Evitare questi errori durante l'utilizzo di Python per i Big Data di Marvin Cole

Python - Un vero amico di web developer: Python è uno di quei vecchi linguaggi che sono stati sviluppati per dare una forte concorrenza con C e C ++. Non c'è bisogno di dirlo, è altamente ispirata dall'oggetto orientato approccio di programmazione di C ++ con alcune funzionalità avanzate all'interno di esso. A causa della sua somiglianza con C e C ++, può essere utilizzata per sviluppare la programmazione della macchina, lo sviluppo di applicazioni mobili, applicazioni desktop e applicazioni web troppo. Il suo motto è "batterie incluse" indica la sua capacità di sviluppare applicazioni enormi in un molto meno tempo per la presenza di tutti i metodi e moduli necessari e comuni. Quindi, Python riceve la massima priorità da parte degli sviluppatori di software, mentre lo sviluppo di qualsiasi grande applicazione dei dati. Ha il potenziale per lo sviluppo di grandi applicazioni in poco tempo con la massima efficienza. Allo stesso tempo, a causa della sua grande biblioteca, spesso la signorina sviluppatore web per utilizzare le funzioni inbuilt ottimizzato che crea problemi in futuro, come problema di prestazioni, problema di ottimizzazione e problemi di sincronizzazione. Diamo un rapido sguardo su questi errori comuni commessi dagli sviluppatori Python mentre si occupano di progetti di dati di grandi

tenere traccia dei tipi di dati e amplificatore.; Schemi: A volte uno sviluppatore Python quando proiettato in un ambiente che è fortemente influenzato dal database di accessi, non riesce a determinare il tipo di dati corretto di tutti e di tutti i dati del database. Beh, possiamo dire che è un comportamento negligente o sopra fiducia del web developer che pensano che il tipo di dati di alcune variabili sono ciò che egli suppone; ma in realtà, può avere un tipo differente. Così lo sviluppatore Python deve uscire dalla sua percezione e ricontrollare ciascuno e ogni tipi di dati prima di implementare la query nella domanda di integrazione

manuale con le tecnologie più pesanti e script:. a volte lo sviluppatore web ha a che fare con enormi quantità di dati come centinaia di GB. A quel tempo, lo sviluppatore Python fa un errore peculiare cioè, essi cercano di recuperare e analizzare tali dati enormi dall'ambiente Python. Devono capire che Python è un linguaggio di scripting e anche se è ottimizzato, ma ancora non è una buona idea per analizzare una tale enorme di dati. Così lo sviluppatore Python deve utilizzare quadro di un terzo più veloce per eseguire il sollevamento di carichi pesanti sui dati ed eseguire l'analisi attraverso il framework. Così, per tale tecnologia pesante o script (database) lo sviluppatore deve prendere l'aiuto di quadri

Ora e Fuso orario deve essere gestita correttamente:. Si tratta di un problema comune di sviluppatori Python mentre si occupano di tempo ed il fuso orario per qualsiasi applicazione. Anche se lo sviluppatore può estrarre il tempo utilizzando parametro time data ma deve essere convertito l'ora locale utilizzando il corretto metodo di fuso orario. Per lo stesso, lo sviluppatore Python deve implementare concetto timestamp nel codice

Tune for Performance:. Quando lo sviluppatore web si sviluppa un'applicazione che dovrebbe concentrarsi su diversi colli di bottiglia della domanda perché determina il livello di ottimizzazione della domanda che colpisce l'esperienza dell'utente finale. Così egli deve ottimizzare il codice durante lo sviluppo dell'applicazione e dovrebbe cercare di ottimizzarlo, analizzando i tempi di risposta dell'applicazione

sperimentazione adeguata è un must:. Dobbiamo accettare l'importanza dei test nel ciclo di vita di sviluppo del software e dovrebbe essere presa molto sul serio mentre si occupano di applicazioni di grandi dati. Lo sviluppatore deve testare la funzionalità di ogni funzione, ma, allo stesso tempo, egli dovrebbe convalidare tutti i campi e dovrebbe testare l'ottimizzazione dell'applicazione accuratamente

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