大数据为什么选择了Python?

Java和python的区别到底在哪里?

Java是一门面向对象的编程语言,不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。

Java语言作为静态的面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象的理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。Java语言具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点 。主要发展方向有web开发、大数据开发、安卓开发、服务器开发等。

Python是一种面向对象的解释型计算机程序的设计语言, Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言,能够把其他语言制作的各种模块很轻松地结合在一起。

Python可以做日常任务,比如自动备份MP3;可以做网站,很多著名的国外网站YouTube就是Python写的;可以做网络游戏的后台,很多在线游戏的后台都是Python开发的。主要发展方向有数据分析、人工智能、web开发、测试、运维、web安全、游戏制作等。

大数据为什么选择python?

Python 的优势在于资源丰富,拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施,建立了非常良好的生态环境。并不是所有的企业都能自己生产数据,用于决策辅助,更多的互联网企业大部分都是靠爬虫来抓取互联网数据进行分析。而Python在网络爬虫领域有着强势地位,Python 的战略定位就是做一种简单、易用但专业、严谨的通用言语组合。

数据和数据科学领域,它在web前端开发等领域也有广泛应用。从学习难易度来看,作为一个为“优雅”而生的语言,Python语法简捷而清晰,对底层做了很好的封装,是一种很容易上手的高级语言。更重要的是, Python 的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好,可以把各种复杂性包装在 Python 模块里,暴露出漂亮的接口。

这些特点到了 AI 领域中,就成了 Python 的强大优势。 Python 也借助 AI 和数据科学,攀爬到了编程语言生态链的顶级位置。 Python 与 AI 绑在一起,对它们来说,无论是电子商务、搜索引擎、社交网络还是智能硬件,未来都只是生态链下游的数据奶牛、电子神经和执行工具,都将听命于自己。

文章来源:www.xixi.ai(息息人工智能)

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