Unngå disse feilene mens du bruker Python for Big data ved Marvin Cole

Python - En sann venn av webutvikler: Python er en av de gamle språkene som ble utviklet for å gi tøff konkurranse med C og C ++. Du trenger ikke å si, det er sterkt inspirert fra objektorientert programmering tilnærming av C ++ med noen forbedrede funksjoner i den. På grunn av sin likhet med C og C ++, kan den brukes til å utvikle maskin programmering, mobil utvikling, desktop applikasjon og web-applikasjon også. Dens motto er "Batterier følger" indikerer dens potensial for å utvikle store programmer på en svært mindre tid på grunn av tilstedeværelsen av alle nødvendige og vanlige metoder og moduler. Derfor blir Python maksimal prioritet fra programvareutviklere mens utvikle noen store data program. Det har potensiale til å utvikle store applikasjoner i kort tid med maksimal effektivitet. På samme tid på grunn av sin store bibliotek, for ofte webutvikler miss bruke den innebygde optimalisert funksjoner som skaper problemer i fremtiden som ytelsesproblem, optimalisering problemet og synkroniseringsproblemer. La oss ta en rask titt over disse vanlige feil gjort av Python utviklere mens håndtere store dataprosjekter

Hold orden på datatyper og amp.; Schemata: Noen ganger kan en Python utvikler når de projiseres inn i et miljø som er sterkt påvirket av database aksesser, klarer han å finne den riktige datatypen av hver og data i databasen. Vel, vi kan si det er en uforsiktig atferd eller over tilliten til webutvikler som tror at datatypen noen variabler er det han tar for å; men i virkeligheten, kan det ha en annen type. Så Python utbygger bør komme ut av hans oppfatning og dobbeltsjekke hver og datatyper før du implementerer spørringen i søknaden

Manuell integrasjon med tyngre teknologier og skript:. Noen ganger webutvikler må håndtere store mengder data som hundrevis av GBS. På den tiden, gjør Python utvikler en særegen feil ie, de prøver å hente og analysere de enorme data fra Python miljøet. De bør forstå at Python er et skriptspråk og selv om det er optimalisert, men fortsatt er det ikke en god idé å analysere slike en stor data. Så Python utbygger må bruke en tredjepart raskere rammeverk for å utføre tunge løft på data og utføre analysen gjennom rammeverket. Så for en slik tung teknologi eller skript (database) utbygger må ta hjelp av rammer

tid og tidssone bør håndteres på riktig måte. Det er et vanlig problem for Python utviklere mens håndtere tid og tidssone for alle bruksområder. Selv om utbygger kan trekke ut tiden med dato klokkeslett parameteren, men det må konverteres til lokal tid ved hjelp av riktig tidssone metode. For det samme, må Python utbygger implementere tidsstempel konsept i koden

Tune for Performance:. Når webutvikler utvikler et program bør han fokusere på ulike flaskehalser i programmet fordi den bestemmer optimalisering standard av søknaden som påvirker sluttbrukeropplevelsen. Så han må optimalisere koden samtidig utvikle programmet og bør prøve å optimalisere det ved å analysere responstiden av søknaden

Riktig testing er et must. Vi må akseptere betydningen av testing i programvareutvikling livssyklus og det bør tas svært alvorlig mens håndtere store dataapplikasjoner. Utbygger bør teste funksjonaliteten til hver funksjon, men på samme tid, bør han validere alle feltene og skal teste optimalisering av søknaden grundig

Du kan leie utviklere fra toppen. tilpasset python utvikling selskap i India som kan hjelpe deg å bygge produkter innenfor tildelte budsjetter og tidsplaner

Vi gir. python utviklings tjenester. Hvis du ønsker å leie python utviklere fra teamet vårt, vennligst ta kontakt med oss ​​på Mindfire Solutions

.