Python应运而生，因为语言开发人员希望在构建数据密集型项目时使用的Python比其他任何语言都要多,Python现在在云上提供一些最复杂的应用程序。

根据2017年的Stack Overflow年度开发者调查，Python应运而生，因为语言开发人员想要比其他任何一年都使用更多的数据密集型项目，这些项目可以从智能机器人到物联网(IoT)网络和智能传感器。Python曾经是一种晦涩难懂的脚本语言，现在它在云上提供一些最复杂的应用程序。

流媒体分析，或事件流处理，已经成为IoT增长的关键，并相应增加了来自各个行业的传感器收集的信息。这是跟踪各种事件的最有效方法，从设备故障到金融交易，以及在云或网络边缘进行实时数据的编译和分析。

这种兼容性促使更多的流分析云服务提供了不断增长的Python社区，这些工具需要编译数据并以他们喜欢的语言构建。反过来，这加速了开发人员能够快速地利用实时数据，在制造业、金融、运营和其他行业提供更智能的解决方案。

随着Python生态系统的不断发展，以下是云平台应该投入于Python开发的一些主要原因，以及云基础设施和分析服务如何能更好地利用Python来进行创新。

Python在开发人员和数据科学家中的迅速崛起

在数据科学领域，有两个主要的部分——开发人员和数据科学家——正日益聚集在一起。可以在他们使用的代码中看到。大多数都使用R或Python，再加上开放项目，如Spark(用于大数据)和TensorFlow(用于机器学习)，用于数据处理和分析。在快速变化的云环境中，Python越来越关注数据科学家对其易用性和方便性的兴趣，以及它有效地解决数据集、训练机器学习模型、可视化分析等方面的能力。

对于开发人员来说，Python是一种相对容易的脚本语言，很多开发人员认为它是一种具有干净的语法和广泛的库和工具的生态系统的语言。除了函数式编程，Python也是一种支持面向对象编程的语言，它为结构化代码提供了一种快速而一致的方法。语言的长寿意味着有大量的文档，这有助于开发人员提出问题，以尽快解决问题。

我们也不能忘记Python庞大且日益增长的用户群所创建的正反馈循环。如此庞大的用户群意味着那些刚刚涉足Python世界的人拥有丰富的资源，包括教程、代码片段以及它的机器学习和数据分析库。

Python用户库只会继续的增长，因此对于云平台来说，开始投入开发与语言的兼容性并提供更多的功能和与Python的集成是很重要的。开发人员和数据科学家都需要在云之间处理聚合数据，以支持流媒体分析和物联网应用，因此他们需要一种具有Python提供的可访问性和实用功能的语言。

Python在云服务领域的扩展潜力

随着语言越来越受欢迎，Python能够在云开发的新领域中发挥作用，比如在许多数据和云基础设施推动的物联网服务中。

例如，Python可以用来在云上构建一个应用程序，它可以预测一个汽车引擎在其温度下失败的可能性。创建一个Python模型后,能够很容易被训练在历史故障数据,开发人员可以将模型转换为流分析云服务连接到运行实时数据传入的物联网传感器数据,然后迅速配置它来提醒用户如果引擎故障由于过热迫在眉睫。

或者考虑一个医疗团队想要利用云来让医生更好地了解病人生命体征的模式。使用面向分析的结合，云数据服务和可视化工具,开发团队可以很容易地创建一个应用程序将允许立即实现可视化分析病人的数据将帮助医生注意到关键健康趋势和峰值病人更快,而不必等待代码摄取和翻译。

因为我们努力使Python更容易访问和应用于云，未来应用要取得优势取决于它在流行的Python方面的投入。如果云平台优先考虑Python，他们可以给数据科学家和开发人员访问新的、数据密集型的工作流程。虽然经常被认为是困难的，但是运维Python和云的结合，数据科学不再是任何人都无法企及的。

原文链接：

https://www.infoworld.com/article/3233140/python/why-cloud-platforms-should-invest-in-the-promise-of-python.html

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