Utnytt fordelene med Python til prosess Big data fra Steve Nellon

Som en rekke nyere undersøkelser har fremhevet, er Python den mest populære kodespråket fra 2015. Samtidig er Python også rangert som en av de mest effektive programmeringsspråk for behandling store, komplekse og hardcore data. Som et høynivå programmeringsspråk, gjør Python programmerere å uttrykke begreper ved å skrive mindre og lesbar kode. Den svært utvidbar utformingen av Python videre gjør det innebygges med eksisterende applikasjoner som et programmeringsgrensesnitt. Det finnes også ulike verktøy som hjelper bedrifter til å bearbeide og analysere store data ved å utnytte kraften i Python.

Hvorfor Python er mye brukt av bedrifter for Big Data Processing? Anmeldelser

Solid og kraftig

Som nevnt tidligere, gjør Python utviklere å uttrykke begreper uten å skrive lengre linjer med kode. Den støtter også flere programmeringsprinsipper inkludert objektorientert, imperativ og funksjonell programmering. Funksjonen gjør programmeringsspråk robust, solid og kraftig. Slik at utviklere kan bruke Python til å skrive ren, lesbar og mindre kode. I tillegg til å være lettere å feilsøke og vedlikeholde, er den minste mengde av koden også mindre utsatt for problemer. Også programmeringsspråk er rask nok til å optimalisere datadrevne applikasjoner 'funksjonalitet og ytelse.

svært fleksibel

Python er mer fleksible og skalerbare enn andre programmeringsspråk. I 2007 YouTube migrert til objektorientert programmeringsspråk for å oppnå høyere skalerbarhet. Den fleksible natur Python videre gjør det brukbart for å bygge et bredt spekter av bruksområder, inkludert nettsider, internett apps, desktop-applikasjoner, Voice over IP, og system administrative. Utviklerne har også muligheten til å bruke en rekke Python verktøy for å raskt utvikle vitenskapelig og numerisk program. Dermed gjør Python det enklere for bedrifter å lage datadrevne programmer for ulike enheter og plattformer.

Enkel å bruke

tross for å være kraftig og fleksibel, er lett å lære og bruke Python. Mange programvareutviklere selv velge Python som første programmeringsspråk. I motsetning til andre programmeringsspråk, ikke Python krever ikke elevene å lete etter referanser ofte. Videre enkel og rett fram syntaks av Python gjør programmerere vedta flere gode programmeringspraksis. Det er hvorfor; virksomheten analytikere og ledere kan lære og bruke programmeringsspråket uten å sette noen ekstra innsats.

Fungerer med eksisterende IT-infrastruktur

Python er tilgjengelig for større operativsystemer, inkludert Windows, Linux, UNIX og Mac OS X. Utviklerne kan videre utføre Python applikasjonsutvikling kode på flere plattformer ved å installere spesifikk Python tolk. Slik at bedrifter kan bruke Python uavhengig av deres eksisterende system. Samtidig kan Python-baserte løsninger integreres med bedriftens eksisterende IT-infrastruktur. Som Python kan brukes til å skape en rekke datadrevne applikasjoner, blir det lettere for bedriftene å behandle hardcore data uten å investere i flere systemer.

Verktøy for å behandle store-Scale data

I tillegg til å være et kraftig programmeringsspråk for storskala databehandling, Python har også fordelen av ulike verktøysett som tilbys av de rike data samfunnet. Noen av disse verktøyene kan brukes av programmerere for å bevirke behandling av store data, mens andre kan brukes til tolkning og analyse av data. For eksempel, Python programmerere har muligheten til å bruke storskala databehandling og tautrekkingen verktøy som PyTables, pandaer, PySpark, Disco Project, og Python API for Spark dataanalyse rammeverk. På samme måte kan de effektuerer storskala dataanalyse ved hjelp av verktøy som scikit-lære, scikit-image, og Augustus.

Reduserer tid til markedet

En rekke rapporter har fremhevet at bedrifter foretrekker bruk av åpen kildekode programmeringsspråk for å redusere time-to-market. Som et dynamisk programmeringsspråk, kan Python brukes for å bygge virksomhetskritiske bedriftsapplikasjoner for ulike domener. Python kommer også med en stor standard bibliotek for å redusere programvareutvikling tiden betraktelig. Utviklerne har også muligheten til å skrive kode i andre programmeringsspråk, og integrere det med Python-kode til rask time-to-market for søknadene.

Effektiviteten av Python for å behandle store data kan også bestemmes av sin popularitet blant store og anerkjente organisasjonen. Python blir nå brukt av flere anerkjente institusjoner, inkludert JP Morgan, Bank of America

Merrill Lynch, ABN AMRO Bank, Treasury Systems, og Altis Investment Management. Imidlertid kan små bedrifter og startups også utnytte kraften i Python for store dataprosessering, som det er en åpen kildekode programmeringsspråk.

Vi gir Python webutvikling tjenester. Hvis du ønsker å diskutere med en Python ekspert eller ønsker å leie utviklere for dine web utviklingsbehov, vennligst kontakt Mindfire Solutions.