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python编程开发语言随着互联网的不断发展而被众多程序员学习，下面我们就通过案例分析来了解一下，python编程语言的作用与用法。
知道何时不使用Python
作为一名职业Python程序员，有时候，我怀疑自己是否过度依赖这个工具进行科学计算。Python是一门令人愉快的编程语言。它简单明了，维护成本低，而且它的动态结构非常适合数据科学的探索性。
尽管如此，Python绝对不是处理广泛定义的机器学习工作流各个方面的佳工具。例如：
对于将数据移动到数据仓库的ETL流程来说，SQL是必不可少的，藉由SQL，数据分析师和数据科学家可以对数据进行查询。
Java可能有助于构建管道组件，如数据提取和清理工具(例如，使用ApachePDFBox来解析PDF文档中的文本)。
作为数据科学中Python的快速替代品，Julia正在迅速崛起。
Scala通常用于大数据和模型服务。
测量和优化运行时
数据科学家以擅长修补而闻名。但随着该领域越来越接近于软件工程，对简洁、高性能的代码的需求也在日益增加。程序的性能应该根据时间、空间和磁盘使用情况进行评估，这些都是可扩展性能的关键。
Python提供了一些分析使用程序，可以用来展示你的代码花费时间的地方。为了支持对函数运行时的监视，Python提供了timeit函数。
为特征分析添加可视化
可视化并不仅仅用于商业智能仪表板。当你研究新的数据集时，加入一些有用的图表和图形，有助于提高分析的速度。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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