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python与大数据什么关系啊？

Python是一种计算机编程语言。Python的设计理念强调代码的可读性和简洁的语法。Python允许开发人员用比C或Java更少的代码来表达想法。

大数据技术包括但不限于：科学计算、数据分析、数据管理和处理。

许多开源科学计算软件包都提供Python接口，如著名的计算机视觉库opencv、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。

有更多专门针对Python的科学计算扩展库，如numpy、SciPy和Matplotlib，它们为Python提供了快速的数组处理、数值运算和绘图功能。

因此，由Python语言及其众多扩展库组成的开发环境非常适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用。

这就是为什么Python广泛应用于大数据技术领域以及它们之间的关系。

简而言之，Python易于使用。许多第三方库使Python具有许多部分。其他语言正忙于构建轮子。蟒蛇可以直接造车。

为什么有人说Python的多线程是鸡肋呢？

Gil lock限制进程中的不同线程同时只能占用一个CPU。可以看出，当使用多线程处理计算密集型任务时，Python中的多个线程需要相互等待以获得CPU资源。在这个时候，多线程不能并行，我们真的不具备预期的多线程能力。

但是，如果执行的是Io密集型任务，多个线程之间没有太多CPU资源争用，更多的是每个线程都在进行Io传输和等待，此时，多线程的能力还是可以发挥出来的。

所以我们不能简单地说Python的多线程是鸡肋，但是它的设计限制了它的应用场景。

Python能否进行大规模数值计算？

当您问这个问题时，您可能主要怀疑Python的性能。事实上，Python的许多更好的模块都是用C语言编写的，例如，numpy是一个常用的Python数值计算库，它是用C语言实现的，而且计算机的配置也不像十年前那么低。今年，python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作为人工智能产品开发中最流行的编程语言，人工智能相关产品的开发自然离不开大数据的支持，因此Python能否进行大规模的数值计算，毋庸置疑。

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