Python處理大數(shù)據(jù)時有哪些缺點

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我很喜歡用python，用python處理數(shù)據(jù)是家常便飯，從事的工作涉及nlp，算法，推薦，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)量級從幾十k到幾T

不等，我來說說吧

百萬級別數(shù)據(jù)是小數(shù)據(jù)，python處理起來不成問題，python處理數(shù)據(jù)還是有些問題的。

Python處理大數(shù)據(jù)的劣勢：

1.python線程有g(shù)il，通俗說就是多線程的時候只能在一個核上跑，浪費了多核服務(wù)器。在一種常見的場景下是要命的：并發(fā)單元之間有巨

大的數(shù)據(jù)共享或者共用（例如大dict），多進程會導(dǎo)致內(nèi)存吃緊，多線程則解決不了數(shù)據(jù)共享的問題，單獨的寫一個進程之間負(fù)責(zé)維護讀

寫這個數(shù)據(jù)不僅效率不高而且麻煩

2.python執(zhí)行效率不高，在處理大數(shù)據(jù)的時候，效率不高，這是真的，pypy（一個jit的python解釋器，可以理解成腳本語言加速執(zhí)行的

東西）能夠提高很大的速度，但是pypy不支持很多python經(jīng)典的包，例如numpy（順便給pypy做做廣告，土豪可以捐贈一下PyPy - 

Call for donations）

3.絕大部分的大公司，用java處理大數(shù)據(jù)不管是環(huán)境也好，積累也好，都會好很多。

Python處理數(shù)據(jù)的優(yōu)勢（不是處理大數(shù)據(jù)）：

1. 異?？旖莸拈_發(fā)速度，代碼量巨少
2. 豐富的數(shù)據(jù)處理包，不管正則也好，html解析啦，xml解析啦，用起來非常方便
3. 內(nèi)部類型使用成本巨低，不需要額外怎么操作（java，c++用個map都很費勁）
4. 公司中，很大量的數(shù)據(jù)處理工作工作是不需要面對非常大的數(shù)據(jù)的
5. 巨大的數(shù)據(jù)不是語言所能解決的，需要處理數(shù)據(jù)的框架（hadoop， mpi。。。。）雖然小眾，但是python還是有處理大數(shù)據(jù)的框
架的，或者一些框架也支持python
6. 編碼問題處理起來太太太方便了

綜上所述：
1. python可以處理大數(shù)據(jù)
2. python處理大數(shù)據(jù)不一定是最優(yōu)的選擇
3. python和其他語言（公司主推的方式）并行使用是非常不錯的選擇
4. 因為開發(fā)速度，你如果經(jīng)常處理數(shù)據(jù)，而且喜歡linux終端，而且經(jīng)常處理不大的數(shù)據(jù)（100m一下），最好還是學(xué)一下python。

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