Sfruttare la potenza della Python a processo Big Data da Steve Nellon

Poiché un certo numero di recenti indagini hanno messo in luce, Python è il linguaggio di codifica più popolare del 2015. Allo stesso tempo, Python è anche valutato come uno dei linguaggi di programmazione più efficaci per il trattamento grandi, complesse e del hardcore dati. Come un linguaggio di programmazione ad alto livello, Python consente ai programmatori di esprimere concetti scrivendo codice meno e leggibile. Il design altamente estensibile di Python rende ulteriormente integrabile con le applicazioni esistenti come un'interfaccia di programmazione. Ci sono anche diversi strumenti che aiutano le aziende a elaborare e analizzare i dati su larga scala sfruttando la potenza di Python.

Perché Python è ampiamente utilizzato dalle imprese per Big Data Processing?

solido e potente

Come notato in precedenza, Python consente agli sviluppatori di esprimere concetti senza dover scrivere più linee di codice. Inoltre, supporta diversi principi di programmazione, tra cui orientata agli oggetti, programmazione imperativa e funzionale. La caratteristica rende il linguaggio di programmazione robusto, solido e potente. Quindi gli sviluppatori possono utilizzare Python per scrivere codice pulito, leggibile e meno. Oltre ad essere facile da correggere e mantenere, minore quantità di codice è anche meno soggetto a problemi. Inoltre, il linguaggio di programmazione è abbastanza veloce per ottimizzare le funzionalità e le prestazioni delle applicazioni basate sui dati.

Altamente flessibile

Python è più flessibile e scalabile rispetto ad altri linguaggi di programmazione. Nel 2007, YouTube migrato al linguaggio di programmazione orientato agli oggetti per realizzare maggiore scalabilità. La natura flessibile di Python rende ulteriormente utilizzabile per la costruzione di una vasta gamma di applicazioni, tra cui siti web, applicazioni internet, applicazioni desktop, Voice over IP, e il sistema amministrativo. Gli sviluppatori hanno anche possibilità di utilizzare una varietà di strumenti Python per sviluppare rapidamente applicazioni scientifiche e numerico. Così, Python rende più facile per le aziende di creare applicazioni basate sui dati per i dispositivi e piattaforme differenti.

Facile da usare

Nonostante sia potente e flessibile, Python è facile da imparare e da usare. Molti sviluppatori di software anche scegliere Python come primo linguaggio di programmazione. A differenza di altri linguaggi di programmazione, Python non richiede agli studenti di cercare riferimenti di frequente. Inoltre, la sintassi semplice e diretto di Python rende programmatori adottare diverse buone pratiche di programmazione. È per questo; gli analisti di business ei manager possono imparare ed usare il linguaggio di programmazione senza mettere alcuno sforzo aggiuntivo.

Funziona con esistente infrastruttura IT

Python è disponibile per i principali sistemi operativi, tra cui Windows, Linux, UNIX e Mac OS X. Gli sviluppatori possono eseguire ulteriori Python codice lo sviluppo di applicazioni su più piattaforme semplicemente installando Python specifica. Così le aziende possono usare Python indipendentemente dal loro sistema esistente. Allo stesso tempo, le soluzioni basate su Python possono essere integrate con l'infrastruttura IT esistente del business. Come Python può essere utilizzato per la creazione di una vasta gamma di applicazioni basate sui dati, diventa più facile per le imprese per elaborare i dati del hardcore senza investire in sistemi aggiuntivi.

Strumenti di elaborare grandi scala dati

In Oltre ad essere un potente linguaggio di programmazione per l'elaborazione dei dati su larga scala, Python beneficia anche di diversi kit di strumenti forniti dalla comunità ricca di dati. Alcuni di questi strumenti possono essere utilizzati dai programmatori per effettuare il trattamento di dati di grandi dimensioni, mentre altri possono essere utilizzati per l'interpretazione e l'analisi dei dati. Ad esempio, i programmatori Python hanno possibilità di utilizzare l'elaborazione su larga scala dei dati e strumenti di dispute come PyTables, panda, PySpark, discoteca progetto, e Python API per il quadro di analisi dei dati Spark. Allo stesso modo, si può effettuare l'analisi dei dati su larga scala usando strumenti come scikit-learn, scikit-immagine, e di Augusto.

Riduce Time to Market

Una serie di studi hanno evidenziato che le imprese preferiscono utilizzando linguaggi di programmazione open source per ridurre il time-to-market. Come linguaggio di programmazione dinamica, Python può essere utilizzato per la creazione di applicazioni mission-critical aziendali per vari settori. Python viene fornito con una vasta libreria standard per ridurre i tempi di sviluppo del software in modo significativo. Gli sviluppatori hanno anche possibilità di scrivere codice in altri linguaggi di programmazione, e si integrano con il codice Python per il time-to-market per le applicazioni.

L'efficacia di Python per elaborare i dati di grandi dimensioni possono anche essere determinato dalla sua popolarità tra grande e rispettabile organizzazione. Python è attualmente utilizzato da diverse istituzioni rispettabili, tra cui JP Morgan, Bank of America Merrill Lynch

, ABN AMRO Bank, Tesoro Systems e Altis Investment Management. Tuttavia, le piccole imprese e start-up possono anche sfruttare la potenza di Python per grande elaborazione dei dati, in quanto è un linguaggio di programmazione open source.

Forniamo Python servizi di sviluppo web. Se volete discutere con un esperto di Python o desidera noleggiare gli sviluppatori per le vostre esigenze di sviluppo web, si prega di contattare Mindfire Solutions.