數據就是資產。大數據工程師是現在十分火熱、高薪的職位。做大數據開發和分析不僅要用到Java，Python也是較重要的語言。

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。（推薦學習：Python視頻教程）

為什么是python大數據?

從大數據的百科介紹上看到，大數據想要成為信息資產，需要有兩步，一是數據怎么來，二是數據處理。

數據怎么來？

在數據怎么來這個問題上，數據挖掘無疑是很多公司或者個人的優選，畢竟大部分公司或者個人是沒有能力產生這么多數據的，只能是挖掘互聯網上的相關數據。

網絡爬蟲是Python的傳統強勢領域，較流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。

當然，網絡爬蟲并不僅僅只是打開網頁，解析HTML怎么簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的并發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之后系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。

Python由于能夠很好的支持協程(Coroutine)操作，基于此發展起來很多并發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是較早就提供了Python版本。有了對高并發的支持，網絡爬蟲才真正可以達到大數據規模。

數據處理:

有了大數據，那么也需要處理，才能找到適合自己的數據。而在數據處理方向，Python也是數據科學家較喜歡的語言之一，這是因為Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的算法，可以直接用在產品中，這對于大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。

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