Python也用于大数据处理。Python在大数据处理上的缺点:1.python线程有gil，多线程时只能在一个核上运行，浪费多核服务器；2.python效率低，处理大数据时效率低；Python对于3.1亿级别以上的数据效率很低，哪里可以下载python教程？所以现在python很自然的被应用到大数据领域。
1、希望介绍个学Python的好网站或者下载资源,或者书本。采纳后追加~!谢谢…
百度云课堂，里面包含了很多不仅仅是python的学习。比如你找到这个地址，有一个python模块。。Python素材太多了，方方面面都不一样。基本的话都差不多。保存的教程里有函数，文件操作，源代码等等。资料太多，方面不一样，具体推荐不太容易。基本单词都差不多。随便找一个，主要是了解。重点推荐一个网站，很不错。我一直在用。
无法搜索2、《python编程初学者指南》书本中的涉及的源码哪里可以下载?
最简单的办法就是找出版社要。如果出版社没有，直接找作者。如果国外的书是翻译过来的，那么源代码当然可以找到。除非你是10年前的旧书。要真诚，直接问作者的机会会很多，可能会有惊喜。甚至国外的作者也欢迎读者直接找他。谢谢大家的无私分享~虽然问题是五年前问的，但我还是想在这里补充一个答案。书上指定的网址虽然改了，但是依然有效。进入原网站后，会跳转到新网站。
3、需要通俗易懂的学习python的资料。教材。视频等
4、为什么从事大数据行业,一定要学习Python?
它的语法简单明了，以实用为主。这是一种非常简单的语言。同时也是编程语言中的“和事佬”，被戏称为胶水语言。因为它可以方便地连接其他语言制作的各种模块。2.如果把Python语言拟人化的话，它绝对属于“好人”的范畴，让人容易亲近，人们和它交流和…3.除此之外，Python还受到大数据一哥Google的青睐。
这为你节省了大量编程时间。大数据从何而来？除了部分企业有能力自己产生大量数据外，大部分时候还是要靠爬虫抓取互联网数据进行分析。网络爬虫是Python的传统强势领域。最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP toolkit urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml等。都是可以独立的类库。
5、Python在大数据领域是怎么来应用的
有一些方法。比如使用array，numpy.array主要思想是节省内存的使用，提高数据查询的效率。如果你能注意到这些内容，处理几个GB的数据是很容易的。下一步是分布式计算。根据mapreduce的思想。尝试在本地处理数据。所以算法要优化。主要是分段。总之。所有的语言在这些方面都是一样的。即使你使用C语言，你也应该考虑这些。
对于无法改进的算法(好像还没遇到过)，我们只好用python连接C的扩展模块。好在python和c有很好的接口，容易连接。最近比较流行的方法是使用cython，一方面可以稍微提高速度，另一方面与C无缝接口。Java在处理大数据时，在速度和易用性上略有优势。核心算法中也经常用到c。语言本身不是问题。大数据很多时候还是在处理算法本身而不是语言。
6、python教程哪里下载?
1。Python介绍到高级廖雪峰Pytho。