python與大數(shù)據(jù)什么關(guān)系啊？Python是一種計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言。Python的設(shè)計(jì)理念強(qiáng)調(diào)代碼的可讀性和簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法。Python允許開(kāi)發(fā)人員用比C或Java更少的代碼來(lái)表達(dá)想法。大數(shù)據(jù)技術(shù)包括但不限

python與大數(shù)據(jù)什么關(guān)系?。?/h2>

Python是一種計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言。Python的設(shè)計(jì)理念強(qiáng)調(diào)代碼的可讀性和簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法。Python允許開(kāi)發(fā)人員用比C或Java更少的代碼來(lái)表達(dá)想法。

大數(shù)據(jù)技術(shù)包括但不限于：科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)管理和處理。

許多開(kāi)源科學(xué)計(jì)算軟件包都提供Python接口，如著名的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)opencv、三維可視化庫(kù)VTK、醫(yī)學(xué)圖像處理庫(kù)ITK。

有更多專(zhuān)門(mén)針對(duì)Python的科學(xué)計(jì)算擴(kuò)展庫(kù)，如numpy、SciPy和Matplotlib，它們?yōu)镻ython提供了快速的數(shù)組處理、數(shù)值運(yùn)算和繪圖功能。

因此，由Python語(yǔ)言及其眾多擴(kuò)展庫(kù)組成的開(kāi)發(fā)環(huán)境非常適合工程技術(shù)、科研人員處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、制作圖表，甚至開(kāi)發(fā)科學(xué)計(jì)算應(yīng)用。

這就是為什么Python廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域以及它們之間的關(guān)系。

簡(jiǎn)而言之，Python易于使用。許多第三方庫(kù)使Python具有許多部分。其他語(yǔ)言正忙于構(gòu)建輪子。蟒蛇可以直接造車(chē)。

29歲想學(xué)python，有哪些建議？

學(xué)習(xí)Python與年齡無(wú)關(guān)。去年，我33歲的時(shí)候在openstack上學(xué)習(xí)Python。在我的職業(yè)生涯中，我學(xué)過(guò)幾種語(yǔ)言，包括C、C、PHP和python。

就學(xué)習(xí)內(nèi)容而言，我認(rèn)為學(xué)習(xí)一門(mén)語(yǔ)言主要包括兩個(gè)方面：

1）語(yǔ)言本身的語(yǔ)法，其實(shí)內(nèi)容很少

2）與語(yǔ)言相關(guān)的系統(tǒng)庫(kù)和第三方庫(kù)，內(nèi)容多，難度大

另外，我的經(jīng)驗(yàn)是如何學(xué)好一門(mén)語(yǔ)言的實(shí)踐，實(shí)踐包括兩個(gè)方面：

1）閱讀更多的代碼，你可以看到更好的開(kāi)源項(xiàng)目，如openstack或Django等。

2）編寫(xiě)更多的代碼。如果你的工作中有項(xiàng)目，如果沒(méi)有，你可以寫(xiě)一些小項(xiàng)目。例如，開(kāi)發(fā)一個(gè)python版本的redis。

python中用to_csv（）儲(chǔ)存數(shù)據(jù)為什么只能存儲(chǔ)到一條數(shù)據(jù)？

此循環(huán)邏輯有問(wèn)題，因?yàn)樽詈髢尚写a位于循環(huán)體中，這導(dǎo)致每個(gè)to_ucsv只導(dǎo)出一段數(shù)據(jù)。最后，運(yùn)行程序后，CSV文件中的最終結(jié)果只是最后一段數(shù)據(jù)。

而且這個(gè)程序太復(fù)雜了，有很多冗余的計(jì)算，到時(shí)數(shù)據(jù)會(huì)有性能問(wèn)題。您可以使用以下方法，以更簡(jiǎn)潔。

??段循環(huán)邏輯有問(wèn)題， 因?yàn)樽詈蟮?行代碼都在循環(huán)體里面，這導(dǎo)致了每次to_csv只導(dǎo)出一條數(shù)據(jù)。最后程序運(yùn)行完之后，csv文件里的最終結(jié)果只是最后一條數(shù)據(jù)而已。

而且這段程序過(guò)于繁雜了，有很多多余的計(jì)算，當(dāng)數(shù)據(jù)多的時(shí)候會(huì)有性能問(wèn)題?？梢杂孟旅娴姆椒ǎ?要更簡(jiǎn)潔。

# 直接把profile（也就是result字段里的內(nèi)容）放進(jìn)DataFrame參數(shù)里面# 然后在把需要的字段過(guò)濾一下， 這樣就可以1行代碼解決你的問(wèn)題了，當(dāng)然下面的為了讓代碼更易讀，我分成了3行。profile = responer.json()(["content"]["positionTrsult"]["result"])profileColumns = ["positionName"， "city"， "education"， "workYear"]f = pd.DataFrame(profile， columns=profileColumns )#pandas在很多操作的時(shí)候，能得到我們想象中的結(jié)果，所以多試試，會(huì)有很多驚喜的~

然后看你是剛用pandas（我也是剛學(xué)習(xí)pandas），給你一個(gè)建議， 就是涉及到pandas的操作就【盡量】不要用循環(huán)，這對(duì)以后處理大量數(shù)據(jù)的時(shí)候會(huì)產(chǎn)生非常大的性能問(wèn)題的。我用循環(huán)處理10W 的數(shù)據(jù)的時(shí)候等了十分鐘都沒(méi)有得出結(jié)果來(lái)。。。CPU是8700k，內(nèi)存32G都不行...

然后看看你是否使用pandas（我也剛剛學(xué)過(guò)pandas），我給你一個(gè)建議，就是在pandas操作的時(shí)候，不要使用循環(huán)（盡可能），這會(huì)在以后處理大量數(shù)據(jù)時(shí)造成非常大的性能問(wèn)題。當(dāng)我在循環(huán)中處理10W的數(shù)據(jù)時(shí)，我已經(jīng)等了十分鐘，但是我不能得到結(jié)果。。。CPU為8700k，內(nèi)存為32g