چگونه پایتون برای داده های کلان بسیار مناسب است؟

Big Data یا به عبارتی دیگر داده های بزرگ یا کلان یک اصطلاح در حال رشد است که حجم داده های یک شرکت و یا یک کسب و کار را که باید هر روزه نگه دارد ، نشان میدهد. این داده ها پتانسیل تفکیک شدن برای بدست آوردن اطلاعات از آنها را کاملا دارند. داده های بزرگ به تصمیم گیری های  بهتر و حرکت های استراتژیک کمک میکنند.

انتخاب یک زبان برنامه نویسی برای بهره بردن از مزایای داده های بزرگ یک وظیفه خاص در پروژه محسوب میشود که کاملا به اهداف پروژه ی شما بستگی دارد. انتخاب یک زبان برنامه نویسی تا حد زیادی به نیازمندی های پروژه و موارد شخصی ارتباط دارد.

البته این انتخاب بسیار اهمیت دارد چرا که وقتی توسعه پروژه با یک زبان برنامه نویسی آغاز شد، تغییر یا جا به جایی آن به یک زبان دیگر بسیار دشوار است. برای توسعه برنامه ها زمانی که داده های بزرگ مد نظر است زبان پایتون همیشه برای برنامه نویسان ایده آل بوده است. در این مقاله خواهید فهمید که چرا سازمان های بزرگ و توسعه دهندگان از زبان برنامه نویسی پایتون برای داده های بزرگ استفاده میکنند.

Intellipaat مشهورترین پلتفرم برای یادگیری به صورت الکترونیکی است. دروس علوم کامپیوتر و گواهی نامه پایتون این پلتفرم یکی از گسترده ترین درس های آنلاین در سراسر جهان است.

پایتون به عنوان یک رهبر در حال ظهور است

جنگ و نبرد زیادی در میان بسیاری از زبان های برنامه نویسی برای تبدیل شدن به زبان برتر وجود دارد. این مبازره تقریبا ما بین زبان پایتون و R وجود دارد. اگرچه رهبری پایتون در حال ظهور است.

چطور بزرگان صنعت از پایتون برای اهداف خود استفاده می کنند؟ غول های تکنولوژی برای اهداف متعددی از این زبان محبوب استفاده می‌کنند، بیشتر این شرکت‌ها از این زبان به عنوان هسته برای نوشتن قابلیت‌های مورد نظر خود بهره می برند. بیایید نگاهی به بعضی از آنها بیندازیم :

• شرکت گوگل از زبان پایتون به عنوان یکی از زبان هایی که از  هسته های آن استفاده کرده است بهره می برد، های Google Search engine و Google Spider با زبان پایتون نوشته شده‌اند.
• اینستاگرام یک پلت‌فرم اجتماعی است که هر روزه چیزی حدود ۹۵ میلیون تصویر و ویدیو در آن به اشتراک گذاشته می شود. این پلتفرم ۴۰۰ میلیون کاربر فعال دارد، اینستاگرام اخیراً از طریق Django که خود فریمورکی از جنس پایتون است به سمت این زبان محبوب حرکت کرده است.
•  آمازون شرکتی است که عادات خرید مشتریان و جستجوهای آنها را تجزیه و تحلیل می‌کند، سپس بر اساس این اطلاعات پیشنهادهای مناسبی را در اختیار آنها قرار می‌دهد. این شرکت از ماشین یادگیری پایتون به منظور ادغام با پایگاه داده ای وسیع خود استفاده می‌کند.
• فیسبوک از زبان پایتون به منظور پردازش تعداد زیاد تصاویر موجود در وب سایتش استفاده می کند، این وبسایت هر روزه تصاویر بسیاری را از کاربران دریافت می‌کند. بنابراین این شرکت تصمیم گرفته است از زبان پایتون به عنوان زبان سمت سروری که به پردازش تصویر متصل است، استفاده کند.

پایتون و Big Data : می توان با خیال آسوده گفت که داده های کلان با زبان پایتون می‌توانند ترکیبی ایده‌آل را ایجاد کنند، پایتون شامل برخی کتابخانه های پیشرفته خاصی مانند SciPy, NumPy  و Matplotlib است که این زبان را به ابزاری کارآمد و پایه برای اهداف محاسباتی و علمی تبدیل کرده است.

بیایید دلایل موجه تری برای استفاده از این زبان محبوب پیدا کنیم.

حوزه 

پایتون از اشیا و داده های پیشرفته همچون مجموعه ها، لیست‌ها، دیکشنری ها، تاپل ها و غیره پشتیبانی می‌کند. این زبان از عملیات محاسباتی علمی مانند فریم‌های داده، عملیات‌های ماتریسی و غیره نیز به‌خوبی استفاده می کند. چنین قابلیت هایی در پایتون حوزه استفاده از این زبان را بسیار گسترده کرده است.

متن باز

پایتون یک زبان متن باز بوده و می‌تواند هم بر روی محیط های لینوکس و هم محیط های ویندوز به خوبی اجرا شود. پایتون بر پایه مدل مجموعه‌ محور توسعه پیدا کرده است. همچنین این زبان از چندین پلتفرم پشتیبانی می کند، از این رو می‌تواند به راحتی به یک سکوی دیگر منتقل شود.

سرعت

با توجه به تعریف پایتون، این زبان به عنوان یک زبان سطح بالا شناخته می شود که در نتیجه یعنی این زبان قابلیت های خاصی برای تسریع در روند توسعه کد دارد. این زبان اجازه می‌دهد ایده‌هایی نمونه سازی شوند که کد نویسی را سریع تر کرده و شفاف سازی خوبی را بین کد و اجرای آن ایجاد کند. این شفافیت وظایفی مانند نگهداری کد و انتقال کد را بسیار ساده تر کرده است. 

پشتیبانی از کتابخانه‌ها

پایتون به دلیل استفاده در محاسبات علمی زبانزد است. این زبان  شامل کتابخانه های تحلیلی است که ویژگی این کتابخانه ها عبارتند از :

• آنها از آرایه های چند بعدی پشتیبانی می کنند.
• آنها از پردازش آرایه ها پشتیبانی می کنند.
• آنها دارای قابلیت‌های عملیات های ریاضی هستند.
• عملیات ها به صورت element-wise انجام می شود.

 کتابخانه های تحلیلی که پایتون داراست عبارتند از :

•  آنالیز داده
•  تجزیه و تحلیل آماری
•  محاسبات عددی
•  یادگیری ماشین
• Visualization

پشتیبانی از پردازش داده ها

پایتون به خوبی با داده های صوتی و تصویری ادغام می‌شود و این دقیقا به خاطر ویژگی های ذاتی این زبان برای پردازش داده های نامتعارف و بدون ساختار است. این زبان به شدت برای داده های کلان و تحلیل داده های حاصل از رسانه های اجتماعی استفاده می شود. به این طریق پایتون زبانی ایده آل برای پردازش داده هاست.

چرا پایتون تا این اندازه برای داده های کلان مناسب است؟

زمانی که نیاز به یکپارچه سازی داده های کلان بین برنامه های کاربردی وب و آنالیز داده ها و یا تولید پایگاه داده ای با داده های آماری باشد، اولین زبانی که به دیگر زبان ها ترجیح داده می‌شود، پایتون است.

برخی از ویژگی های زبان پایتون در زیر آورده شده است :

یادگیری آسان

در مقایسه با دیگر زبان های برنامه نویسی یادگیری پایتون بسیار آسان است. حتی کسانی که برنامه نویس نیستند نیز یادگیری این زبان را بسیار ساده می انگارند، پایتون برای تازه کارها به دلیل قابلیت‌های ساده آن بسیار ایده آل است. دلایلی که یادگیری پایتون را تا حد زیادی ساده کرده است عبارتند از :

• کدهای خوانا
• نحوه ساده
• جامعه بزرگ
• منابع کافی
• شناسایی خودکار
• پیاده سازی آسان

مقیاس پذیری

مقیاس پذیری دارای اهمیت بسیار بالایی است، همانطور که قبلا هم ذکر شد، پایتون در مقایسه با دیگر زبان ها سریع تر و مقیاس پذیر تر است. حتی در نسخه های جدیدتر پایتون این سرعت تقویت هم شده است. 

پشتیبانی جامعه بزرگ پایتون

اغلب اوقات تجزیه و تحلیل داده های کلان با مشکلات عدیده‌ای روبرو است که نیاز به حمایت یک جامعه دارد و این یعنی اگر شما در هر مرحله‌ای از توسعه برنامه  با استفاده از پایتون دچار مشکل شدید، جامعه بزرگ  پایتون به کمک شما خواهد آمد. حمایتی که این جامعه فراهم می آورد بسیار سریع و مفید است.
 منبع: لرن سورس