Full Stack Python

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数据

虽然数据是一个极其庞大的主题，但它可以细分成许多的子主题，包括（排序不分先后）：

• 数据处理
• 机器学习
• 数据分析
• 可视化
• 地理空间映射
• 通过 关系型数据库 和 NoSQL 数据存储 进行持久化
• 对象-关系 映射器
• 自然语言处理 (NLP)
• 索引，搜索和提取

针对以上的所有主题， Python 社区已经创建并将持续创建大量的开源库和教程资料。

为什么说 Python 是一门处理数据任务的好语言？

Python 有着广泛的开源代码库，它的社区成员来自各行各业，具有不同的行业背景，他们的贡献使得这些库变得日益精良。

另外， Python 处理数据的相关代码能和 Web 框架 及 Web API 结合，从而创建一些很难用其它语言创建的软件。例如，Ruby 对于创建 Web 应用来说是一门极好的语言，但是它的数据分析和可视化的相关库，相比于 Python 生态系统的当前状况，会显得相当匮乏。

Python 基于数据的应用为何变得如此广泛？

Python 是一门通用编程语言，它适用于很多的问题领域。在过去的几十年中， Python 在科学和金融社区中变得越来越流行。那些项目，像 pandas 已经成长为一个由对冲基金赞助的项目了，而 NumPy 和 SciPy 都是在学术环境中创建的，之后的改进由更广大的开源社区进行。

问题是：为什么使用 Python 来创建这些项目？答案是运气和开源社区的成长皆而有之：随着 Python 的成熟，那些没有按计算机科学家的标准通过正式培训的人也能开始使用了。它的实效型语法和显式方式，使得那些没有编程背景知识的高智商的人们能够立即拾起这门语言，以相比于其它编程语言更加自然的方式完成他们自己的工作，而正是这种广泛采用促进了社区的发展。随着时间的推移，在金融界和科学社区中使用的这些代码被共享了出来，与此同时，全球的开源社区也正在蓬勃发展，这进一步促进了它在更多的软件开发者中的流行和使用。

在 Python 被广泛用于处理所有类型的数据的背后，毫无疑问有这样的因素：它恰好是那个地点那个时间最合适的那门语言。尽管如此，创建如今这么多的数据处理代码库，对于全球范围内的大量工程师和科学家来说，也是一项相当艰巨的工作。

通用 Python 数据相关的资源

• PyData 是一个 Python 数据工具的开发者和用户社区。他们在世界各地开展精彩的会议，并资助开源的数据相关的库进行持续开发。

• Continuum Analytics 是著名的 Python 公司之一，它将大量的时间和金钱投入到了数据领域。

• 针对科学家的 Python 速成课程 使用 iPython Notebook 为科学领域的人们提供了 Python 语言的概要阐述。

• Travis Oliphant 在他的两个视频 Python 在大数据分析中的角色：过去、现在和将来 及 创建 PyData 社区中，根据他作为该社区的领导者和成员的亲身体验，以历史的角度讲述了 Python 数据工具在过去的 20 年中是如何演化的。

有关 Python 和数据你还想学习其它哪些知识？

告诉我有关标准关系型数据库的知识。

那些时髦的开发者一直谈论的 NoSQL 数据存储到底是什么？

为什么说 Python 是一门不错的编程语言？

想找到一个完整的，一步一步的部署方案吗？请看《The Full Stack Python Guide to Deployments》.

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