在資料工程師中，總是存在著一場激烈的爭論：哪種程式語言最適合資料工程用例？
當涉及到大資料時，討論變得更加有趣——尤其是使用哪種語言編寫 Spark 程式碼的問題。在我的工程生涯中，我使用過幾種程式語言，每種語言都有自己的精彩之處。但隨著時間的推移，由於 Python 的多功能性和簡單性，它成了我幾乎所有資料工程甚至日常任務的首選語言。
使用 Java
當然，Java是一款強大的工具——在效能方面可靠且快速。
但說實話：用 Java 編寫程式碼有時感覺就像在寫一本小說一樣，只是為了完成一個簡單的任務，寫一個 ETL 過程可能需要數百行程式碼，然後才能理解實際邏輯。
使用Scala
然後是Scala，這是處理 Spark 的首選語言。
雖然 Scala 的速度和函數語言程式設計能力無疑令人印象深刻，但學習起來卻很困難。對於那些需要應對緊迫的最後期限並不斷適應新資料挑戰的人來說，Scala 更像是進行一場戰鬥。
使用SQL
當然還有SQL — 這是每個資料專業人員又愛又恨的語言。
它在資料庫中直接查詢和操作資料方面無與倫比，但當您需要連結複雜的轉換或處理非結構化資料時，它的侷限性很快就會顯現出來。
使用Python
我討厭做重複或單調乏味的任務，而我的解決方案是自動化— Python 可以滿足我的需求。藉助豐富的庫生態系統，例如用於網頁抓取的 BeautifulSoup 或用於處理 Excel 檔案、用於 API 連線的請求和 JSON 的 openpyxl、用於 OS 相關任務的 sys 等等，自動化變得非常簡單。
事實上，在我上一篇文章中，我談到了在 Airflow 中自動執行資料管道的支援任務。猜猜我用的是哪種語言？當然是 Python。
我選擇 Python 的另一個原因是，它能夠以同樣巧妙的方式處理小規模和大規模資料。你可以把它想象成資料工程的瑞士軍刀，一個完美的工具箱。無論我是在處理包含幾千行的 CSV 檔案，還是在 TB 級資料上編排 Spark 作業，Python 都適用於這兩種用例。
對於小型資料任務，Python 的簡單性和強大的庫（如 pandas 和 NumPy）使資料處理變得輕而易舉。需要清理 CSV 中的雜亂資料、透視資料集或執行快速探索性分析？使用 Python，您只需幾行程式碼即可完成所有這些操作。事實上，它非常直觀，有時我會忘記自己正在程式設計，感覺更像是在與資料對話。
在大資料方面，Python 憑藉與 Apache Spark (PySpark) 和 Dask 等分散式框架的無縫整合而脫穎而出。無論是轉換數 TB 的日誌資料還是從龐大的 IoT 管道中聚合指標，Python 都能讓我專注於解決問題，而不是與語言較量。我從不猶豫應對新挑戰，因為我知道 Python 總是有解決方案。例如，我最近談到了如何使用 Python Fernet 包將列級加密整合到 Spark 管道中。
Python 不僅僅用於資料處理和處理，在呈現資料和見解方面，Matplotlib 和 Seaborn 等庫可讓您輕鬆建立令人驚歎的詳細圖表以進行探索性分析。需要互動式儀表板？使用 Plotly 和 Dash，它們讓我能夠以最小的努力構建具有視覺吸引力的互動式圖表。
別忘了 Python不斷壯大的庫生態系統，總有新東西值得探索：資料驗證工具、編排框架或機器學習庫。無論是資料清理、ETL 還是構建高階預測模型，Python 都能將所有內容整合在一起。
編寫程式碼並不總是那麼簡單，有時它不會按預期工作，但最好的事情是除錯Python 並不無聊。其清晰的錯誤訊息和直觀的回溯使它感覺就像 Python 本身引導解決方案而不是陷入虛空。
但是我最喜歡 Python 的什麼呢？
它的程式碼可讀性強且直觀，甚至對未來的我來說也是如此。幾個月後，當我重新檢視我的指令碼時，我感覺自己並不是在破譯象形文字或閱讀過去的自己繪製的藏寶圖。這很重要，因為資料工程管道通常會演變成擁有數十個相互連線部分的龐大怪物。Python 讓這一切變得易於管理、可讀，而且我敢說，很有趣。
毫無疑問，Python 也有一些侷限性，比如與 Java/Scala 相比，它的執行速度較慢，多執行緒處理困難，執行時錯誤，有時記憶體消耗過大，但儘管有這些限制，它豐富的生態系統和易用性使它成為我完成許多工的首選。
當然，這只是我的個人經驗。
你呢？無論你是 Python 愛好者、Scala 或 Java 粉絲，還是剛剛開始資料工程之旅的人，我都很樂意聽到你的想法！讓我們在評論中繼續討論！
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