1.2 Why Python for Data Analysis（為什麼使用Python做資料分析）
阿新 • • 發佈：2018-11-11
1.2 Why Python for Data Analysis?（為什麼使用Python做資料分析）
這節我就不進行過多介紹了，Python近幾年的發展勢頭是有目共睹的，尤其是在科學計算，資料處理，AI方面，否則大家也不會來看這本書了。
使用Python的一些優點
- Python是一門膠水語言，可以把不同語言整合起來，比如上層程式碼使用Python編寫，底層程式碼用C，C++等語言實現。
- 解決了兩種語言的問題。以前做研究用一門語言寫原型（比如R，SAS），效果好了才會用其他語言去重新實現一遍（比如Java，C#，C++），部署到實際任務中。而Python的優勢在於既適合做研究，又適合直接部署。
什麼情況下不使用Python
因為Python是解釋性程式設計語言（interpreted programming language），其執行速度比Java或C++慢。如果覺得慢一點沒關係，可以用Python，但如果現實場景中需要系統低延遲，使用效率高，還是使用C++這樣的語言比較好。
用Python編寫多執行緒應用（multithreaded applications）並不方便，因為Python有一個叫做全域性直譯器鎖（global interpreter lock (GIL)）的機制，這個機制讓編譯器只能在一次執行一個Python指令。對於一些大資料量的處理，Python並不合適。
但並不是說Python不能執行多執行緒，並行程式碼。Python C擴充套件能使用本地多執行緒（通過C或C++）來並行執行程式碼，而不通過GIL機制，前提是不和Python object（物件）進行過多互動。