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Por que usar Python como linguagem de programação para Big Data?

Maycon Batestin
Maycon Batestin

Razões para escolher o Python para grandes projetos de dados:

Menos é mais: O Python é conhecido por fazer com que os programas funcionem com menos linhas de código, por exemplo, se você escreve 500 linhas de código em Java, geralmente é possível fazer a mesma coisa com Python, porém utilizando apenas 10% das linhas em Java. No entanto, alguns desenvolvedores dizem que o desempenho do Java é melhor que o do Python, mas geralmente quando se está trabalhando com Big Data (TBs ou mais), o desempenho é quase o mesmo. Além disso, o Python identifica e associa automaticamente os tipos de dados e segue uma estrutura de aninhamento baseada em recuo, o que deixa o código mais legível. Em geral, esta linguagem de programação é mais fácil de usar e consome menos tempo de programação. Vales ressaltar, que com Python não há limitação para o processamento de dados, ele permite computação em diversos tipos de hardware e também tem fácil suporte na nuvem. Tempos atrás, argumentava-se que o Python era mais lento do que algumas linguagens de programação equivalentes, como Java e Scala, mas com a plataforma Anaconda ele alcançou maior desempenho e com isso se tornou rápido, tanto no desenvolvimento quanto na execução.

Fácil depuração: Python é mais fácil de depurar. É bem verdade que os bugs são o pior pesadelo de qualquer programador, com isso ao escrever menos código, mais fácil fica de depurá-lo. Os programas gerados em Python são menos propensos a problemas do que aqueles escritos em outras linguagens.

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Comentários (2)

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Emerson Moraes

29/06/2021 22:37

Nossa a linguagem python facilita demais a nossa vida! Excelente artigo!

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Vagner Bellacosa

Vagner Bellacosa

26/06/2021 16:50

Sem contar sua velocidade para calculo matemático e estatístico que ajuda em processamento de grandes quantidades de dados.

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Brasil