Python 适合大数据量的处理吗？
来自：知乎
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Python 能处理数据库中百万行级的数据吗？
处理大规模数据时有那些常用的Python库，他们有什么优缺点？适用范围如何？
王守崑 有意 NLP/对话机器人方向的朋友请联系我
需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题：
1、百万行级不算大数据量，以目前的互联网应用来看，大数据量的起点是10亿条以上。
2. 处理的具体含义，如果是数据载入和分发，用python是很高效的；如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果，python也有现成的高效的库，C实现的和并行化的；如果是纯粹自己写的算法，没有任何其他可借鉴的，什么库也用不上，用纯python写是自讨苦吃。
python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具，本身也是一项技术能力。
我很喜欢用python，用python处理数据是家常便饭，从事的工作涉及nlp，算法，推荐，数据挖掘，数据清洗，数据量级从几十k到几T不等，我来说说吧
百万级别数据是小数据，python处理起来不成问题，python处理数据还是有些问题的
Python处理大数据的劣势：
1、python线程有gil，通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑，浪费了多核服务器。在一种常见的场景下是要命的：并发单元之间有巨大的数据共享或者共用（例如大dict），多进程会导致内存吃紧，多线程则解决不了数据共享的问题，单独的写一个进程之间负责维护读写这个数据不仅效率不高而且麻烦
2、python执行效率不高，在处理大数据的时候，效率不高，这是真的，pypy（一个jit的python解释器，可以理解成脚本语言加速执行的东西）能够提高很大的速度，但是pypy不支持很多python经典的包，例如numpy（顺便给pypy做做广告，土豪可以捐赠一下PyPy - Call for donations）
3、绝大部分的大公司，用java处理大数据不管是环境也好，积累也好，都会好很多
Python处理数据的优势（不是处理大数据）：
1、异常快捷的开发速度，代码量巨少
2、丰富的数据处理包，不管正则也好，html解析啦，xml解析啦，用起来非常方便
3、内部类型使用成本巨低，不需要额外怎么操作（java，c++用个map都很费劲）
4、公司中，很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的
5、巨大的数据不是语言所能解决的，需要处理数据的框架（hadoop， mpi。。。。）虽然小众，但是python还是有处理大数据的框架的，或者一些框架也支持python
6、编码问题处理起来太太太方便了
综上所述：
1、python可以处理大数据
2、python处理大数据不一定是最优的选择
3. python和其他语言（公司主推的方式）并行使用是非常不错的选择
4. 因为开发速度，你如果经常处理数据，而且喜欢linux终端，而且经常处理不大的数据（100m一下），最好还是学一下python
python数据处理的包：
1、自带正则包， 文本处理足够了
2、cElementTree, lxml 默认的xml速度在数据量过大的情况下不足
3、beautifulsoup 处理html
4、hadoop(可以用python) 并行处理，支持python写的map reduce，足够了， 顺便说一下阿里巴巴的odps，和hadoop一样的东西，支持python写的udf，嵌入到sql语句中
5、numpy, scipy, scikit-learn 数值计算，数据挖掘
6、dpark(搬楼上的答案）类似hadoop一样的东西
1，2，3，5是处理文本数据的利器（python不就处理文本数据方便嘛），4，6是并行计算的框架（大数据处理的效率在于良好的分布计算逻辑，而不是什么语言）
暂时就这些，最好说一个方向，否则不知道处理什么样的数据也不好推荐包，所以没有头绪从哪里开始介绍这些包
郭大宽 TerarkDB, 国产高性能存储引擎
这要看具体的应用场景，从本质上来说，我们把问题分解为两个方面：
1、CPU密集型操作
即我们要计算的大数据，大部分时间都在做一些数据计算，比如求逆矩阵、向量相似度、在内存中分词等等，这种情况对语言的高效性非常依赖，Python做此类工作的时候必然性能低下。
2、IO密集型操作
假如大数据涉及到频繁的IO操作，比如从数据流中每次读取一行，然后不做什么复杂的计算，频繁的输入输出到文件系统，由于这些操作都是调用的操作系统接口，所以用什么语言已经不在重要了。
用Python来做整个流程的框架，然后核心的CPU密集操作部分调用C函数，这样开发效率和性能都不错，但缺点是对团队的要求又高了(尤其涉及到Python+C的多线程操作)...所以...鱼与熊掌不可兼得。如果一定要兼得，必须得自己牛逼。
Xiaoyu Ma 大数据平台码农
我们公司每天处理数以P记的数据，有个并行grep的平台就是python做的。当初大概是考虑快速成型而不是极限速度，但是事实证明现在也跑得杠杠的。大数据很多时候并不考虑太多每个节点上的极限速度，当然速度是越快越好，但是再更高层次做优化（比如利用data locality减少传输，建索引快速join，做sample优化partition，用bloomfilter快速测试等等），把python换成C并不能很大程度上提升效率。
yishen chen 我是
很多python库的实现都是用其他语言写的(C比较多)，只是用Python做了个包装而已。库的效率本身不低。
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TA的文库&&
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【在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍】只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据。
这篇文章简单介绍了在Python中利用Pandas处理大数据的过程,Pandas库的使用能够很好地展现数据结构,是近来Python项目中经常被使用使用的热门技术,需要的朋友可以参考下
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据：
& & 硬件环境
& && &&&CPU：3.5 GHz Intel Core i7
& && &&&内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz
& && &&&硬盘：3 TB Fusion Drive
& & 数据分析工具
& && &&&Python：2.7.6
& && &&&Pandas：0.15.0
& && &&&IPython notebook：2.0.0
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用SPSS能进行多大规模的数据处理？
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2017数据科学职位报告：R超过SAS，但仍不如Python
　　作者：Bob Muenchun
　　招聘广告的数量能一定程度上反应每一种软件的流行程度，并从中预测出哪一种在将来会更加流行。本文作者以美国的招聘网站Indeed.com为统计平台，通过对某一天数据科学职位的招聘数量进行统计分析，得出数据科学软件的变化趋势。
　　为了公平，本文采用了一种专门的方法，用来在数据科学职位范围内统计每种软件的招聘数量，文中所有的图片也都是在这个前提下取得的，统计日期为日。
　　各种软件招聘量见下图。其中很多的是SQL，将近18000，然后分别是Python和JAVA(13000左右)，Hadoop(10000左右)，R，C系列和SAS(这是R首次在在数据科学职位报告中超过SAS)，Apache
Spark，Tableau(5000左右，限数据科学职位)，Apache
Hive(3900左右)，Scala，SAP，MATLAB，SPSS。其中Scala，SAP，MATLAB，SPSS均为2500左右。
　　招聘量小于250的软件列在了下图中，分别是：Alteryx(240)，Microsoft(Azure Machine Learning and
Microsoft Cognitive Toolkit，157)，Julia，FORTRAN，Apache
Flink(125)，H2O(100)。以操作容易为卖点的SAS Enterprise
Miner、RapidMiner和KNIME招聘量都是90左右，大概是因为各公司认为没有必要聘请专家?SPSS模块也是同样类型的接口，但却只有50个职位。开源的MXNet深度学习框架有34个职位，而Tensorflow是它的12倍，但是两者都很年轻，有足够大的潜力在未来快速发展。
　　下面我们先来看一下R是如何超过SAS的。从下图可以看出，在2012年到日这个时间段，SAS的职位需求一直都很稳定，而R则稳定增长并很终在2016年早期超过了SAS。另外根据blog
post所述，R于2015年就已经在学术出版物中超过SAS。
　　再来看一下Python和R。Python和R谁更流行的争论是由来已久，但是从来都没有多少数据支持。但是单从招聘职位上来看，Python于2013年就已经超过了R(如下图)。当然我们要清楚，R只是单纯用来进行数据分析，而Python在数据科学领域用途更广泛。
　　36大数据(36dsj.com)
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云创大数据-、大数据、云计算产品供应商python处理大数据的能力如何?
&&我们用python处理大数据的能力怎么样?能够轻松处理百万级别的数据量吗?如果是千万级别的呢?是否还能用python来处理?
&&优逸客小编来回答这个问题：
&&Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。python是解释性语言，但是它跟php，htm，JavaScript一样在浏览器运行的还是像c，常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
&&Python用来做轻量级的比较方便和高效，大数据不是很合适。百万级别数据是小数据，python处理起来不成问题。python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具，本身也是一项技术能力。
&&Python处理数据的优点：
&&1.异常快捷的开发速度，代码量巨少
&&2.丰富的数据处理包，不管正则也好，html解析啦，xml解析啦，用起来非常方便
&&3.内部类型使用成本巨低，不需要额外怎么操作(java，c++用个map都很费劲)
&&4.公司中，很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的
&&5.巨大的数据不是语言所能解决的，需要处理数据的框架(hadoop，mpi。。。。)虽然小众，但是python还是有处理大数据的框架的，或者一些框架也支持pytho
&&6.编码问题处理起来方便。
&&Python处理数据的缺点：
&&1.python线程有gil，通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑，浪费了多核服务器。在一种常见的场景下是要命的：并发单元之间有巨大的数据共享或者共用(例如大dict)，多进程会导致内存吃紧，多线程则解决不了数据共享的问题，单独的写一个进程之间负责维护读写这个数据不仅效率不高而且麻烦
&&2.python执行效率不高，在处理大数据的时候，效率不高，这是真的，pypy(一个jit的python解释器，可以理解成脚本语言加速执行的东西)能够提高很大的速度，但是pypy不支持很多python经典的包。
&&最近比较流行的方法是使用cython，一方面可以略略提高速度，另一方面与C有无缝的接口。
&&java在处理大数据方面速度与易用性略略占优势。C++也经常会使用在核心算法上。语言本身都不是问题。大部分时候大数据还是在处理算法本身而不是语言。
&&在原型阶段python很方便，快速，灵活。所以大数据处理中python是几种语言中最适合的。特别是早期探索阶段。业务与算法经常变更。到了后期基本上都是C++了。java比较适合工程化阶段。
&&至于python处理大数据的能力如何?需要看你的数据量是多少，如果在百万级左右，python处理起来是非常优秀的。
&&优逸客 &http://www.sxuek.com
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为什么Python发展得如此之快？ 09:17:03&|&编辑：hely&|&查看：&|&评论：
Stack Overflow最近的调查显示，Python已经成了发展最快的主流编程语言，也是Stack Overflow上来自高收入国家的访问中，点击量最高的标签。
Stack Overflow最近的调查显示，已经成了发展最快的主流编程语言，也是Stack Overflow上来自高收入国家的访问中，点击量最高的标签。
为什么发展得这么快?的应用范围非常广，从网站开发到，再到DevOps，到处都可以看到它的身影。所以值得认真研究一下近到底是在哪些具体的方面应用得更广了。我是一个使用R语言的家，我对Python在我从事的领域内的发展很感兴趣。在本文中，我会从另一个角度解读Stack Overflow的数据，理解具体是哪些方面的Python应用在增长，以及在什么样的公司和组织中Python用得最多。
分析得出了两个结论。首先，对Python的使用发展得最快的主要有以下几个领域：、机器学习和学术研究。这一点从Pandas包的使用增长率就可以很容易看出，这也是网站上和Python相关的标签中访问量增长最快的。至于是哪些行业在使用Python，我们发现在下面几个行业使用得更多些：电子、制造、软件、政府，尤其是大学。不过，总体来看Python的增长在各个行业之间的分布还是比较均衡的。总之，我们可以从结论中看出数据科学和机器学习已经在许多不同类型的公司中普及开了，而Python则是在这个过程中为大家所普遍接受的选择。
我们的分析数据都来自于世界银行组织认可的高收入国家。
Python发展的类型
Python是可以适用于多种用途的编程语言，可以用于网站开发、数据科学等各种不同类型的任务。那我们该怎样整理出Python最近在这些领域之间的发展情况呢?
作为新手，我们可以查看每个领域内最有名的Python包，看看代表它们的标签的访问量的增长情况。可以把网站开发框架Django和Flask与数据科学的包NumPy、Matplotlib和Pandas等进行对比。(你也可以用Stack Overflow Trends来比较问题的提问率，而不仅仅是访问量)
从来自于高收入国家的Stack Overflow访问量来看，很明显Pandas是增长最快的Python包：它在2011年才刚刚出现，现在Stack Overflow上却有约1%的问题是关于它的。随着时间的增长，关于NumPy和Matplotlib的问题量也有了很大增长。与之形成对比的是，与Django相关的问题量在这段时间内保持得很平稳，Flask虽然有所增长，但占比还比较小。这表明Python的增长应该主要归功于数据科学，而不是网站开发。
但这么看还不全面，因为这里只显示出了那些应用很广的Python特有的包。系统管理员和DevOps工程师们也在很多地方用到了Python，他们提的Python问题也会涉及Linux、Bash和Docker等。同样，很多与Python有关的网站开发问题没有提到Django或Flask，那些开发者提的问题关联的是JavaScript、HTML和CSS之类的&技术支持&标签。但我们不能把Linux、Bash、JavaScript等标签也直接考虑进来，武断地假设它们就是与Python相关的。因此，我们只探讨那些与Python被一起提到的标签。
我们只考虑2017年夏天(七月和八月)的访问量，这样就排除了学生的影响，而且还排除了跨越很长统计周期带来的巨大计算量问题。我们只考虑已注册的用户，而且要在这个时间段内起码浏览过50个Stack Overflow上的问题。我们认为要把一个人称为Python用户至少要满足两个条件：1、他浏览的标签主要是P2、他访问的页面至少有20%是与Python相关的。
常浏览与Python有关标签的人还会喜欢浏览哪些标签?
Pandas毫无悬念地成为Python开发者们访问得最多的标签，经过上文的分析我们就不会对此感到惊奇了。Python开发者们访问得第二多的标签是JavaScript，这代表了用Python做网站开发的那群人，下面不远的Django也是这样。这证实了我们的想法，我们应该考虑那些与Python一起被访问的标签，而不只是一般意义上与Python有关的标签的增长情况。
在列表的下面部分可以看到其它的技术&簇&。我们考虑哪些标签是倾向于被关联起来的，以此来发现它们之间的关系：即Python用户对两个标签的访问量是否会相差甚远。用高度皮尔森相关算法将标签成对过滤之后，我们可以得到如下的网络图。类似这样的可视化技巧还有很多。
从图中可以看到，几个比较大的技术簇可以粗略地描述出一般可以用Python解决的几类问题。图上面中间部分展示的是数据科学和机器学习的簇：中间是Pandas、NumPy和Matplotlib，它们与R、Keras和TensorFlow等技术紧密相连。下面的簇代表了网站开发，与JavaScript、HTML、CSS、Django、Flask和JQuery等相连。图中还有两个小簇，一个是系统管理和DevOps，另一个是右边的数据工程(Spark、Hadoop和Scala)。
按主题的增长
现在我们已经看到与Python有关的Stack Overflow访问可以被大致分成几个主题。接下来我们就可以分析到底是哪些主题带来了Stack Overflow上Python访问量的巨大增长了。
想像一下，假设当我们查看一个用户的浏览历史时，我们发现Python是他访问得最多的标签。那我们怎么可以判断出他是一个网站开发者、数据科学家、系统管理员，或者别的什么呢?我们应该看看他访问得第二多的标签，然后是第三个，等等，顺着他的访问量列表一直看下去，直到发现了某些与上图中某个簇相关的东西。
我们总结出了下面的简单方法，可以将一个用户归类入某个主题。以下是用户最常访问的九个标签，根据这些就可以把他们分类了。
数据科学家：Pandas、NumPy或M
网站开发者：JavaScript、Django、HTML;
系统管理员或DevOps：Linux、Bash或W
其它：除上面的九个标签之外，其它标签所占的流量都不超过5%。
这样做虽然不够严密，但已经足以让我们快速地评估每一类Python增长带来的影响了。我们也试过像潜在狄利克雷分布这样更严格的算法，但得到的结果都差不多。
哪一类Python开发者慢慢地变得越来越多?注意我们是在将用户分类，而不是将被浏览的问题分类，我们展示的是Stack Overflow上所有注册用户(包括了没有访问Python的那些)的一部分。
上图显示在过去的三年里，因网站或系统管理等相关的技术而产生的Python浏览量增长相对缓慢而平稳。但与数据科学相关的Python浏览量却增长得非常快。这表明在数据科学和机器学习领域Python的广泛应用应该就是它快速增长的主要推动力了。
我们还要计算在年间Python开发者对各个标签的访问量来判断单个标签的访问量增长情况。比如，也有可能Javascript的流量从整体看比较平稳，但事实上在Python用户内部访问量的百分比却有所下降。在得到了这样的基于标签的增长率之后，就可以把这些结果展示在我们的网络图中，用于理解哪些主题在增长，哪些在萎缩了。
这帮助我们证实了猜想，绝大部分与Python有关的增长都是与数据科学和机器学习相关的。那些簇的颜色在朝着橙色发展，表明相应的标签已经开始成为Python生态系统中的主要部分了。
理解Python使用量增长的另一个角度是考虑相应的浏览量来自于什么类型的公司。这个角度与考虑浏览网页的开发者类型的不同之处在于，零售公司和媒体公司都会同时雇佣数据科学家和网站开发者。
我们主要关注Python增长量非常大的两个国家：美国和英国。在这两个国家中，我们可以把访问量按行业拆分开来(就像比较AWS和Azure一样)。
访问量高居榜首的是以高等院校为主的学术界。原因是现在的本科生们在编程课上学的都是Python吗?
这样说有道理，但不完全正确。我们在之前的一篇文章中提到过，来自高校的Python访问量在夏天是很平稳的，不只在春天和秋天是这样。比如，在来自高校的访问量中Python和Java都很高，但按季节来划分却可以看到差别。
从百分比可以看到，每年一到夏天Java的访问量就会出现断崖式下跌，因为在大学生的课堂上Java课已经很普通了。与之对比，每年夏天的流量中Python占比却很高。因此高校Python问题的主要流量是来自于学术研究者们，因为他们整年都在持续不断地工作。这也从另一个角度为Python的增长主要来自于科学计算和数据分析提供了证据。
政府部门大量地使用了Python，应用增长非常迅速，Python在电气和制造业中也应用得非常广泛。我对这些行业没那么熟悉，因此也很想知道其中的原因。Python在零售业和保险公司中的应用不多，有些调查显示在那里Java仍是主流。
这篇文章的主旨在于调查Python增长的原因。Python的流量是不是在某些行业中增长得特别多呢?
至少从美国和英国的数据来看，去年Python的应用已经在许多行业中推广开来。在每个行业中，Python带来的流量都有百分之二到三的绝对数量的增长。(注意这就意味着与保险、零售之类应用得没那么广泛的行业对比，在上述行业中的相对增长就更大了)
根据2017年迄今为止的数据，在大多数行业中Java仍然是被访问得最多的标签，但Python一直在保持增长。比如从金融业(Stack Overflow流量的一个大贡献者)的数据来看，Python标签的访问量已经从2016年的第四位提升到了2017年的第二位。
作为一个以前使用Python，现在使用R的数据科学家，看了这个分析之后我是不是该换回来继续使用Python呢?
我不觉得。一方面，R的增长势头也很好，之前的一篇文章显示它在发展最快的编程语言排行榜中仅次于Python。另一方面，我喜欢用R做数据分析，这与它被应用的广泛度关系不大。我也在计划再写一篇文章讲讲我从Python换到R的经历，我喜欢这两种语言的哪些特性，以及为什么我不愿意被迫换回去。
不管怎样，数据科学都是令人兴奋而又发展迅速的领域，自然也会有多种语言在其中共同发展。我的主要目的是想鼓励刚入行的开发者们考虑培养他们在数据科学领域内的技能集。毫无疑问这是软件开发领域发展得最快的部份，也在许多行业里都得到了充分的推广。
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