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Pourquoi utiliser Python en Big Data ?

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Python, un langage open source créé par Guido van Rossum en 1989, est sans aucun doute l’un des langages les plus populaires de nos jours. En effet, de nombreux développeurs l’apprécient et l’utilisent pour le développement informatique en général, mais surtout pour le Big Data.

Mais à quoi est dû ce succès ? Dans cet article, nous allons voir les raisons d’utiliser Python en Big Data.

Python est open source

Python est un langage open source, ce qui veut dire qu’il est gratuit et qu’il suffit de le télécharger afin d’en disposer.

Son code source peut également être téléchargé. Ainsi, vous pouvez effectuer des modifications sur le langage afin de l’adapter à vos besoins, ce qui est plutôt pratique lorsque l’on développe des solutions très spécifiques.

Vous pouvez également partager les améliorations que vous avez développées en distribuant votre propre version de Python.

Et puisque dans le Big Data, on travaille avec une multitude de données hétérogènes et constamment évolutives, utiliser des outils personnalisables offre un réel avantage.

Python est multiplateforme

On peut développer des applications avec Python sur toutes les plateformes. Donc peu importe le système d’exploitation que l’on utilise (Microsoft Windows, MacOS, Linux), on peut utiliser ce langage.

On peut l’utiliser sur n’importe quel support, qu’il s’agisse d’une simple machine, d’un serveur ou d’une plateforme de développement basée sur le cloud.

Python est multiparadigme

En Big Data, on met en pratique plusieurs paradigmes de programmation, notamment la programmation orientée objet et la programmation fonctionnelle.

Python permet justement de développer des applications avec ces deux paradigmes, ce qui fait de lui d’un des langages les plus adaptés pour le Big Data.

Python est facile à apprendre

Python est un langage de haut niveau, c’est-à-dire que l’on se focalise surtout sur le résultat fourni plutôt que sur la manière dont on obtient ces résultats. Cela facilite grandement son apprentissage et permet de se focaliser un peu plus sur la partie algorithmique et fonctionnelle de l’application.

En plus, la syntaxe et la structure des codes en général sont très simplistes et la longueur des codes est aussi réduite. Le développement d’une solution prend donc moins de temps, il est également plus agréable, puisqu’on ne se casse plus la tête sur les accolades ou les points-virgules oubliés.

Python est flexible

Ce langage est en constante évolution depuis sa création. En effet, Python reçoit souvent des mises à jours, ce qui prouve que sa maintenance est belle et bien active.

Ces mises à jour sont très intéressantes, car elles apportent de nouvelles fonctionnalités permettant de développer des solutions diverses de manière simple, efficace et performante.

Python dispose d’une puissante IDE

Pour apprendre Python, on a besoin d’un IDE spécifique. On peut utiliser une IDE très puissante à l’instar de JupyterLab. En effet, celle-ci n’est pas qu’une simple IDE, car elle offre de nombreuses fonctionnalités adaptées au Big Data, à l’intelligence artificielle et à la machine learning.

Elle permet d’effectuer l’écriture des codes, les tests de ces derniers ainsi que la visualisation des données produites par l’application.

L’interface de cette IDE s’ouvre sur un navigateur et elle est très intuitive et facile à utiliser.

Python est compatible avec Hadoop et Spark

Hadoop et Spark sont des outils indispensables si l’on souhaite œuvrer dans le Big Data. Ce sont des frameworks permettant d’effectuer des traitements de données sur une architecture distribuée. Avec Scala et Java, Python est le langage le plus adapté pour interagir avec ces deux frameworks.

On peut par exemple écrire le programme MapReduce d’Hadoop avec Python. On peut également utiliser la librairie PySpark afin de travailler facilement avec les RDD de Spark.

Python permet de traiter les données

Python dispose d’une vaste panoplie de librairies relatives au Big Data. Et parmi elles, on retrouve des bibliothèques permettant d’effectuer le traitement des données.

C’est par exemple le cas de NumPy, une bibliothèque créée à la base pour les calculs scientifiques de tous genres. Mais à la vue de sa performance, notamment à sa capacité de traiter les tableaux multidimensionnels, elle est devenue l’une des bibliothèques Python les plus adaptées au traitement de données Big Data.

Il y a aussi Pandas qui figure parmi les bibliothèques les plus puissantes et les plus populaires de Python. Elle est basée sur NumPy et introduit le DataFrame, ce qui permet de traiter des données sous différents formats.

Et enfin, nous avons SciPy qui dispose d’une multitude d’outils et de méthodes pour l’analyse de données et le clustering.

Python permet d’analyser les données

Certaines bibliothèques Python permettent également d’effectuer l’analyse des données volumineuses. Cette partie est très importante, car c’est à l’issue de cette analyse que l’on peut vraiment consommer les données à des fins décisionnelles.

C’est par exemple le cas des bibliothèques Pandas et SciPy qui, comme nous l’avons mentionné précédemment, disposent de nombreux outils relatifs à cela.

Python permet de visualiser les données

La visualisation des données est également essentielle lorsque l’on travaille dans le Big Data. C’est grâce à la transformation des données en différents tableaux de bord, KPIs ou graphiques que les dirigeants peuvent comprendre les résultats de l’analyse des données. Ainsi, ils peuvent orienter leurs prises de décision par rapport à ces visuels.

Python offre des bibliothèques permettant de créer ces différents types de visualisation.

Par exemple, avec Matplotlib, on peut créer plusieurs types de graphiques à partir des données issues des analyses effectuées sur Pandas ou NumPy. Et on peut améliorer l’aspect design de ces graphiques en personnalisant les couleurs et en ajoutant d’autres fonctionnalités avec la bibliothèque Seaborn.

Python permet d’effectuer de la machine learning

La machine learning fait partie intégrante du Big Data. En effet, l’apprentissage automatique se base essentiellement sur les informations tirées des traitements des données volumineuses, car cela enrichit leurs algorithmes.

Python n’est pas en reste face à ce domaine qui ne cesse de prendre de l’ampleur de nos jours. Pour cela, il propose des bibliothèques performantes et efficaces.

PyBrain fait partie de ces bibliothèques. Il s’agit d’une librairie spécialement conçue pour l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Elle permet de générer des algorithmes rapides, puissants et flexibles que l’on peut facilement tester et utiliser grâce aux environnements fournis par la librairie.

Il y a également Scikit-Learn qui est sans doute la bibliothèque la plus utilisée dans ce domaine, car elle offre une multitude de fonctionnalités. En effet, celle-ci permet de produire des algorithmes, de modéliser et d’évaluer des données. En plus, avec cette bibliothèque, on peut préparer les données afin d’effectuer un tri en amont et d’enlever les informations inutiles.

Python permet d’extraire les données

De nombreuses analyses de données et de nombreux algorithmes de machine learning s’appuient sur le web scraping. Le web scraping est le processus permettant d’extraire les données d’un site web afin de les analyser et les utiliser lors de la prise de décision. Cette technique est très utilisée dans le Big Data, car elle permet d’enrichir davantage une base de données.

Python propose quelques framworks et bibliothèques permettant d’effectuer cette extraction. C’est par exemple le cas de Scrapy et de Selenium, même si ce dernier a surtout été créé pour tester les pages web.

Python dispose d’une large communauté

Le dernier point que nous allons aborder afin d’appuyer les raisons du succès de Python auprès des travailleurs du Big Data est sa communauté.

Puisqu’il s’agit d’un langage très populaire en ce moment, il suscite beaucoup l’intérêt de nombreux développeurs. Par conséquent, le nombre de personnes composant sa vaste communauté ne cesse de grandir. Et toutes ces personnes sont presque toutes actives.

Ainsi, si l’on rencontre d’éventuels soucis lors de l’utilisation de ce langage ou que l’on souhaite juste obtenir plus d’information et d’avis sur un sujet, on peut facilement les solliciter. Il est sûr que les questions ne restent pas longtemps sans réponses en ce qui concerne ce langage.

Bref, Python est un langage de choix pour ceux qui souhaitent se lancer dans le Big Data et pour ceux qui sont déjà plongés dans ce domaine. Les raisons citées ci-dessus prouvent qu’il est bel et bien adapté aux divers traitements des données et que tout le monde peut l’utiliser sans aucun souci.

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