1.易于学习的Python

　　众所周知，大多数的大数据分析工作都不是开发者在做，这样易于学习的Python就有了被Continuum Analytics与DARPA同时看重的理由。就像该公司董事长Peter Wang说：“如果他们可以学习一门简单的语言，他们将不需要额外的软件开发部门去参与数据分析。”

　　2.解释性语言Python

　　基于解释语言的特性，使用Python进行开发无疑可以数倍的提升编码效率；不到C++/Java一半的代码行将大幅度减少开发过程和维护阶段的工作量，相信不会被大部分开发者讨厌。

　　上文说到Python受开发者喜爱的两个方面：易于学习和高效的编码效率；然而作为解释性语言，Python的运行效率必然不会很快，而快于Python几倍、甚至几十倍的语言也是一抓一大把，那么Python在海量的数据处理中还会具备优势吗？

　　俗话说具体问题具体对待，而一般我们从本质上把大数据应用场景分为两个方面：

　　1.CPU密集型操作

　　在CPU密集型操作情况下，我们需要对海量的数据进行计算；而刚刚说到作为解释性语言Python有着“相对杯具”的运行效率，那么在像求逆矩阵、向量相似度等对语言高效性非常依赖的情景下，让Python去做这些必然会造成性能下降和负载增加。然而别忘了Python还有个昵称 -- 胶水语言，其集成机制可以轻松的联结使用其它语言编写的模块，比如：C、C++、Java。这样我们就可以完全根据情况需要，使用Python来做框架，在核心CPU密集操作部分调用C或者其它高效语言。这样开发效率和性能都得以保障，至于对开发团队要求的增高就是另外一回事了。

　　2.I/O密集型操作

　　在这个场景下，我们经常做的是频繁的I/O操作、频繁的输入/读取文件系统，但是不会涉及到复杂的计算。出于这些操作通常都是调用操作系统接口来完成，所以对语言的要求显然不会太高。

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