Aprovechando el poder de Python para procesar grandes volúmenes de datos por Steve Nellon

Como una serie de estudios recientes han puesto de relieve, Python es el lenguaje de codificación más popular de 2015. Al mismo tiempo, Python también es considerado como uno de los lenguajes de programación más eficientes para el procesamiento grandes, complejos y graves de datos. Como un lenguaje de programación de alto nivel, permite a los programadores de Python para expresar conceptos escribiendo menos y legible código. El diseño altamente extensible de Python hace más que integrable con aplicaciones existentes como una interfaz de programación. También hay varias herramientas que ayudan a las empresas para procesar y analizar datos a gran escala, aprovechando el poder de Python.

¿Por qué Python es ampliamente utilizado por las empresas para el procesamiento de datos grande?

Sólido y potente

Como se señaló anteriormente, permite a los desarrolladores de Python para expresar conceptos sin escribir líneas de código más largos. Además, es compatible con los principios de programación varios incluyendo, programación imperativa y funcional orientado a objetos. La característica hace que el lenguaje de programación robusto, sólido y potente. Así que los desarrolladores pueden utilizar Python para escribir código limpio, fácil de leer y menos. Además de ser más fácil de depurar y mantener, la cantidad más pequeña de código también es menos propenso a problemas. Además, el lenguaje de programación es lo suficientemente rápido para optimizar la funcionalidad y el rendimiento de las aplicaciones basadas en datos.

Altamente flexible

Python es más flexible y escalable que otro lenguaje de programación. En 2007, emigró a YouTube el lenguaje de programación orientado a objetos para lograr una mayor escalabilidad. La naturaleza flexible de Python hace más utilizable para la construcción de una amplia gama de aplicaciones, incluyendo sitios web, aplicaciones de Internet, aplicaciones de escritorio, voz sobre IP, y sistema administrativo. Los desarrolladores también tienen la opción de usar una variedad de herramientas de Python para desarrollar rápidamente aplicaciones científico y numérico. Así, Python hace que sea más fácil para las empresas crear aplicaciones basadas en datos para diferentes dispositivos y plataformas.

Fácil de usar

A pesar de ser potente y flexible, Python es fácil de aprender y usar. Muchos desarrolladores de software, incluso eligen Python como su primer lenguaje de programación. A diferencia de otros lenguajes de programación, Python no requiere a los estudiantes a buscar referencias frecuencia. Además, la sintaxis simple y directo de Python hace programadores adopten varias buenas prácticas de programación. Es por eso que; los analistas y gerentes de negocios pueden aprender y utilizar el lenguaje de programación sin poner ningún esfuerzo adicional.

Funciona con infraestructura de TI existente

Python está disponible para los principales sistemas operativos, incluyendo Windows, Linux, UNIX y Mac OS X. Los desarrolladores pueden ejecutar más Python código de desarrollo de aplicaciones en múltiples plataformas simplemente instalando intérprete de Python específico. Así que las empresas pueden utilizar Python, independientemente de su sistema existente. Al mismo tiempo, las soluciones basadas en Python se pueden integrar con la infraestructura de TI existente de la empresa. Como Python se puede utilizar para crear una variedad de aplicaciones basadas en datos, es más fácil para las empresas para procesar los datos del hardcore sin invertir en sistemas adicionales.

Herramientas para procesar a gran escala de datos

En Además de ser un potente lenguaje de programación para el procesamiento de datos a gran escala, Python también se beneficia de diversas herramientas proporcionadas por la comunidad de datos ricos. Algunas de estas herramientas pueden ser utilizadas por los programadores para efectuar el procesamiento de datos a gran escala, mientras que otros pueden ser utilizados para la interpretación y el análisis de datos. Por ejemplo, los programadores de Python tienen la opción de utilizar el procesamiento a gran escala de datos y herramientas reúnes como PyTables, pandas, PySpark, Disco del proyecto, y la API de Python para el marco de análisis de datos Spark. Del mismo modo, pueden efectuar el análisis de datos a gran escala mediante el uso de herramientas como scikit-learn, scikit-imagen, y Augusto.

Time to Market

Varios informes han puesto de relieve que las empresas prefieren Reduce utilizando lenguajes de programación de código abierto para reducir el tiempo de lanzamiento al mercado. Como un lenguaje de programación dinámico, Python se puede utilizar para crear aplicaciones empresariales de misión crítica para varios dominios. Python también viene con una enorme biblioteca estándar para reducir el tiempo de desarrollo de software de manera significativa. Los desarrolladores también tienen la opción de escribir código en otros lenguajes de programación, y se integran con el código Python en tiempo de salida al mercado para las aplicaciones rápidamente.

La eficacia de Python para procesar grandes volúmenes de datos también puede ser determinado por su popularidad entre los organización grande y de buena reputación. Python actualmente está siendo utilizado por varias instituciones de renombre, incluyendo JP Morgan, Bank of America Merrill Lynch

, ABN AMRO Bank, Tesorería Sistemas y Altis Investment Management. Sin embargo, las pequeñas empresas y nuevas empresas también pueden aprovechar el poder de Python para el gran proceso de datos, ya que es un lenguaje de programación de código abierto.

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