber ved at skrive mindre og læsbar kode. Den meget Extensible design Python yderligere gør det indlejres med de eksisterende programmer som en programming interface. Der er også forskellige værktøjer, der hjælper virksomheder med at behandle og analysere store data ved at udnytte kraften i Python.

Hvorfor Python anvendes bredt af Virksomheder til Big Data Processing?

Solid og kraftfuld

Som tidligere nævnt, Python muligt for udviklere at udtrykke begreber uden at skrive længere linjer kode. Også, det understøtter flere programmerings principper, herunder objektorienteret, bydende nødvendigt og funktionel programmering. Funktionen gør programmeringssprog robust, solid og kraftfuld. Så udviklere kan bruge Python til at skrive ren, læsbar og mindre kode. Ud over at være lettere at debug og vedligeholde, den mindre mængde kode er også mindre udsat for problemer. Også programmeringssprog er hurtig nok til at optimere datadrevne programmer 'funktionalitet og ydeevne.

Meget fleksibel

Python er mere fleksibel og skalerbar end andre programmeringssprog. I 2007 YouTube migreret til objektorienteret programmeringssprog til at udføre større skalerbarhed. Den fleksible karakter af Python yderligere gør den anvendelig til opbygning af en bred vifte af applikationer, herunder hjemmesider, internet apps, desktop applikationer, Voice over IP, og systemet administrativt. Udviklerne har også mulighed for at bruge en række forskellige Python værktøjer til hurtigt at udvikle den videnskabelige og numerisk applikation. Således Python gør det lettere for virksomhederne at skabe datadrevne applikationer til forskellige enheder og platforme.

Let at bruge

Trods kraftfuld og fleksibel, er let at lære og bruge Python. Mange softwareudviklere endda vælge Python som deres første programmeringssprog. I modsætning til andre programmeringssprog, er Python kræver ikke eleverne til at lede efter referencer ofte. Endvidere den enkle og ligetil syntaks i Python gør programmører vedtage flere gode programmering praksis. Det er derfor; de forretningsmæssige analytikere og ledere kan lære og bruge programmeringssproget uden at nogen ekstra indsats.

Arbejder med eksisterende it-infrastruktur

Python er til rådighed for større operativsystemer, herunder Windows, Linux, UNIX og Mac OS X. Udviklerne kan endvidere udføre Python applikationsudvikling kode på flere platforme blot ved at installere specifikke Python tolk. Så virksomhederne kan bruge Python uanset deres eksisterende system. På samme tid, kan Python-baserede løsninger integreres med virksomhedens eksisterende it-infrastruktur. Som Python kan bruges til at skabe en bred vifte af data-drevne applikationer, bliver det lettere for virksomhederne at behandle hardcore data uden at investere i yderligere systemer.

Værktøjer til at behandle store-Scale data

I Ud over at være en kraftfuld programmeringssprog til storstilet databehandling, Python nyder også godt af forskellige toolkits, som den rige data samfund. Nogle af disse værktøjer kan bruges af programmører at effektuere behandlingen af ​​store data, mens andre kan anvendes til fortolkning og analyse af data. For eksempel er de Python programmører har mulighed for at bruge storstilet databehandling og tovtrækkeri værktøjer som PyTables, pandaer, PySpark, Diskotek Project, og Python API for rammerne Spark data analytics. På samme måde kan de effektuere storstilet dataanalyse ved hjælp af værktøjer som scikit-lære, scikit-billede, og Augustus.

Reducerer tid til markedet

En række rapporter har understreget, at virksomhederne foretrækker anvendelse af åbne kilde programmeringssprog til at reducere time-to-market. Som en dynamisk programmeringssprog, kan Python bruges til opbygning af forretningskritiske virksomhedsapplikationer til forskellige domæner. Python leveres også med en enorm standard biblioteket til at reducere softwareudvikling tid betydeligt. Udviklerne har også mulighed for at skrive kode i andre programmeringssprog, og integrere den med Python kode til hurtig time-to-market for ansøgningerne.

Effektiviteten af ​​Python til at behandle store data kan også bestemmes af sin popularitet blandt store og velrenommerede organisation. Python øjeblikket bruges af flere velrenommerede institutioner, herunder JP Morgan, Bank of America

Merrill Lynch, ABN AMRO Bank, Treasury Systems, og Altis Investment Management. Imidlertid kan de små virksomheder og nystartede også udnytte kraften i Python til store databehandling, da det er en open source programmeringssprog.

Vi leverer Python webudvikling tjenester. Hvis du gerne vil diskutere med en Python ekspert eller gerne vil ansætte udviklere til dine web udviklingsbehov, kontakt Mindfire Solutions.