现如今，说起大数据大家都比较熟悉了，大数据作为目前火热的一个行业，越来越多的人投入到大数据行业当中来。很多人新手在学习中会问到，学习大数据需要了解Python吗？他们之间又有什么联系？今天我们就来一起看看。
学习大数据为什么需要了解Python？
大数据，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。
而Python作为公认的适合大数据的语言，想要做大数据开发和大数据分析，不仅要用到Java，Python也是非常重要的一个核心。
大数据和Python之间有什么联系？
了解大数据之后你会知道，大数据想要成为信息资产的话，需要有两步，一是数据怎么来，二是数据处理。
数据怎么来：
数据挖掘成为很多公司的首选，这对他们的业务方向能有很大的帮助，比较大多的公司是没有能力产生这么多数据的，所以需要依靠数据挖掘。
而网络爬虫是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。
网络爬虫不仅仅是很多人想象的那么简单的，不仅仅只是打开网页，解析html那么简单，高校的爬虫技术能够同时爬取几千甚至上万的网页，而传统的技术是达不到这个程度的，传统的线程方式资源浪费比较大。
Python能够很好的支持协程操作，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也是较早提供了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。
数据处理：
挖掘出数据之后，下一步是需要去处理，这样才能帮助企业找到适合自己的数据，数据处理这一块大多都使用的是Python，Python作为一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于很多公司节省成本是非常有帮助的。
