Python的全面生態(tài)

python的數(shù)據(jù)生態(tài)覆蓋廣泛并在持續(xù)擴展。從支持TensorFlow運行Keras的Python封裝，到諸如scikit-learn和NumPy的機器學習庫，從面向Spark和Dask集群的Python接口，到利用Jupyternotebooks或者Pandas進行代碼測試，數(shù)據(jù)科學家和工程師可以在熟悉的Python語法下做任何事。

Python的靈活性，是一家位于華盛頓特區(qū)的企業(yè)最看重的，他們使用Python開發(fā)數(shù)據(jù)pipeline工具。其CTOChrisWhite認為，對他們來說Python就是完美的工具。

“從更高層次上看，我們的設計敏感度，就是既有合理的默認設置也可以深度配置，這樣在有需要的時候可以快速的運行起來，在想深入細化的時候也可以做到深入細化，”ChrisWhite表示，“Python幫助我們實現(xiàn)了這一目標，因為說到底Python是一種非常靈活的語言。你不需要知道‘編譯是什么’之類的事，你就可以直接寫出一段腳本。”

一切都可以回到vanRossum為Python設計的風格，就是要簡單不要復雜。歸功于其即時可讀性，Python的入門門檻極低。這使得無論是初級碼農還是資深程序員都可以一樣的使用Python。

“Python是我了解的不多的幾種可以寫原始腳本的語言之一。你不需要懂太多就可以可以直接運行它，”ChrisWhite說，“所以Python非常易用。當然你也可以做其他事，比如用C寫擴展之類。”

靈活與性能

與C語言相比，性能并不是Python的強項，這是為了即時的靈活性和易用性而做的一個折中。還好有C擴展，提供了實現(xiàn)更高性能的路徑。但是在很多情況下，高性能并不是必須的。

“對于實時處理之類的極端需求，有很多其他編程語言比Python要快得多，”ChrisWhite表示。“但是對于人們平常所處理的90%數(shù)據(jù)，都無需這樣的高速度。”

Python的另一大劣勢是類型安全性。Python是強類型語言，這也是被一些人所詬病的。但人們已經(jīng)開始意識到，這并沒有想象中那么嚴重，ChrisWhite說。

“人們一開始對很多事情都有抱怨，諸如速度和類型安全，現(xiàn)在態(tài)度也緩和了一些。可能在人們的部分應用中這并不是什么大事，”他說，“不支持數(shù)據(jù)的類型檢查，確實是個問題，因為大部分數(shù)據(jù)是非結構化的。但是Python至少開始迭代并去解決了，而其他語言可能很早就迫使你另做打算。”

開發(fā)速度是Python的一大加分項。因為它的易用性，開發(fā)者可以輕松攢出點什么，而不需要非得做成大型項目。Python的這種隨意性在Juypter中表現(xiàn)的淋漓盡致，就算代碼并不嚴謹，你也可以在瀏覽器中直接運行。

能力放大器

如果使用得當，Python就可以成為能力放大器，提供先進的數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)科學能力，如果使用C或Java，你得成為相關專家才能做到。ChrisWhite舉例說明，他們的一個客戶使用了基于Python的工具來編排頗為復雜的數(shù)據(jù)工作流。

“這位客戶提到，他并不是專業(yè)的軟件工程師，但也可以寫出他認為高度魯棒、容錯的批處理工作流，并且部署在Kubernetes中，”ChrisWhite講到。“他說，他并不需要完全弄懂那些代碼的含義，只要借助相應的工具就能把事做成。”

Python降低了應用門檻，在Python的靈活性和熱情的用戶社區(qū)的幫助下，誰都可以寫出會被DevOps工程師欣然接受的高質量代碼。

“Python讓你能夠快速搞定事情，”Hendryx-Parker表示。“而且，如果有單元測試或CI/CD部署等其他各種相關需求時，Python也提供了可以輕松轉換為完整軟件項目的附加能力。”

開源社區(qū)

Hendryx-Parker認為，為Python提供又一大加持的是基于其構建的開源社區(qū)。Hendryx-Parker已經(jīng)參加了PythonConference近20年，并且創(chuàng)立了當?shù)氐腜ython用戶社群。

“我們的社群成員都非常優(yōu)秀，他們也開放歡迎其他優(yōu)秀人才加入并成為社區(qū)一員，這對技術人來說并不那么容易。”

Python有數(shù)千個add-ons、addition和integration，絕大部分都是開源的，但其中也有一些維護的并不好。這就導致有時候難免會遭遇到過時或壞掉的Python包，Hendryx-Parker說。

反過來說，如果遇到有用但疏于維護的庫，其實也為Python用戶提供了一個機會，通過自愿幫助維護這些代碼來回饋社區(qū)。

“當我們的客戶遇到這樣的情況，我們也會勸說他們，允許我們在預算范圍內花些時間來改進這些開源項目，”Hendryx-Parker說。“我認為這總體來說是好事，是三贏。如果他們能拿到預算，他們知道他們也需要在供應鏈中獲得這樣的能力，就很容易接受了。”

與文檔充分的R生態(tài)相比，Python生態(tài)稍顯無序，這就是有利就有弊，ChrisWhite說。

“R確實很強的吸引力，因為它感覺更像是一個標準。R的軟件包都在同一個‘宇宙’中，可以很好的協(xié)作，我想這就是吸引人們使用R的原因，”他說。“Python更像是野生派，你差不多可以做任何事，但沒有Tidyverse那樣嚴格標準化的一整套R包。”

而另一方面，Python擁有如此巨大而開放的社區(qū)，用戶有大量的支持資源。“社區(qū)中有非常多的優(yōu)質資料，你總能快速找到所需的解答，”ChrisWhite說。“不過答案并不是現(xiàn)成的，我們確實還需要專門去查找。”

Python擁有光明的未來。它已經(jīng)處于或者接近每個人心目中的數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)工程所需技能之首。如果保持現(xiàn)在的勢頭，Python看上去肯定會繼續(xù)增長，直到其他競爭者把它擠下巔峰。

以上內容為大家介紹了python的生態(tài)和優(yōu)勢，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構:千鋒教育。http://www.e7g2kmi.cn/