为什么从事大数据行业，一定要学习Python?
大数据处理为什么要用python
大数据的数据从哪里来?除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。
网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。
不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。
抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，著名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。
数据处理
万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程?
如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。
Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言提供了非常好的支持。
Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的Pylearn2，是深度学习领域的重要成员。Theano利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有Pandas，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。
对了，还有iPython，这个工具如此有用，以至于差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行ipython notebook在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。
iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果;如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。
为什么是Python
正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。
对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行import this，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。
对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。
对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证;和Java相比，Python语法简洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码;和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——如何解决问题。
为什么要使用Python进行大数据分析
Python是一个强大的，灵活的，开放的，易于学习的源语言，使用方便，并具有强大的数据操作和分析库。其简单的语法使编程新手很容易学习和掌握，经历过Matlab,，C / C++，java，或Visual Basic，Python提供了一个独特的组合，都能使用编程语言以及使用方便的分析和定量计算
为什么要使用Python进行大数据分析
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导；另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
为什么要使用Python进行数据分析
我使用python这门语言也有三年了，被其简洁、易读、强大的库所折服，我已经深深爱上了python。其pythonic语言特性，对人极其友好，可以说，一个完全不懂编程语言的人，看懂python语言也不是难事。
在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面，相对于R、MATLAB、SAS、Stata等工具，Python都有其优势。近年来，由于Python库的不断发展（如pandas），使其在数据挖掘领域崭露头角。结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
由于python是一种解释性语言，大部分编译型语言都要比python代码运行速度快，有些同学就因此鄙视python。但是小编认为，python是一门高级语言，其生产效率更高，程序员的时间通常比CPU的时间值钱，因此为了权衡利弊，考虑用python是值得的。
Python强大的计算能力依赖于其丰富而强大的库：
Numpy
Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础包。其功能：
1. 快速高效的多维数组对象ndarray。
2. 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。
3. 线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成。
4. 用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具。
除了为Python提供快速的数组处理能力，NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为在算法之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构高效得多。此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。
SciPy
是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，主要包括下面这些包：
1. scipy.integrate：数值积分例程和微分方程求解器。
2. scipy.linalg：扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能。
3. scipy.optimize：函数优化器（最小化器）以及根查找算法。
4. scipy.signal：信号处理工具。
5. scipy.sparse：稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。
6. scipy.special：SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数（如伽玛函数）的Fortran库）的包装器。
7. scipy.stats：标准连续和离散概率分布（如密度函数、采样器、连续分布函数等）、各种统计检验方法，以及更好的描述统计法。
8. scipy.weave：利用内联C++代码加速数组计算的工具。
注：NumPy跟SciPy的有机结合完全可以替代MATLAB的计算功能（包括其插件工具箱）。
SymPy
是python的数学符号计算库，用它可以进行数学表达式的符号推导和演算。
pandas
提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库(如SQL)灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，以便更为便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。
对于使用R语言进行统计计算的用户，肯定不会对DataFrame这个名字感到陌生，因为它源自于R的data.frame对象。但是这两个对象并不相同。R的data.frame对象所提供的功能只是DataFrame对象所提供的功能的一个子集。也就是说pandas的DataFrame功能比R的data.frame功能更强大。
matplotlib
是最流行的用于绘制数据图表的Python库。它最初由John D. Hunter（JDH）创建，目前由一个庞大的开发人员团队维护。它非常适合创建出版物上用的图表。它跟IPython（马上就会讲到）结合得很好，因而提供了一种非常好用的交互式数据绘图环境。绘制的图表也是交互式的，你可以利用绘图窗口中的工具栏放大图表中的某个区域或对整个图表进行平移浏览。
TVTK
是python数据三维可视化库，是一套功能十分强大的三维数据可视化库，它提供了Python风格的API，并支持Trait属性(由于Python是动态编程语言，其变量没有类型，这种灵活性有助于快速开发，但是也有缺点。而Trait库可以为对象的属性添加检校功能，从而提高程序的可读性，降低出错率。) 和NumPy数组。此库非常庞大，因此开发公司提供了一个查询文档，用户可以通过下面语句运行它：
>>> from enthought.tvtk.toolsimport tvtk_doc
>>> tvtk_doc.main()
Scikit-Learn
是基于python的机器学习库，建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上，操作简单、高效的数据挖掘和数据分析。其文档、实例都比较齐全。
小编建议：初学者使用python(x, y)，其是一个免费的科学和工程开发包，提供数学计算、数据分析和可视化展示。非常方便！