我为啥说 Python 是大数据全栈式开发语言 怎样成为数据分析师

Posted 2023-03-22

就像只要会javascript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。

云基础设施

这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。

云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的 OpenStack

，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Java写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年
初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。

如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。

提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapReduce数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但
是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java，没有官方提供Python支持，不过有很多第
三方库封装了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。

Hadoop MapReduce的替代者，是号称快上100倍的 Spark ，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。

DevOps

DevOps有个中文名字，叫做 开发自运维 。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。

自动化构建是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox,
flake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预
安装什么软件。

自动化测试方面，基于Python的 Robot Framework 企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。 Locust 在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。

自动化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。

在系统监控与度量方面，传统的Nagios逐渐没落，新贵如 Sensu 大受好评，云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不过Python要接入这些工具，并不困难。

除了上述这些工具，基于Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，虽未成气候，但已经得到大量关注。

网络爬虫

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，以至于我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。 参考技术A 前段时间，ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上，有一个演讲主题叫做“Fullstack JavaScript”，是关于用JavaScript进行前端、服务器端，甚至数据库（MongoDB）开发，一个Web应用开发人员，只需要学会一门语言，就可以实现整个应用。
受此启发，我发现Python可以称为大数据全栈式开发语言。因为Python在云基础设施，DevOps，大数据处理等领域都是炙手可热的语言。
领域 流行语言
云基础设施 Python, Java, Go
DevOps Python, Shell, Ruby, Go
网络爬虫 Python, php, C++
数据处理 Python, R, Scala
云基础设施就像只要会JavaScript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。
这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。
云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的OpenStack，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Java写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。
如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。
提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapReduce数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java，没有官方提供Python支持，不过有很多第三方库封装了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。
Hadoop MapReduce的替代者，是号称快上100倍的Spark，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。HDFS的替代品，比如GlusterFS，Ceph等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者，Mesos是C++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。
DevOps
DevOps有个中文名字，叫做开发自运维。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。
自动化构建是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox, flake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预安装什么软件。
自动化测试方面，基于Python的Robot Framework企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。Locust在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。
自动化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代Ansible和SaltStack——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。
在系统监控与度量方面，传统的Nagios逐渐没落，新贵如Sensu大受好评，云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不过Python要接入这些工具，并不困难。
除了上述这些工具，基于Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如Cloudify和Deis，虽未成气候，但已经得到大量关注。
网络爬虫
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，以至于我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。
顺便提一句，微软参加2015年PyCon，高调宣布提高Python在Windows上的编程体验，包括Visual Studio支持Python，优化Python的C扩展在Windows上的编译等等。脑补下未来Python作为Windows默认组件的场景。

「测试开发全栈化-Go」(1) Go语言基本了解

参考技术A

作为一个测试，作为一个测试开发， 全栈化+管理 是我们未来的发展方向。已经掌握了Java、Python、HTML的你，是不是也想了解下最近异常火爆的Go语言呢？来吧，让我们一起了解下。

Go 是一个开源的编程语言 ，它能让构造简单、可靠且高效的软件变得容易。

Go是从2007年末由Robert Griesemer, Rob Pike, Ken Thompson主持开发，后来还加入了Ian Lance Taylor, Russ Cox等人，并最终于2009年11月开源，在2012年早些时候发布了Go 1稳定版本。现在Go的开发已经是完全开放的，并且拥有一个活跃的社区。这三个人都是计算机界的大神，有的参与了C语言的编写，有的还是数学大神，有的还获得了计算机最高荣誉-图灵奖。

接下来说说 Go语言的特色 :

简洁、快速、安全

并行、有趣、开源

内存管理、数组安全、编译迅速

Go语言的用途 :

Go 语言被设计成一门应用于搭载 Web 服务器，存储集群或类似用途的巨型中央服务器的系统编程语言。

对于高性能分布式系统领域而言，Go 语言无疑比大多数其它语言有着更高的开发效率。它提供了海量并行的支持，这对于 游戏 服务端的开发而言是再好不过了。

Go语言的环境安装:

建议直接打开 https://golang.google.cn/dl/ 官方地址因为墙的原因打不开

因为我用的是windows系统，这里主要讲下Windows系统上使用Go语言来编程。

Windows 下可以使用 .msi 后缀(在下载列表中可以找到该文件，如go1.17.2.windows-amd64.msi)的安装包来安装。

默认情况下 .msi 文件会安装在 c:Go 目录下。你可以将 c:Gobin 目录添加到 Path 环境变量中。添加后你需要重启命令窗口才能生效。个人建议还是安装到 Program Files文件夹中。

使用什么开发工具来对Go语言进行编写:

个人建议用VS code, 也可以用Sublime Text来编辑。如果你之前看了我讲的HTML语言的学习，肯定已经下载了VS code. 那么这时你需要在VS code中下载Go语言的扩展插件。

这里有一个巨大的坑，就是在下载Go的插件和依赖包时，会提示一些包没有。主要是因为下载的依赖包部分被墙了，只能想别的办法去下载。

建议参考网页:

https://blog.csdn.net/qq_40876767/article/details/105658433

解决vscode中golang插件安装失败方法

在学习go的过程中，使用的是vscode，但是一直提示安装相关插件失败，然后上网查方法，基本上是叫你建立golang.org目录什么的，结果全是错的，而且都是抄袭，很烦。无意之中看到一位博主分享的方法，他也是饱受上述的垃圾博文困扰，然后找到了解决方法，这里向他致敬，秉着让更多人看到正确解决方法的心，我写下正确的解决方法，希望对你有所帮助，也可以点开原博主链接参考：https://www.cnblogs.com/xll970105/p/11906899.html

Go有一个全球模块代理，设置代理再去安装golang的插件，就可以安装成功了。步骤有，首先Windows用户打开Powershell，一个蓝色的界面，注意不是cmd！不知道的直接打开window下面的搜索，然后输入powershell，搜索出来就可以了。

$env:GO111MODULE=“on”

$env:GOPROXY=“https://goproxy.io”

go env -w GOPROXY=https://goproxy.io,direct

go env -w GOPRIVATE=*.corp.example.com

然后我们打开VsCode界面，下面会提示安装插件，我们选择Install ALL，就会安装成功

当你在运行Go语言程序时，提示所有的插件包都已经安装成功了时，就可以正常使用了，要不然一堆报错会让你非常心烦。

好了，今天先到这里，晚安、下班~