池网科技 一、excel和python数据处理哪个好？
python，因为python能够处理大量的数据，而你让excel去处理同样的大量数据，可能excel直接崩溃。其次excel需要人工操作，少量数据时可以轻易解决，但量大的时候呢？这时候人工的耗费就非常高了，python可以直接交给机器来处理。所以选择python
二、大数据处理为什么要用python？
大数据的数据从哪里来?除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。
网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。
不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。
抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，著名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。
数据处理
万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程?
如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。
Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言提供了非常好的支持。
Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的Pylearn2，是深度学习领域的重要成员。Theano利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有Pandas，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。
对了，还有iPython，这个工具如此有用，以至于差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行ipython notebook在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。
iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果;如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。
为什么是Python
正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。
对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行import this，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。
对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。
对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证;和Java相比，Python语法简洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码;和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——如何解决问题。
三、python可视化数据处理如何分模块？
Python的数据可视化，主要分为两个模块，第一个模块是画点图和画线图，第二个模块是画面图，这两个模块都用到了plotly模块。
四、使用python进行txt文本的读取和数据处理？
1、首先打开Pycharm，新建工程。在路径中定义自己的工程名称。这样就建立了一个python工程，我们就可以利用pycharm这个编译器方便地管理python程序，从而顺利地进行我们的项目了。
2、我将工程文件存在了一个叫做pycharm的文件夹下，然后右键点击右边的文件数，新建文件，此时一定要选择python file，然后为python程序命名。这里我将程序命名为experiment.py。下一步就是在新建的．py文件中填写程序啦。
3、使用python进行txt文档的处理，首先第一步就是打开文件。但是在这之前，我们需要使用一些python的工具包来帮助我们队数据进行操作。我们可以再菜单栏中找到file-setting，然后在Project一栏中找到我们的项目所能够使用的python库，也可以在这里添加我们需要的库文件。
4、然后在文档读取时，由于这里处理的是数字，所以我们调用Numpy库进行文档信息的存储。如果需要绘图，也可以调用matplotlib。在文档读取之前，也需要定义两个空的矩阵存储数据，文档名称使用字符串存储。
5、之后我们可以使用with open语句打开文件，这种打开方式的好处在于我们之后不需要进行close操作。在文档信息读取过程中，我们使用循环语句，检测每一行的信息并存储到之前定义的矩阵中，如果读取到空的数据，那就结束文档的读取。
6、最后，我们就已经得到了文档中所有的数据。可以使用print命令打印相应的信息，也可以进一步处理，比如数据的复制，数据顺序的打乱等。python读取文档数据并转化为numpy矩阵是信息和数据处理的基础，在此基础上我们可以使用python进行更多的工作，利用好python这一工具，我们的学习生活会轻松很多。
五、python与其他数据处理应用的优劣势比较？
Python 是一种广泛使用的高级编程语言，在数据处理方面具有许多优势，以下是一些与其他数据处理应用的优劣势比较：
1. 数据处理速度：在处理大量数据时，Python 的速度可能不如 C++或 Java 等编译型语言快。但是，Python 可以使用一些库（如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn 等）来加速数据处理。
2. 编程效率：Python 是一种高级编程语言，具有简洁的语法和丰富的库，使得编写数据处理代码更加容易和高效。相比之下，其他编程语言可能需要更多的代码来完成相同的任务。
3. 数据可视化：Python 有许多强大的数据可视化库，如 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等，可以轻松地创建各种类型的数据可视化图表。其他编程语言可能需要更多的努力来实现相同的功能。
4. 机器学习：Python 是机器学习领域中最流行的编程语言之一，拥有许多强大的机器学习库，如 Scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch 等。其他编程语言可能需要更多的代码来实现相同的功能。
5. 可扩展性：Python 可以与其他编程语言集成，例如 C++和 Java，可以扩展其功能和性能。其他编程语言可能不具有相同的可扩展性。
总的来说，Python 在数据处理方面具有许多优势，特别是在数据分析、机器学习和数据可视化方面。但是，在处理大量数据或需要高性能时，可能需要考虑其他编程语言。
六、Python API与JSON交互——简化数据处理过程
引言
Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理各种任务。其API（应用程序编程接口）功能允许我们与其他应用程序进行交互，获取和处理数据。
JSON（JavaScript对象表示法）是一种轻量级的数据交换格式，广泛应用于Web开发和API通信中。它具有易读、易写以及易解析的特点，被广泛支持和使用。
使用Python API与JSON交互的方法
1. 使用内置的json模块
Python提供了一个内置的json模块，可用于处理JSON数据。使用该模块可以实现JSON数据的解析、序列化和操作。
首先，我们需要导入json模块，然后使用其提供的函数来转换JSON数据和Python对象之间的相互转换。例如，我们可以使用json.loads()函数将JSON字符串转换为Python对象，而json.dumps()函数则可以将Python对象转换为JSON字符串。
下面是一个示例代码，演示了如何使用json模块解析JSON数据并访问其中的信息：
import json
# JSON字符串
json_str = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
# 将JSON字符串转换为Python对象
data = json.loads(json_str)
# 访问数据
name = data['name']
age = data['age']
city = data['city']
# 打印结果
print(f"Name: {name}, Age: {age}, City: {city}")
2. 使用第三方库进行处理
除了内置的json模块外，还有许多第三方的Python库可用于更方便地处理JSON数据。其中，requests库是一个常用的HTTP库，可以与API进行交互，并方便地处理JSON数据。
首先，我们需要使用pip命令安装requests库：pip install requests。
然后，我们可以使用requests库发送HTTP请求获取JSON数据，并使用response.json()方法将响应内容转换为Python对象。
下面是一个示例代码，演示了如何使用requests库获取并解析JSON数据：
import requests
# 发送GET请求
response = requests.get('e.com/data')
# 将响应内容转换为Python对象
data = response.json()
# 访问数据
name = data['name']
age = data['age']
city = data['city']
# 打印结果
print(f"Name: {name}, Age: {age}, City: {city}")
结论
使用Python API与JSON进行交互，可以简化数据处理的过程。无论是使用内置的json模块还是第三方库，我们都可以通过一些简单的代码来解析、序列化和操作JSON数据。这使得我们能够更轻松地处理从API获取的数据，并将其用于各种应用程序和项目中。
感谢阅读
感谢您阅读本文，希望您能从中获得有关Python API与JSON交互的实用知识。无论是处理API数据，还是在Web开发中使用JSON，这些技巧都可以帮助您更高效地完成任务。
七、python怎么做图形可视化以及流动化数据处理？
可视化通过调用matplotlib库，数据处理调用pandas这个库。
八、数据处理流程六大步骤？
数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用。其中数据质量贯穿于整个大数据流程,每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。 在数据收集过程中,数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。
九、python三大框架对比？
python三大框架的对比：
Django：Python 界最全能的 web 开发框架，battery-include 各种功能完备，可维护性和开发速度一级棒。常有人说 Django 慢，其实主要慢在 Django ORM 与数据库的交互上，所以是否选用 Django，取决于项目对数据库交互的要求以及各种优化。而对于 Django 的同步特性导致吞吐量小的问题，其实可以通过 Celery 等解决，倒不是一个根本问题。Django 的项目代表：Instagram，Guardian。
Tornado：天生异步，性能强悍是 Tornado 的名片，然而 Tornado 相比 Django 是较为原始的框架，诸多内容需要自己去处理。当然，随着项目越来越大，框架能够提供的功能占比越来越小，更多的内容需要团队自己去实现，而大项目往往需要性能的保证，这时候 Tornado 就是比较好的选择。Tornado项目代表：知乎。
Flask：微框架的典范，号称 Python 代码写得最好的项目之一。Flask 的灵活性，也是双刃剑：能用好 Flask 的，可以做成 Pinterest，用不好就是灾难（显然对任何框架都是这样）。Flask 虽然是微框架，但是也可以做成规模化的 Flask。加上 Flask 可以自由选择自己的数据库交互组件（通常是 Flask-SQLAlchemy），而且加上 celery +redis 等异步特性以后，Flask 的性能相对 Tornado 也不逞多让，也许Flask 的灵活性可能是某些团队更需要的。
十、年纪大能否学Python？
并不晚，某报道曾经采访过一个38岁转行写程序的人，很成功。年龄不是问题，问题是你要学的愿望强不强烈。python对于初学者来说是很好的选择，简单易懂，容易上手；以python为基础再拓展其他的语言是很好的选择。
