当进入大数据领域后，每个大数据领域及大数据分析领域的从业人员都在努力寻找适合自己的编程语言。选择一种适合或有利的语言是一件至关重要的。尽管语言的选择取决于各个选择和想法，在本文中小编会强烈推荐Python，来作为自己大数据领域编程语言。在这里中，让我们来了解下为什么开发人员和企业更喜欢Python进行大数据分析，为什么小编要强烈推荐。
Python在程序中使用最少的代码进行工作而闻名。自动标识和关联数据类型，并遵循基于缩进的嵌套结构。总的来说，Python易于使用，并且在编码中使用的时间较短，数据处理也没有限制。可以在商品机器、笔记本电脑、云计算、桌面等等基本上到处都可以计算数据。早期的Python被认为比Java和Scala等同类语言要慢，随着Anaconda平台的发展，Python已经在速度上做到了反超，因此，它在开发和执行方面都是比较快速的。
Hadoop可以说是最受欢迎的开源大数据平台，Python固有的兼容性是它优于其他语言。它们提供了对Hadoop HDFS API的访问，因此允许编写Hadoop MapReduce程序和应用程序。使用HDFS APl，可以将程序连接到HDFS安装，这样就可以读取、写入和获取有关文件、目录和全局文件系统属性的信息。PyDoop还提供了MapReduce API，可以用最少的编程工作解决复杂的问题。这个API可以无缝地应用高级数据科学概念，如“计数器”和“记录读取器”。
与其他语言相比，Python很容易学习，即使是非程序员。它之所以成为理想的第一语言，主要有三个原因：充足的学习资源、可读的代码和庞大的社区。所有这些都转化为在实际程序中直接应用概念的渐进学习曲线。大型社区还意味着，如果遇到问题，会有许多开发人员愿意解决问题。
Python拥有一套功能强大的软件包，可满足各种数据科学和分析需求。一些实用的软件包使这种语言占上风，包括：
NumPy：用于Python中的科学计算。它非常适合与线性代数，傅里叶变换和随机数运算相关的运算。它非常适合作为通用数据的多维容器，因此可以毫不费力地与许多不同的数据库集成。
Pandas：一个Python数据分析库，提供一系列函数来处理数据结构和操作，如操作数值表和时间序列。
Scipy：包含用于一般数据科学和工程任务的模块，如线性代数、插值、FFT、信号和图像处理、ODE求解器。
Scikit-learn：对分类、回归和聚类算法很有用，如随机森林、梯度增强、k均值等。它本质上与其他库如NumPy和SciPy相称。
PyBrain：是基于python的强化学习、人工智能和神经网络库的缩写。PyBrain为机器学习任务提供了简单但仍然强大的算法，并能够使用各种预先设置的环境对算法进行测试和比较。
Tensorflow：由谷歌团队开发的用于深度神经网络研究的机器学习库。其数据流图和灵活的架构允许使用单个API在桌面，服务器或移动设备中的多个CPU或GPU中操作和计算数据。
除此之外，还有像Cython这样的其他库将代码转换为在C环境中运行它，大大减少了运行时间，PyMySQL连接MySQL数据库，提取数据和执行查询。BeautifulSoup读取XML和HTML类型的数据类型，最后是用于交互式编程的iPython笔记本。
总的来说，选择Python对企业和数据分析师来说是双赢的。
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