Undgå disse fejl, mens du bruger Python for Big Data efter Marvin Cole

Python - En af web-udvikler sand ven: Python er en af ​​disse gamle sprog, som blev udviklet til at give hård konkurrence med C og C ++. Ingen grund til at sige, det er stærkt inspireret fra objektorienteret programmering tilgang C ++ med nogle forbedrede funktioner i det. På grund af sin lighed med C og C ++, kan det bruges til at udvikle maskine programmering, mobil applikationsudvikling, desktop applikation og web-applikation også. Dens motto er "Batterier inkluderet" indikerer dets potentiale til at udvikle store applikationer på et meget mindre tid på grund af tilstedeværelsen af ​​alle nødvendige og fælles metoder og moduler. Derfor Python får maksimal prioritet fra softwareudviklere samtidig udvikle nogen big data ansøgning. Det har potentiale til at udvikle store applikationer i lille tid med maksimal effektivitet. På samme tid på grund af sin store bibliotek, at ofte webudvikler miss bruge den indbyggede optimerede funktioner, som skaber problemer i fremtiden ligesom ydeevne problem, optimering udstedelse og synkronisering spørgsmål. Lad os få et hurtigt kig i løbet af disse almindelige fejl foretaget af Python-udviklere mens der beskæftiger sig med store data-projekter

Hold styr på datatyper &.; Skemaer: Nogle gange kan en Python-udvikler, når projiceret ind i et miljø, som er stærkt påvirket af databasen adgange, han undlader at bestemme den korrekte datatype for hver og data fra databasen. Nå, kan vi sige, at det er en skødesløs adfærd eller over tillid til web-udvikler, der tror, ​​at datatypen for nogle variabler er, hvad han formoder at; men i virkeligheden kan det have en anden type. Så Python udvikler bør komme ud af sin opfattelse og dobbelttjekke hver og datatyper, før den forespørgsel i ansøgningen

Manuel integration med tungere teknologier og scripts:. Undertiden web-udvikler har at gøre med enorme beløb af data som hundredvis af GBs. Dengang Python udvikleren gør en ejendommelig fejltagelse dvs de forsøger at hente og analysere disse enorme data fra Python miljø. De skal forstå, at Python er et scriptsprog, og selv om det er optimeret, men stadig er det ikke en god ide at analysere sådanne en enorm data. Så Python bygherren skal bruge en tredjepart hurtigere rammer til at udføre den tunge løft på dataene og udføre analysen inden for rammerne. Så for sådan tung teknologi eller scripts (database) skal bygherren tage ved hjælp af rammer

Tid og Tidszone skal håndteres korrekt:. Det er en fælles udgave af Python-udviklere mens der beskæftiger sig med tiden og tidszone for enhver ansøgning. Selvom udvikleren kan udtrække den tid med dato tid parameter, men det skal blive konverteret til den lokale tid ved hjælp af ordentlig tidszone metode. For den samme, må Python bygherren gennemføre tidsstempel koncept i koden

Tune for Performance:. Når webudvikler udvikler et program, han bør fokusere på forskellige flaskehalse i ansøgningen, fordi det afgør optimering standarden af ​​ansøgningen som påvirker slutbrugeren oplevelse. Så han skal optimere koden samtidig udvikle ansøgningen og bør forsøge at optimere det ved at analysere responstiden for ansøgningen

Korrekt test er et must:. Vi må acceptere vigtigheden af ​​test i softwareudvikling livscyklus og det skal tages meget alvorligt, mens der beskæftiger sig med store data applikationer. Bygherren skal teste funktionaliteten af ​​hver eneste funktion, men på samme tid, bør han validere alle felter og skal teste optimering af ansøgningen grundigt

Du kan leje udviklere fra toppen. brugerdefinerede python udvikling selskab i Indien der kan hjælpe dig med at opbygge produkter inden tildelte budgetter og tidsplaner

Vi leverer. python udvikling tjenester. Hvis du ønsker at leje python udviklere fra vores team, bedes du komme i kontakt med os på Mindfire Solutions

.