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大数据全栈式开发语言 – Python

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前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做“Fullstack JavaScript”,是关于用JavaScript进行前端、服务器端,甚至数据库(MongoDB)开发,一个Web应用开发人员,只需要学会一门语言,就可以实现整个应用。

受此启发,我发现Python可以称为大数据全栈式开发语言。因为Python在云基础设施,DevOps,大数据处理等领域都是炙手可热的语言。

领域 流行语言
云基础设施 Python, Java, Go
DevOps Python, Shell, Ruby, Go
网络爬虫 Python, PHP, C++
数据处理 Python, R, Scala

就像只要会JavaScript就可以写出完整的Web应用,只要会Python,就可以实现一个完整的大数据处理平台。

云基础设施

这年头,不支持云平台,不支持海量数据,不支持动态伸缩,根本不敢说自己是做大数据的,顶多也就敢跟人说是做商业智能(BI)。

云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的OpenStack,就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack,在刚推出时大肆强调自己是Java写的,比Python有优势。结果,搬石砸脚,2015年初,CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会,CloudStack眼看着就要寿终正寝。

如果嫌麻烦不想自己搭建私有云,用公有云,不论是AWS,GCE,Azure,还是阿里云,青云,在都提供了Python SDK,其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK,而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。

提到基础设施搭建,不得不提Hadoop,在今天,Hadoop因为其MapReduce数据处理速度不够快,已经不再作为大数据处理的首选,但是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java,没有官方提供Python支持,不过有很多第三方库封装了Hadoop的API接口(pydoop,hadoopy等等)。

Hadoop MapReduce的替代者,是号称快上100倍的Spark,其开发语言是Scala,但是提供了Scala,Java,Python的开发接口,想要讨好那么多用Python开发的数据科学家,不支持Python,真是说不过去。HDFS的替代品,比如GlusterFS,Ceph等,都是直接提供Python支持。Yarn的替代者,Mesos是C++实现,除C++外,提供了Java和Python的支持包。

DevOps

DevOps有个中文名字,叫做开发自运维。互联网时代,只有能够快速试验新想法,并在第一时间,安全、可靠的交付业务价值,才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/部署,以及系统度量等技术实践,是互联网时代必不可少的。

自动化构建是因应用而易的,如果是Python应用,因为有setuptools, pip, virtualenv, tox, flake8等工具的存在,自动化构建非常简单。而且,因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器,所以用Python做自动化,不需要系统预安装什么软件。

自动化测试方面,基于Python的Robot Framework企业级应用最喜欢的自动化测试框架,而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者,Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。Locust在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。

自动化配置管理工具,老牌的如Chef和Puppet,是Ruby开发,目前仍保持着强劲的势头。不过,新生代AnsibleSaltStack——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化,受到越来越多开发这的欢迎,已经开始给前辈们制造了不少的压力。

在系统监控与度量方面,传统的Nagios逐渐没落,新贵如Sensu大受好评,云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配,这些都不是直接通过Python实现的,不过Python要接入这些工具,并不困难。

除了上述这些工具,基于Python,提供完整DevOps功能的PaaS平台,如CloudifyDeis,虽未成气候,但已经得到大量关注。

网络爬虫

大数据的数据从哪里来?除了部分企业有能力自己产生大量的数据,大部分时候,是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。

网络爬虫是Python的传统强势领域,最流行的爬虫框架Scrapy,HTTP工具包urlib2,HTML解析工具beautifulsoup,XML解析器lxml,等等,都是能够独当一面的类库。

不过,网络爬虫并不仅仅是打开网页,解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作,常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取,传统的线程池方式资源浪费比较大,线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作,基于此发展起来很多并发库,如Gevent,Eventlet,还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持,网络爬虫才真正可以达到大数据规模。

抓取下来的数据,需要做分词处理,Python在这方面也不逊色,著名的自然语言处理程序包NLTK,还有专门做中文分词的Jieba,都是做分词的利器。

数据处理

万事俱备,只欠东风。这东风,就是数据处理算法。从统计理论,到数据挖掘,机器学习,再到最近几年提出来的深度学习理论,数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程?

如果是在理论研究领域,R语言也许是最受数据科学家欢迎的,但是R语言的问题也很明显,因为是统计学家们创建了R语言,所以其语法略显怪异。而且R语言要想实现大规模分布式系统,还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验,算法确定之后,再翻译成工程语言。

Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同,Python本身就是一门工程性语言,数据科学家用Python实现的算法,可以直接用在产品中,这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱,Spark为了讨好数据科学家,对这两种语言提供了非常好的支持。

Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy,给其他高级算法打了非常好的基础,matploglib让Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法,基于这两个库实现的Pylearn2,是深度学习领域的重要成员。Theano利用GPU加速,实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然,还有Pandas,一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库,其DataFrame的设计借鉴自R语言,后来又启发了Spark项目实现了类似机制。

对了,还有iPython,这个工具如此有用,以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境,能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下,iPython运行在命令行,可以执行ipython notebook在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。
iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人,这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果;如果对方没有运行环境,还可以直接转换成HTML或者PDF。

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为什么是Python

正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python,才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。

对于开发工程师而言,Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力,在Python交互式环境中,执行import this,读一读Python之禅,你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力,和NodeJS社区软件包爆炸式增长不同,Python的软件包增长速度一直比较稳定,同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻,但正是因为这个要求,才使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码,证明了这一点。

对于运维工程师而言,Python的最大优势在于,几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大,但毕竟语法不够优雅,写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell,做一些复杂的任务,对运维人员来说,是一次解放。

对于数据科学家而言,Python简单又不失强大。和C/C++相比,不用做很多的底层工作,可以快速进行模型验证;和Java相比,Python语法简洁,表达能力强,同样的工作只需要1/3代码;和Matlab,Octave相比,Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过,Python是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——如何解决问题。

顺便提一句,微软参加2015年PyCon,高调宣布提高Python在Windows上的编程体验,包括Visual Studio支持Python,优化Python的C扩展在Windows上的编译等等。脑补下未来Python作为Windows默认组件的场景。


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  • 大数据全栈式开发语言 – Python – 数说 2016年4月23日

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