大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。以下是小编为你整理的python数据挖掘入门与实践源代码
脚本在运行之前会首先检查python文件的最后编辑日期和预编译模块的编译时间，从而决定是否需要重新编译。预编译模块也是跨平台的，所以不同的模块是可以在不同的系统和不同的架构之间共享的。
Python在两种情况下不检查缓存。第一种，从命令行中直接加载的模块总是会重新编译并且结果不保存。第二种，如果没有源模块，则不会检查缓存。为了支持无源代码的部署方式，应该将预编译模块放在源代码文件夹中而不是__pycache__中，并且不要包含源代码模块。
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你可以使用-O和-OO参数来降低预编译模块的大小。-O开关会去除assert语句，-OO开关会去除assert语句和__doc__字符串。因为有些模块要依赖这些语句，因此只有当你确认模块的内容时才去使用这些开关。优化模块的后缀名是.pyo。
.pyo和.pyc文件的执行速度不会比.py文件快，快的地方在于模块加载的速度。compileall模块可以用来把某个文件夹的中的所有文件都编译成为.pyc或者.pyo文件。
lambda通常是匿名函数的代名词，我们用到lambda的时候就是创建一个匿名函数:举个简单的例子:x代表了输入，x**2代表计算方法，也代表返回内容，也就是说这个函数输入一个数，返回这个数的平方。但是因为这个函数没有函数名，所以无法在其他地方调用
除非我们将这个函数起一个名字:但通常我们不会这么做，匿名函数只是作为匿名使用。
filter函数用法是:filter(fuction,list):将list中每一个元素带入到function中，计算返回值，将返回值为True的list中的元素形成一个新的list，当然也可以是tuple。
对于上面这个函数，我们可以用lambda来简化:它的意思是，如果alist中的值的平方小于5，就返回这个值，形成一个新的list
python的由来
Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python是纯粹的自由软件，源代码和解释器CPython遵循GPL(GNU General Public License)协议[1] 。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(w作为语句缩进。
首先从Python官网(/downloads/)下载Python安装程序,本文以Python 为例:
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web-based installer 需要通过联网完成安装2、executable installer 通过可执行文件(*.exe)方式安装3、embeddable zip file 嵌入式版本，可以集成到其它应用中
笔者开发环境是Windows所以选择红框选中的版本，Mac用户下载红框标注的版本，下载完成后，找到相应的软件包，
云计算思想
云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的:把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。
如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了:云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。
业内是这么形容两者的关系:没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地;没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。
那么大数据到底需要哪些云计算技术呢?
这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术(类似模式识别以及自然语言理解)等。
云计算和大数据两者之间结合后会产生如下效应:可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务;通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新成本。
如果将云计算与大数据进行一些比较，最明显的区分在两个方面:
第一，在概念上两者有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。
第二，大数据和云计算的目标受众不同，云计算是CIO等关心的技术层，是一个进阶的IT解决方案。而大数据是CEO关注的、是业务层的产品，而大数据的决策者是业务层。