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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，以至于我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。
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才
能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
首先大数据是一个很大的概念，现在很多领域都用到了大数据，比如：互联网、广告、金融、能源、交通等。而Python是一门编程语言，可以用Python处理和分析各个领域产生的数据。很多初学者经常比较哪种语言是最好的，其实：编程语言没有最好，只有最适用，即在某一种中场景下最适用！！！经常会有很多小伙伴们在一些论坛中喊，PHP是世界第一语言；Java是宇宙第一语言；人生苦短，我用Python等等。
客观的说，如果以后想从事大数据开发方向，两种语言都可能会用到，可以先学一门，因为语言是相通的，学了一门后，再学其他的就很快了！！！不要在到底学习哪门语言上纠结，重要的是先行动起来，学好一门编程语言！因为以后你可能还会学新的语言，比如现在Spark很火，还要学Scala呢！
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以前在一个论坛上有人这样比较Python、Java、C++，我觉得很形象生动：说Python是自行车，拿过来就骑，但是速度最快也就百十公里；Java是大型运输机，体量大，越飞越快；C++是导弹，一按发射按钮，嗖的一下就飞了，可以飞到几倍音速。经过比较，很容易上手，但是Python的性能最差，C++性能最高，但是想驾驭C++，就像控制导弹一样，成本和难度较高，而Java就脱颖而出了，你会发现现在大数据生态圈中的绝大多数框架都是用Java编写或是运行在JVM之上的！！！
互联网企业是这样做的：如果处理的数量比较大，那先用Hadoop或Spark进行一次或多次处理，然后将处理后的结果保存起来。如果数据量较小并且还要做一些数据挖掘或机器学习，会倾向使用Python，因为Python的机器学习算法更多，更完善！但是Hadoop和Spark也有相应的机器学习库了，比如Hadoop的Mahout和Spark MLlib，但是算法相对较少，随着时间的发展，会越来越完善的！所以到底是使用Spark还是Python，要看数据量的多少和业务的复杂度来决定！
就大数据处理和分析而言，python更适用一些，建议先学好python，毕竟现在大数据生态圈中的技术都脱离不了python，以后再学其他语言也很容易！
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