Python怎么用大数据分析_用Python制作大数据教程/如何使用Python分析大数据

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Python大数据好学吗？

这么说吧，比如这边初中起步入学互联网it

利用Python分析处理数据。学校大数据课程，十几年第一次开，有没有精通计算机的哥哥姐姐帮助一下。

想要系统数据分析，建议一看的数据分析圣经用python进行数据分析》，这本理论有实践，深入浅出，层层递进，适合刚入门的数据分析小白，或者还有另外一本《python机器学习基础教程》，也是比较入门级的，不过更偏向于机器学习的方向，但是也是涉及比较基础的内容，可以作为进阶来学习。手打不容易，以上回答如有帮助请采纳，谢谢！

Python做大数据，都需要学习什么，比如哪些框架，库等！人工智能呢？请尽量详细点！

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

如何用python进行大数据挖掘和分析

毫张地说，大数据已经成为商业交流中不可或缺的一部分。桌面和移索向全世界的营销人员和公司以空前的规模提供着数据，并且随着物联网的到来，大量用以消费的数据还会呈指数级增长。这种消费数据对于想要更好地定位目标客户、弄懂人们怎样使用他们的产品或服务，并且通过收集信息来提高利润的公司来说无疑是个金矿。

筛查数据并找到企业真正可以使用的结果的角色落到了软件开发者、数据科学家和统计学家身上。现在有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。

为什么选择Python?

Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼梦工厂。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。所以，大数据市场急需Python开发者，不是Python开发者的专家也可以以相当块速度学习这门语言，从而最大化用在分析数据上的时间，最小化学习这门语言的时间。

用Python进行数据分析之前，你需要从Continuum.io下载Anaconda。这个包有着在Python中研究数据科学时你可能需要的一切东西。它的缺点是下载和更新都是以一个单元进行的，所以更新单个库很耗时。但这很值得，毕竟它给了你所需的所有工具，所以你不需要纠结。

现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要成为一个Python开发者。这并不意味着你需要成为这门语言的大师，但你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。

各种类库

当你掌握了Python的基本知识点后，你需要了解它的有关数据科学的类库是怎样工作的以及哪些是你需要的。其中的要点包括NumPy，一个提供高级数学运算功能的基础类库，SciPy，一个专注于工具和算法的可靠类库，Sci-kit-learn，面向机器学习，还有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。

除了类库之外，你也有必要知道Python是没有公认的最好的集成开发环境(IDE)的，R语言也一样。所以说，你需要亲手试试不同的IDE再看看哪个更能满足你的要求。开始时建议使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各种各样的IDE一样，Python也提供各种各样的数据可视化库，比如说Pygal，Bokeh和Seaborn。这些数据可视化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一个简单且有效的数值绘图类库。

所有的这些库都包括在了Anaconda里面，所以下载了之后，你就可以研究一下看看哪些工具组合更能满足你的需要。用Python进行数据分析时你会犯很多错误，所以得小心一点。一旦你熟悉了安装设置和每种工具后，你会发现Python是目前市面上用于大数据分析的最棒的平台之一。

希望能帮到你！

Python在大数据领域是怎么来应用的

有些办法如使用array, numpy.array。 主要路是节约内存的使用，同时提高数据的效率。

如果能意这些内容，处理几个GB的数据还是轻松的。 接下来就是分布式计算。 按mapreduce的思路。数据尽量在本地处理。所以算法上要优化。主要是分段。

不管怎么说。这几个方面所有的语言都是相同的。即使你用的是C语言也一样要考虑到这些。大数据因为量大，算法也需要改进。

对于不能改进的算法(好象还没有遇到)也只好用python接C的扩展模块了。 好在python与C有很好的接口。轻松就接上。

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。

大数据与python有什么关系，学完大数据以后能做Python吗？

大可以看作一门学python是一种编程语言，大数据的课程安排中肯定包含python。

给你举个例子：南京北大青鸟大数据学习需要掌握：Java编程基础，Hadoop生态圈，Spark相关技术，Python，项目开发实战，系统管理优化，企业使用阿里云平台开发所需要的技术等。

毕业后可以从事python相关工作。

如何使用Python分析大数据

互联网创业离不开数据，如果能自己做个数据爬虫，那岂不是一件很美好的事情吗？

其实自己做数据挖掘不是梦，学点Python的基本功能，5步就能让你成为一个爬虫高手！

Python大数据， 一些简单的操作

#coding:utf-8

#file: FileSplit.py

import os,os.path,time

def FileSplit(sourceFile, targetFolder):

sFile = open(sourceFile, 'r')

number = 100000#每个小文件中保存100000条数据

dataLine = sFile.readline()

tempData = []#缓存列表

fileNum = 1

if not os.path.isdir(targetFolder): #如标目录不存在，则创建

os.mkdir(targetFolder)

while dataLine:#有数据

for row in range(number):

tempData.append(dataLine)#将一行数据添加到列表中

dataLine = sFile.readline()

if not dataLine :

break

tFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] str(fileNum) ".txt")

tFile = open(tFilename, 'a ')#创建小文件

tFile.writelines(tempData)#将列表保存到文

tFile.close()

tempData = []#清空缓存列表

print(tFilename " 创建于: " str(time.ctime()))

fileNum = 1#文件编号

sFile.close()

if __name__ == "__main__" :

FileSplit("access.log","access")

#coding:utf-8

#file: Map.py

import os,os.path,re

def Map(sourceFile, targetFolder):

sFile = open(sourceFile, 'r')

dataLine = sFile.readline()

tempData = {}#缓存列表

if not os.path.isdir(targetFolder): #如果目标目录不存在，则创建

os.mkdir(targetFolder)

while dataLine:#有数据

p_re = re.compile(r'(GET|POST)\s(.*?)\sHTTP/1.[01]',re.IGNORECASE) #用正则表达式解析数据

match = p_re.findall(dataLine)

if match:

visitUrl = match[0][1]

if visitUrl in tempData:

tempData[visitUrl] = 1

else:

tempData[visitUrl] = 1

dataLine = sFile.readline()#读入下一行数据

sFile.close()

tList = []

for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):

tList.append(key " " str(value) '\n')

tFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] "_map.txt")

tFile = open(tFilename, 'a ')#创建小文件

tFile.writelines(tList)#将列表保存到文件中

tFile.close()

if __name__ == "__main__" :

Map("access\\access.log1.txt","access")

Map("access\\access.log2.txt","access")

Map("access\\access.log3.txt","access")

#coding:utf-8

#file: Reduce.py

import os,os.path,re

def Reduce(sourceFolder, targetFile):

tempData = {}#缓存列表

p_re = re.compile(r'(.*?)(\d{1,}$)',re.IGNORECASE) #用正则表达式解析数据

for root,dirs,files in os.walk(sourceFolder):

for fil in files:

if fil.endswith('_map.txt'):#是reduce文件

sFile = open(os.path.abspath(os.path.join(root,fil)), 'r')

dataLine = sFile.readline()

while dataLine:#有数据

subdata = p_re.findall(dataLine) #用空格分割数据

#print(subdata[0][0]," ",subdata[0][1])

if subdata[0][0] in tempData:

tempData[subdata[0][0]] = int(subdata[0][1])

else:

tempData[subdata[0][0]] = int(subdata[0][1])

dataLine = sFile.readline()#读入下一行数据

sFile.close()

tList = []

for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):

tList.append(key " " str(value) '\n')

tFilename = os.path.join(sourceFolder,targetFile "_reduce.txt")

tFile = open(tFilename, 'a ')#创建小文件

tFile.writelines(tList)#将列表保存到文件中

tFile.close()

if __name__ == "__main__" :

Reduce("access","access")

结束语 

以上就是Python大数据的简介，你懂了吗？