長(zhǎng)沙Python處理大數(shù)據(jù)的劣勢(shì)和優(yōu)勢(shì)是什么

       Python處理大數(shù)據(jù)的劣勢(shì)和優(yōu)勢(shì)是什么？python能處理數(shù)以百萬行級(jí)的大數(shù)據(jù)，但是也有它的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)。而對(duì)于現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)量，百萬行級(jí)并不算多，而其起點(diǎn)一般都是在10億以上。python的優(yōu)勢(shì)不在于運(yùn)行效率，而在于開發(fā)效率和高可維護(hù)性。針對(duì)特定的問題挑選合適的工具，本身也是一項(xiàng)技術(shù)能力。下面我們來看看Python處理大數(shù)據(jù)的劣勢(shì)和優(yōu)勢(shì)是什么。

       Python處理大數(shù)據(jù)的劣勢(shì)：

       1、python線程有g(shù)il，通俗說就是多線程的時(shí)候只能在一個(gè)核上跑，浪費(fèi)了多核服務(wù)器。在一種常見的場(chǎng)景下是要命的：并發(fā)單元之間有巨大的數(shù)據(jù)共享或者共用(例如大dict)，多進(jìn)程會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存吃緊，多線程則解決不了數(shù)據(jù)共享的問題，單獨(dú)的寫一個(gè)進(jìn)程之間負(fù)責(zé)維護(hù)讀寫這個(gè)數(shù)據(jù)不僅效率不高而且麻煩

       2、python執(zhí)行效率不高，在處理大數(shù)據(jù)的時(shí)候，效率不高，這是真的，pypy(一個(gè)jit的python解釋器，可以理解成腳本語言加速執(zhí)行的東西)能夠提高很大的速度，但是pypy不支持很多python經(jīng)典的包，例如numpy(順便給pypy做做廣告，土豪可以捐贈(zèng)一下PyPy - Call for donations)

       3、絕大部分的大公司，用java處理大數(shù)據(jù)不管是環(huán)境也好，積累也好，都會(huì)好很多

       Python處理數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)(不是處理大數(shù)據(jù))：

       1、異�？旖莸拈_發(fā)速度，代碼量巨少

       2、豐富的數(shù)據(jù)處理包，不管正則也好，html解析啦，xml解析啦，用起來非常方便

       3、內(nèi)部類型使用成本巨低，不需要額外怎么操作(java，c++用個(gè)map都很費(fèi)勁)

       4、公司中，很大量的數(shù)據(jù)處理工作是不需要面對(duì)非常大的數(shù)據(jù)的

       5、巨大的數(shù)據(jù)不是語言所能解決的，需要處理數(shù)據(jù)的框架雖然小眾，但是python還是有處理大數(shù)據(jù)的框架的，或者一些框架也支持python

       6、編碼問題處理起來太方便了

       Python處理大數(shù)據(jù)的劣勢(shì)和優(yōu)勢(shì)是什么？通過上面的介紹大家應(yīng)該有所了解了，希望能給熱愛大數(shù)據(jù)開發(fā)的同學(xué)帶來幫助。

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