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数据

虽然数据是一个极其庞大的主题,但它可以细分成许多的子主题,包括(排序不分先后):

针对以上的所有主题, Python 社区已经创建并将持续创建大量的开源库和教程资料。

为什么说 Python 是一门处理数据任务的好语言?

Python 有着广泛的开源代码库,它的社区成员来自各行各业,具有不同的行业背景,他们的贡献使得这些库变得日益精良。

另外, Python 处理数据的相关代码能和 Web 框架Web API 结合,从而创建一些很难用其它语言创建的软件。例如,Ruby 对于创建 Web 应用来说是一门极好的语言,但是它的数据分析和可视化的相关库,相比于 Python 生态系统的当前状况,会显得相当匮乏。

Python 基于数据的应用为何变得如此广泛?

Python 是一门通用编程语言,它适用于很多的问题领域。在过去的几十年中, Python 在科学和金融社区中变得越来越流行。那些项目,像 pandas 已经成长为一个由对冲基金赞助的项目了,而 NumPySciPy 都是在学术环境中创建的,之后的改进由更广大的开源社区进行。

问题是:为什么使用 Python 来创建这些项目?答案是运气和开源社区的成长皆而有之:随着 Python 的成熟,那些没有按计算机科学家的标准通过正式培训的人也能开始使用了。它的实效型语法和显式方式,使得那些没有编程背景知识的高智商的人们能够立即拾起这门语言,以相比于其它编程语言更加自然的方式完成他们自己的工作,而正是这种广泛采用促进了社区的发展。随着时间的推移,在金融界和科学社区中使用的这些代码被共享了出来,与此同时,全球的开源社区也正在蓬勃发展,这进一步促进了它在更多的软件开发者中的流行和使用。

在 Python 被广泛用于处理所有类型的数据的背后,毫无疑问有这样的因素:它恰好是那个地点那个时间最合适的那门语言。尽管如此,创建如今这么多的数据处理代码库,对于全球范围内的大量工程师和科学家来说,也是一项相当艰巨的工作。

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