1.易于學習的Python

　　眾所周知，大多數的大數據分析工作都不是開發者在做，這樣易于學習的Python就有了被Continuum Analytics與DARPA同時看重的理由。就像該公司董事長Peter Wang說：“如果他們可以學習一門簡單的語言，他們將不需要額外的軟件開發部門去參與數據分析。”

　　2.解釋性語言Python

　　基于解釋語言的特性，使用Python進行開發無疑可以數倍的提升編碼效率；不到C++/Java一半的代碼行將大幅度減少開發過程和維護階段的工作量，相信不會被大部分開發者討厭。

　　上文說到Python受開發者喜愛的兩個方面：易于學習和高效的編碼效率；然而作為解釋性語言，Python的運行效率必然不會很快，而快于Python幾倍、甚至幾十倍的語言也是一抓一大把，那么Python在海量的數據處理中還會具備優勢嗎？

　　俗話說具體問題具體對待，而一般我們從本質上把大數據應用場景分為兩個方面：

　　1.CPU密集型操作

　　在CPU密集型操作情況下，我們需要對海量的數據進行計算；而剛剛說到作為解釋性語言Python有著“相對杯具”的運行效率，那么在像求逆矩陣、向量相似度等對語言高效性非常依賴的情景下，讓Python去做這些必然會造成性能下降和負載增加。然而別忘了Python還有個昵稱 -- 膠水語言，其集成機制可以輕松的聯結使用其它語言編寫的模塊，比如：C、C++、Java。這樣我們就可以完全根據情況需要，使用Python來做框架，在核心CPU密集操作部分調用C或者其它高效語言。這樣開發效率和性能都得以保障，至于對開發團隊要求的增高就是另外一回事了。

　　2.I/O密集型操作

　　在這個場景下，我們經常做的是頻繁的I/O操作、頻繁的輸入/讀取文件系統，但是不會涉及到復雜的計算。出于這些操作通常都是調用操作系統接口來完成，所以對語言的要求顯然不會太高。

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