我的感覺：(從其他文章里看到的，覺得有道理。分享過來。)

在過去的幾年中，Python已成為數據科學家的首選編程語言

從某種意義上說，這有點令人驚訝。Python最初并不是為執行分析任務或數據科學而開發的，但已演變為數據科學家工具箱中的“瑞士軍隊”工具。其原因來自可用于數據科學家的大量第三方軟件包。例如，有“ Pandas” 用于處理異構和標記的數據，“ SciPy” 用于常見的科學計算任務，“ Matplotlib” 用于可視化，“ NumPy” 用于處理基于數組的數據，還有許多其他方法。

為什么數據科學家需要學Python

如今，Python已用于從數據處理到可視化再到Web開發的所有內容。它已成為當今使用的最重要和最流行的開源編程語言之一。許多人認為它是一種新語言，但是它比Java和R 都老 。Python是由荷蘭CWI研究所的Guido van Rossum 于1989年創建的。它的主要優勢之一是易于擴展的功能以及對多個平臺的支持。Python能夠與不同的文件格式和庫進行通信的功能使其非常有用，并且是當今數據科學家使用它的主要原因。

對于程序員來說，Python不是一門難學的語言

實際上，大多數經驗豐富的程序員都將Python視為一種易于學習的語言。現在，許多人甚至推薦Python作為任何人都應該學習的第一語言，這說明了很多。語言本身的語法非常容易掌握。用任何語言編寫“ Hello World”程序。Java和C至少需要三行代碼，而Python僅需要三行代碼。現在，它是如此的容易，例如學習如何使用庫需要花費時間，但是它是一種易于使用的語言來開始編寫代碼并比大多數人容易。

使用數據流，一切都是一個“ 流 ”，就像一個流

甚至批處理都是受時間限制的流，這意味著我們擁有一種用于批處理和實時流處理的體系結構，數據流具有實時預覽功能，因此開發人員將知道自己的設計正確無誤，。當他們將最終目標連接器放在畫布上時，他們可以立即看到其設計已完成。現在，數據質量依靠復雜的數學來解決重復數據刪除，匹配和標準化的問題，數據流旨在讓任何人都能使用嵌入式代碼編輯器輕松添加Python片段，該代碼編輯器提供代碼自動完成功能以及直觀的語法突出顯示功能。我們想讓用戶擁有Python的功能。

有時更容易編寫代碼，我們開發人員經常根據用戶和手頭的任務直接使用它

這就是Python出現的地方，我們在進行Python投資，我們認為它提供了強大的功能以及易于編程的功能。我們邀請您嘗試數據流，看看如何使用嵌入式Python編碼組件輕松擴展數據管道。

總結

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