大数据为什么需要学python？
Python是数据科学中使用最广泛的编程语言
用Python管理大数据
Python已经在数据世界中非常流行。它有大量可供开发人员使用的库和框架。许多Python库对于数据分析和机器学习特别有用。这些库为处理大数据提供了无数的支持，使Python成为大数据最受欢迎的语言。
大数据中的Python可以帮助开发人员并使其受益，原因有很多。
Python的可扩展性
说到可伸缩性，Python是最好的编程语言中的第一位。只要数据数量增加，它就有可能迅速提高数据的处理速度。与Java和R等其他无法处理大量数据的编程语言不同，Python可以非常平稳、轻松地处理大量数据。
Python具有简单编码的特点
与其他编程语言相比，Python涉及更少的代码行。它可以用最少的代码行执行程序，并提供自动识别和关联数据类型的帮助。这种语言可以在一段时间内处理冗长复杂的任务。
Python相对其它语言来说容易入门
Python可以很快学会，因为就算是非程序员也可以读懂这种语言的语法。对于程序员或开发人员来说，不需要学习或理解Python语言。大型社区对这种编程语言的及时支持有助于解决许多实时问题。任何人都可以通过在实际应用程序中使用Python来快速学习它。
Python有多个库支持
由于Python对库有广泛的支持，许多库适合于数据分析、可视化、数值计算和机器学习。大数据需要科学的计算和数据分析，Python与大数据的统一使它们成为了很好的伙伴。Pandas、Numpy、Scikit Learn和SciPy等都是一些Python库。
此外，Python的数据处理速度很快，因此非常适合大数据的使用。与其他编程语言相反，用Python编写的数据代码可以在很短的时间内执行。
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