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Python是一种计算机编程语言。Python的设计理念强调代码的可读性和简洁的语法。Python允许开发人员用比C或Java更少的代码来表达想法。
大数据技术包括但不限于：科学计算、数据分析、数据管理和处理。
许多开源科学计算软件包都提供Python接口，如著名的计算机视觉库opencv、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。
有更多专门针对Python的科学计算扩展库，如numpy、SciPy和Matplotlib，它们为Python提供了快速的数组处理、数值运算和绘图功能。
因此，由Python语言及其众多扩展库组成的开发环境非常适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用。
这就是为什么Python广泛应用于大数据技术领域以及它们之间的关系。
简而言之，Python易于使用。许多第三方库使Python具有许多部分。其他语言正忙于构建轮子。蟒蛇可以直接造车。
Python基本数据类型一般分为六种基本数据类型：数字、字符串、列表、元组、字典和集合。
1. Counter
Counter是dictionary对象的子类。collections模块中的counter（）函数接受Iterable，例如list或tuple，并返回counter字典。字典的键将是Iterable的唯一元素，每个键的值将是Iterable中元素的计数。
2. Defaultdict
此函数的工作原理与普通的Python字典完全相同，另外一个优点是当您试图访问一个不存在的密钥时，它不会抛出错误。
相反，它使用默认值初始化密钥。默认值是在创建defaultdict对象时根据作为参数传递的数据类型自动设置的。
3. Deque
队列是计算机科学中遵循先进先出原理的一种基本数据结构。简而言之，这意味着添加到队列的第一个对象也必须是要删除的第一个对象。我们只能在队列前面插入内容，只能从后面删除内容—在队列中间什么也做不了。集合库的Deque实现了该函数的优化版本。此实现的一个关键特性是保持队列大小，即如果队列的最大大小设置为10，则deque将根据FIFO原则添加和删除元素，以保持最大大小为10。这是迄今为止Python中队最好的实现。
在Python中创建常规元组时，它们的元素是通用的和未命名的。这迫使您记住每个元组元素的确切索引。Namedtuple就是这个问题的解决方案。
Namedtule（）返回一个元组，其中每个位置的名称是固定的，而Namedtule对象的名称是通用的。要使用namedtuple，首先为它创建一个模板。下面的代码创建一个名为“person”的命名元组模板，该模板具有“name”、“age”和“job”参数。
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