转行到底应不应该学习Python,Python现状分析

HBase骚操作之数据加载方式BulkLoad 本文研究了一种HBase BulkLoad的入库方式,该方式利用HBase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理,直接在HDFS中生成持久化的HFile数据格式文件,然后上传至合适位置,即完成巨量数据快速入库的办法。该方式配合MapReduce完成,高效便捷,而且不占用Region资源,增添负载,在大数据量写入时能极大的提高写入效率,并降低对Hbase节点的写入压力。HBase BulkLoad对于异构数据源的合并及大量数据一次性导入具有重要指导意义,相比HBase Put操作在性能上具有较高的优势 阅读详情

几年前 Python 在国内还只是一门小众语言,但从 2011开始到现在,Python 的百度搜索指数翻了10 倍,从下图看得出 Python 在国内的流行度已经直逼 Java,大有赶超之势

一个行业火不火,就看有多少(自)媒体、培训机构涌入进来为之疯狂,用百度搜关键字“python”就有10条是培训广告,而Ruby、PHP、Go 等语言一条都没有,显然还是Python的生意更好做。我最早接触 Python 是在 2010年,那时国内除了豆瓣、搜狐在用 Python 之外,很难看到有体量的公司用Python,而在美国,Python 其实一直都很流行,像 Google、Instagram、Dropbox、Youtube、Reddit、Quora 这些明星网站都在用Python做核心业务。从 Google Trands 看得出它一直处于平稳的趋势,这两年上升趋势比较明显,显然主要贡献来自于中国。

那么国内这几年 Python 怎么突然就火起来了?

究其原因,大概可以从分3个阶段来分析。

12~14年是云计算最火的几年,大批创业公司和巨头挤破头地进军云计算领域,大家都在做IAAS,最著名的云计算开源平台OpenStack 就是基于Python 开发的,为此催生出不少Python 岗位

14~15年是「大众创新,万众创业」口号喊得最响两年,北京大街小巷似乎人人都是创业者,O2O、P2P产品如雨后春笋般冒出,什么语言最适合快速搭建原型?当然是Python,Python 的开发速度一个顶三。

16~17年人工智能火遍大江南北,AlphaGO 的出现让业界为之兴奋,人工智能不再是概念,而人工智能、机器学习的首选语言就是Python。

这两年特别是网络爬虫火得一塌糊涂,10个写爬虫的9个在用Python,曾经有一段时间知乎的Python话题全部被爬虫相关的帖子刷屏,为什么爬虫这么火,这个还是跟大数据有关,因为数据挖掘、分析、机器学习、人工智能都需要大数据的支撑,而真正有大数据的厂商没几个,所以小厂不得不通过爬虫去获取数据。

为什么偏偏就 Python 火了,其它语言没有?

Ruby on Rails 最火的那几年,有人问Python 之父吉多·范罗苏姆怎么看,他说:”Python 不需要杀手级应用,因为如果是这样的话,Python 在其它方面的作用就被忽略了。” Python 在网络爬虫、数据分析、AI、机器学习、Web开发、金融、运维、测试等多个领域都有不俗的表现,从来没有哪一种语言可以同时在这么多领域扎根

Python 是一门兼具简单与功能强大的编程语言,它专注于如何解决问题、自由开放的社区环境以及丰富的第三方库,无需浪费时间去造轮子,各种Web框架、爬虫框架、数据分析框架、机器学习框架应有尽有,拿来即用,如果你不知道去哪找第三库,可以看看 awesome-python

尽管后起之秀 Go 语言为并发编程而生,效率高,但物理硬件性能已经显著提升的情况下,编程语言带来的性能影响已经不那么重要的,开发速度才是人们首要关注的问题,即使真遇到的性能问题,那么也可以用C语言无缝对接。

虽说Java是老大哥,江湖地位无人能撼动,但体型过于臃肿、冗长的语法被越来越多的开发者所诟病,这也是为什么 Google 决定把 Kotlin 作为 Android 官方支持语言的主要原因

Python 的发展完全是由社区自我驱动的,喜欢Python的原因很简单,因为它确确实实给开发者带来了愉悦的编程体验。

最后

如果对Python感兴趣的话,可以试试我的学习方法以及相关的学习资料

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二、Python必备开发工具

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三、Python视频合集

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四、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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小波变换完全指南:从原理到实践的深度解析 在信号处理领域,傅里叶变换长期以来一直是频域分析的主要工具。然而,傅里叶变换存在一个根本性的局限:它只能告诉我们信号中包含哪些频率成分,却无法告诉我们这些频率成分在什么时刻出现。这就像是你知道一首歌用了哪些音符,却不知道这些音符的演奏顺序。小波变换(Wavelet Transform) 应运而生,它完美地解决了这个问题。小波变换不仅能够提供频率信息,还能同时提供时间信息,实现了信号的时频联合分析。本文将带你从零开始,深入理解小波变换的原理、实现和应用。傅里叶变换的定义如下: 它使用正弦和余弦这样的全局基函数 阅读详情

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