lundi, septembre 20, 2021
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Pourquoi utiliser Python pour le Big Data ?

Le Big Data est la pratique tendance du moment dans le monde de l’informatique et de la digitalisation. Au-delà du fait d’être à la mode, il est devenu indispensable pour toutes entreprises souhaitant survivre et évoluer suite aux vagues de données volumineuses qui les envahissent. En effet, les informations récoltées ne cessent d’augmenter et nécessitent des traitements adaptés en retour.

Les Data Scientists, les Data Engineers ainsi que les Data Analysts œuvrent dans la valorisation de ces données massives. Et pour cela, ils ont besoin de développer des solutions efficaces à l’aide d’un langage de programmation adapté.

Python ressort, de nos jours, comme le langage de choix de ces métiers pour plusieurs raisons. De nombreuses grosses firmes telles que Google, Facebook, Netflix, Mozilla, IBM, etc. l’utilisent au sein de leurs projets Big Data.

Mais pourquoi utiliser Python pour le Big Data ? C’est le sujet que nous allons évoquer dans cette chronique en nous appuyant sur plusieurs arguments.

C’est un langage facile à maitriser

Apprendre le langage Python est sans doute le plus facile à réaliser parmi les multitudes de langages de programmation qui existent en ce moment. C’est pour cela que de nombreux professionnels du Big Data se sont tournés vers lui et que les étudiants qui aspirent à entrer dans ce monde le choisissent comme langage d’initiation.

En effet, Python est facile à maitriser, car les syntaxes utilisées dans ce langage sont très simplifiées. Vous ne vous soucierez plus du typage des variables qu’il reconnait automatiquement, par exemple. Il permet donc de réduire le nombre de lignes de code à écrire, ce qui offre une lisibilité plus agréable.

Il s’adapte à plusieurs paradigmes

Python est un langage multi paradigme, car il peut être utilisé pour de la programmation orientée objet, fonctionnelle et impérative.

De ce fait, la possibilité d’utilisation est donc très large, allant d’une application web, des traitements des problématiques plus complexes tels que le Big Data ou le Machine Learning.

Python est open source…

Le langage Python a été créé en 1980 par Guido van Russum et est open source depuis grâce à une licence compatible GPL approuvée par l’OSI (Open Source Initiative).

Python est géré par la PSF (Python Software Fondation) qui est une société à but non lucratif. Cette société sert de liaison entre les nombreux développeurs Python qui s’entraident dans le but de faire évoluer le langage.

Cela veut dire que vous pouvez utiliser Python pour tous vos projets, quels que soient leurs buts, commerciaux ou non.

… et multiplateforme

En effet, Python s’intègre à de nombreux environnements. Vous avez la possibilité de développer des outils qui s’adaptent sur une simple machine, un serveur et même un appareil mobile.

La plupart des systèmes d’exploitation tels que Windows, Linux, Solaris, Mac, etc. prennent en charge les solutions codées en Python.

Les soucis de compatibilité sont donc éliminés de l’équation si vous décidez d’utiliser Python pour vos projets Big Data.

Il est évolutif et flexible

Les mises à jour Python arrivent plus fréquemment comparées aux autres langages de programmation traitant les données massives. Ces mises à jour rajoutent donc plus de fonctionnalités à ce langage et offrent plus de possibilités de traitement des données Big Data.

En plus, il s’adapte facilement à toutes les circonstances. En effet, selon la taille et l’importance des données que vous souhaitez traiter, la vitesse augmente pour que le traitement se fasse le plus rapidement possible. Cela est un aspect qui avantage beaucoup Python.

Sa vitesse de traitement est élevée

Grâce à sa flexibilité et la simplicité de sa syntaxe, Python figure parmi les langages dont le traitement est le plus rapide. Cela le rend parfait pour le Big Data en raison de la volumétrie des informations à traiter en un temps réduit.

Les autres raisons qui font que sa vitesse est élevée résident dans le fait qu’il applique un système de prototypage et une précision d’analyse des codes qui accélèrent considérablement sa rapidité de traitement.

La portée est très élargie

Le langage de programmation Python prend en charge plusieurs structures de données telles que les tuples, les listes, les dictionnaires, etc.

Il peut également gérer plusieurs opérations scientifiques ainsi que l’analyse des données. Cela démontre l’étendue de la portée de ce langage de programmation formidable qu’est Python.

Python possède plusieurs packages pour le Big Data…

Afin de bien traiter tous les aspects liés aux Data Sciences et au Big Data en général, Python dispose de multitudes de librairies et de packages spécialement conçus à cet effet.

Pour n’en citer que les plus populaires, vous avez, par exemple :

  • Pandas qui traite la lecture des données issues de nombreuses sources différentes, qui sert à créer des dataframes, à analyser et visualiser les données sous différents formats ;
  • Numphy qui est utile pour les calculs scientifiques tels que les tableaux multidimensionnels ;
  • Spicy pour tout ce qui est calcul scientifique et technique, traitement de signaux et d’images, les traitements FFT, etc. ;
  • PyBrainScikit-learn, et TensorFlow pour les applications de Machine Learning et de Clustering.

… ainsi que plusieurs IDE

Vous pourriez également choisir l’IDE sur lequel vous souhaitez concevoir votre programme, car Python peut être codé sur de nombreux environnements.

Le plus célèbre d’entre eux est PyCharm, qui offre plusieurs fonctionnalités qui vont vous faciliter la tâche. Grâce à cet éditeur, vous n’aurez plus qu’à vous concentrer sur ce qui est essentiel à savoir la conception de votre projet.

Il en existe d’autres qui sont tout autant performant comme RodeoSypderSublime TextVisual Studio CodeAtomeKDevelopThony, etc.

Il s’associe à Hadoop et Spark

Grâce au Package PyDoop, le langage de programmation Python et la plateforme destinée au Big Data Hadoop forment une association très pratique pour l’élaboration d’un projet lié aux données volumineuses. Avec ce package, on peut effectuer tous les traitements nécessaires des données se trouvant dans HDFS. Vous pourriez également traiter MapReduce de Hadoop avec PyDoop.

Il existe également un API appelé PySpark qui vous permettra d’interagir avec l’environnement Spark en utilisant Python. Avec cet API, on peut gérer tous les traitements liés au RDD (Resilient Distributed Datasets ou ensembles de données distribués résilients) à savoir la copie d’une collection existante sur un autre cluster ou encore le MapReduce.

La communauté Python est très large

Depuis sa création et jusqu’à présent, Python a eu le temps d’agrandir sa communauté. Vous pouvez retrouver plusieurs forums et sites spécialisés sur lesquels vous aurez la possibilité d’échanger avec d’autres développeurs Python.

C’est une communauté très ouverte qui vous aidera sans aucun doute à résoudre vos éventuels soucis ou blocages.

D’autant plus que le monde du Big Data nécessite de s’entourer de personnes possédant des compétences avancées dans le domaine afin de pouvoir aborder plus facilement les problématiques complexes que peut présenter ce métier.

Nathalie Chambon
Fan de décoration et de design, j'en fais désormais mon métier, notamment grâce à ce journal où je viens parler de déco, de mode et des dernières tendances en terme d'architecture.

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