Python在数据处理方面的优势

Python是数据从事网络工作者的编程语言，其内置了很多由C语言编写的库，操作很方便，Python在网络爬虫的传统应用领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，目前，流行的爬虫框架Scrapy、HTTP工具包urlib2、HTML解析工具、

XML解析器lxml等，都是能够独当一面的Python类库。

Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，Python在大数据处理方面的优势有：

1、异常快捷的开发速度，代码量少；

2、内部类型使用成本低；

3、丰富的数据处理包，使用方便；

4、百万级别数据可以采用Python处理。

但是Python在处理数据时也存在一些劣势，比如Python线程有GIL，先要明确一点，GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器（CPython）时所引入的一个概念，就好比C++是一套语言标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。

由于有GIL这样一把“大锁”，Python处理数据在多线程时只能在一个核上跑，浪费了多核服务器，另外对于亿级别以上的数据，Python的效率不高。

Python适合大数据的抓取、载入和分发，相比于其他语言更简单高效，求一些常用的统计量和一些基本算法结果，Python也有现成的高效的库。针对大数据的处理，Python确实存在一定的局限性，但是用Python做整个流程的框架是非常好的，

至于核心CPU密集操作可以采用C语言等编程语言。

HTTP不仅仅是提供代理IP资源，IPIDEA还可以设置不同类型的HTTP代理，以及设置去重等等标准，简单一点说，IPIDEA就好像是一个中间桥梁，可以根据用户的需求设置HTTP代理类型，这样用户只需要很简单的操作，

就能实现自己IP地址的不停切全球住宅IP，高效采集公开数据量每日9000w，轻松达到正常抓取信息的目的。