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python大数据分析实例_光环大数据Python培训。现在这个时代,技术飞速发展Python和大数据的应用也越来越广泛。用python处理数据是家常便饭,从事的工作涉及nlp,算法,推荐,数据挖掘,数据清洗,数据量级从几十k到几T不等。

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光环大数据作为国内知名的Python培训机构,为大家总结下Python处理大数据的劣势:

1.python线程有gil,通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑,浪费了多核服务器。在一种常见的场景下是要命的:并发单元之间有巨大的数据共享或者共用,多进程会导致内存吃紧,多线程则解决不了数据共享的问题,单独的写一个进程之间负责维护读写这个数据不仅效率不高而且麻烦;

2.绝大部分的大公司,用java处理大数据不管是环境也好,积累也好,都会好很多;

3.python执行效率不高,在处理大数据的时候,效率不高,这是真的,pypy(一个jit 的python解释器,可以理解成脚本语言加速执行的东西)能够提高很大的速度,但是pypy 不支持很多python经典的包,例如numpy;

4.公司中,很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的;

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5.巨大的数据不是语言所能解决的,需要处理数据的框架虽然小众,但是python还是有处理大数据的框架的,或者一些框架也支持python;

6.编码问题处理起来会方便很多。

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