go语言和Python结合，go语言与python

大数据用什么语言开发

它是易于使用的基于解释器的高级编程语言。Python是一种通用语言，具有用于多个角色的大量库。由于其易于学习的曲线和有用的库，它已成为大数据分析最受欢迎的选择之一。

%以上的大数据框架都使用Java开发语言，所以要想学习大数据技术，首先要掌握Java的基本语法和JavaEE的相关知识。MySQL数据库 这是学习大数据的必备知识之一。

大数据是以Java技术为基础的，在熟练掌握了Java技术以后，在学习大数据的专业技术会轻松很多。学习java开发推荐千锋教育。Java是一种语言，而大数据更像是一个方法论或者是集合。

java可以用来做大数据工作，大数据开发或者应用不必要用java，可以Python，Scala，go语言等。Java是我们耳熟能详的编程语言，大数据更是当今科技的明星技术。

R语言 使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。

Python学了能做算法吗?

1、人工智能算法促进了Python的发展，Python也使算法更容易。

2、它丰富而且统一，不像C++的库那么杂（好比pnux的各种发行版），python学好numpy就可以做科学计算了。python的第三方库很全，但是不杂。python基于类的语言特性让它比起fortran等更加容易规模化开发。

3、那是当然。python 是一个通用语言。这一点难不倒它。 除非算法是依赖特定的软硬件环境。否则全部都可以实现。现在大部分算法都集中在大数据与人工智能了。 基础的算法基本上没有多少人研究了。

4、Python非常易读，所以每位Python开发人员都能理解同行的代码并作更改、复制或分享。因为根本不存在会产生混淆、错误或冲突的范例，所以使得人工智能和机器学习专业人员之间，在算法、思想和工具方面的交换更为有效。

python的用途和优点

1、用途和优点：Python是一种脚本语言，写好了就可以直接运行，省去了编译链接的麻烦，对于需要多动手实践的初学者而言，也就是少了出错的机会。

2、用途：主要是开发快，语言简洁，没那么多技巧，所以读起来很清楚容易。C/C++可以写python的module，标准库里就有用C/C++写的东西，这个跟java的JNI类似。python的gui一般是用tkinter，就是tk的python的wrapper。

3、学python可以从事数据分析工作，python所拥有的完整的生态环境十分有利于进行数据分析处理，大数据所需要的数据可视化、数据库操作等都是可以通过python中的模块来完成的。

4、语法简单明了 Python的语法设计非常简洁，易于学习，并且具有一致的编码风格，使得代码易于阅读和维护。这种易于学习的特点也使得Python成为初学者的首选语言之一。

5、优点 Python就为我们提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作“内置电池（batteries included）”。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。

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