前段时间，thoughtworks在深圳举办一次社区活动上，有一个演讲主题叫做“fullstack javascript”，是关于用javascript进行前端、服务器端，甚至数据库（mongodb）开发，一个web应用开发人员，只需要学会一门语言，就可以实现整个应用。
受此启发，我发现python可以称为大数据全栈式开发语言。因为python在云基础设施，devops，大数据处理等领域都是炙手可热的语言。
领域
流行语言
云基础设施
python, java, go
devops
python, shell, ruby, go
网络爬虫
python, php, c++
数据处理
python, r, scala
就像只要会javascript就可以写出完整的web应用，只要会python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。
云基础设施
这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（bi）。
云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的openstack，就是python写的。曾经的追赶者cloudstack，在刚推出时大肆强调自己是java写的，比python有优势。结果，搬石砸脚，2015年初，cloudstack的发起人citrix宣布加入openstack基金会，cloudstack眼看着就要寿终正寝。
如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是aws，gce，azure，还是阿里云，青云，在都提供了python sdk，其中gce只提供python和javascript的sdk，而青云只提供python sdk。可见各家云平台对python的重视。
提到基础设施搭建，不得不提hadoop，在今天，hadoop因为其mapreduce数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但是hdfs和yarn——hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。hadoop的开发语言是java，没有官方提供python支持，不过有很多第三方库封装了hadoop的api接口（pydoop，hadoopy等等）。
hadoop mapreduce的替代者，是号称快上100倍的spark，其开发语言是scala，但是提供了scala，java，python的开发接口，想要讨好那么多用python开发的数据科学家，不支持python，真是说不过去。hdfs的替代品，比如glusterfs，ceph等，都是直接提供python支持。yarn的替代者，mesos是c++实现，除c++外，提供了java和python的支持包。
devops
devops有个中文名字，叫做开发自运维。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。devops推崇的自动化构建/测试/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。
自动化构建是因应用而易的，如果是python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox, flake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有linux系统都内置python解释器，所以用python做自动化，不需要系统预安装什么软件。
自动化测试方面，基于python的robot framework企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。cucumber也有很多支持者，python对应的lettuce可以做到完全一样的事情。locust在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。
自动化配置管理工具，老牌的如chef和puppet，是ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代ansible和saltstack——均为python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。
在系统监控与度量方面，传统的nagios逐渐没落，新贵如sensu大受好评，云服务形式的new relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过python实现的，不过python要接入这些工具，并不困难。
除了上述这些工具，基于python，提供完整devops功能的paas平台，如cloudify和deis，虽未成气候，但已经得到大量关注。
网络爬虫
大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。
网络爬虫是python的传统强势领域，最流行的爬虫框架scrapy，http工具包urlib2，html解析工具beautifulsoup，xml解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。
不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析html这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。python由于能够很好的支持协程（coroutine）操作，基于此发展起来很多并发库，如gevent，eventlet，还有celery之类的分布式任务框架。被认为是比amqp更高效的zeromq也是最早就提供了python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。
抓取下来的数据，需要做分词处理，python在这方面也不逊色，著名的自然语言处理程序包nltk，还有专门做中文分词的jieba，都是做分词的利器。
数据处理
万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程？
如果是在理论研究领域，r语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是r语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了r语言，所以其语法略显怪异。而且r语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用r语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。
python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和r语言不同，python本身就是一门工程性语言，数据科学家用python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对python和r的热爱，spark为了讨好数据科学家，对这两种语言提供了非常好的支持。
python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库numpy和scipy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让python画图变得像matlab一样简单。scikit-learn和milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的pylearn2，是深度学习领域的重要成员。theano利用gpu加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有pandas，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其dataframe的设计借鉴自r语言，后来又启发了spark项目实现了类似机制。
对了，还有ipython，这个工具如此有用，以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。ipython是一个交互式python运行环境，能够实时看到每一段python代码的结果。默认情况下，ipython运行在命令行，可以执行ipython notebook在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在ipython notebook中。
ipython notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果；如果对方没有运行环境，还可以直接转换成html或者pdf。
为什么是python
正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢python，才使得python成为大数据系统的全栈式开发语言。
对于开发工程师而言，python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在python交互式环境中，执行import this，读一读python之禅，你就明白python为什么如此吸引人。python社区一直非常有活力，和nodejs社区软件包爆炸式增长不同，python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才使得python在做大型项目时比其他语言有优势。openstack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。
对于运维工程师而言，python的最大优势在于，几乎所有linux发行版都内置了python解释器。shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用python替代shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。
对于数据科学家而言，python简单又不失强大。和c/c++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证；和java相比，python语法简洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码；和matlab，octave相比，python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，python是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——mit的计算机入门课程就是使用的python——因为python能够让人学到编程最重要的东西——如何解决问题。
顺便提一句，微软参加2015年pycon，高调宣布提高python在windows上的编程体验，包括visual studio支持python，优化python的c扩展在windows上的编译等等。脑补下未来python作为windows默认组件的场景。
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