Ưu và nhược điểm của python để trực quan hóa dữ liệu

Khi bạn đang học một ngôn ngữ mới, chẳng hạn như Python, bạn phải nhận thức được những lợi ích và hạn chế của ngôn ngữ đó. Điều này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách bạn có thể tận dụng tối đa lợi thế của ngôn ngữ lập trình Python

Với việc biết những ưu điểm và nhược điểm của Python, chúng ta có thể xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ. Hãy bắt đầu với những ưu điểm và nhược điểm của Python

Ưu điểm và nhược điểm của Python

Trước tiên hãy đi sâu vào những lợi thế của Python

Ưu điểm của Python

1. Dễ Đọc, Học và Viết

Python là ngôn ngữ lập trình cấp cao có cú pháp giống tiếng Anh. Điều này giúp đọc và hiểu mã dễ dàng hơn

Python rất dễ tiếp thu và học, đó là lý do tại sao nhiều người giới thiệu Python cho người mới bắt đầu. Bạn cần ít dòng mã hơn để thực hiện cùng một tác vụ so với các ngôn ngữ chính khác như C/C++ và Java

2. Cải thiện năng suất

Python là một ngôn ngữ rất hiệu quả. Do tính đơn giản của Python, các nhà phát triển có thể tập trung vào giải quyết vấn đề. Họ không cần phải dành quá nhiều thời gian để hiểu cú pháp hay hành vi của ngôn ngữ lập trình. Bạn viết ít mã hơn và hoàn thành nhiều việc hơn

3. ngôn ngữ thông dịch

Python là một ngôn ngữ được giải thích có nghĩa là Python trực tiếp thực thi từng dòng mã. Trong trường hợp có bất kỳ lỗi nào, nó sẽ dừng thực thi thêm và báo cáo lại lỗi đã xảy ra

Python chỉ hiển thị một lỗi ngay cả khi chương trình có nhiều lỗi. Điều này làm cho việc gỡ lỗi dễ dàng hơn

4. Nhập động

Python không biết loại biến cho đến khi chúng tôi chạy mã. Nó tự động gán kiểu dữ liệu trong khi thực hiện. Lập trình viên không cần lo lắng về việc khai báo biến và kiểu dữ liệu của chúng

5. Nguồn mở và miễn phí

Python có giấy phép nguồn mở được OSI phê duyệt. Điều này làm cho nó miễn phí để sử dụng và phân phối. Bạn có thể tải xuống mã nguồn, sửa đổi mã nguồn và thậm chí phân phối phiên bản Python của mình. Điều này hữu ích cho các tổ chức muốn sửa đổi một số hành vi cụ thể và sử dụng phiên bản của họ để phát triển

6. Hỗ trợ thư viện rộng lớn

Thư viện chuẩn của Python rất lớn, bạn có thể tìm thấy gần như đầy đủ các chức năng cần thiết cho công việc của mình. Vì vậy, bạn không phải phụ thuộc vào các thư viện bên ngoài

Nhưng ngay cả khi bạn làm như vậy, trình quản lý gói Python [pip] sẽ giúp mọi việc dễ dàng hơn khi nhập các gói tuyệt vời khác từ chỉ mục gói Python [PyPi]. Nó bao gồm hơn 200.000 gói

7. tính di động

Trong nhiều ngôn ngữ như C/C++, bạn cần thay đổi mã của mình để chạy chương trình trên các nền tảng khác nhau. Điều đó không giống với Python. Bạn chỉ viết một lần và chạy nó ở bất cứ đâu

Tuy nhiên, bạn nên cẩn thận để không bao gồm bất kỳ tính năng phụ thuộc vào hệ thống nào

Nhược điểm của Python

1. Tốc độ chậm

Chúng tôi đã thảo luận ở trên rằng Python là một ngôn ngữ được giải thích và ngôn ngữ được gõ động. Việc thực thi mã theo từng dòng thường dẫn đến thực thi chậm

Bản chất động của Python cũng là nguyên nhân dẫn đến tốc độ chậm của Python vì nó phải thực hiện thêm công việc trong khi thực thi mã. Vì vậy, Python không được sử dụng cho các mục đích mà tốc độ là một khía cạnh quan trọng của dự án

2. Bộ nhớ không hiệu quả

Để cung cấp sự đơn giản cho nhà phát triển, Python phải đánh đổi một chút. Ngôn ngữ lập trình Python sử dụng một lượng lớn bộ nhớ. Đây có thể là một bất lợi trong khi xây dựng ứng dụng khi chúng ta thích tối ưu hóa bộ nhớ hơn

3. Yếu trong điện toán di động

Python thường được sử dụng trong lập trình phía máy chủ. Chúng tôi không thấy Python trên ứng dụng khách hoặc ứng dụng di động vì những lý do sau. Python không hiệu quả về bộ nhớ và nó có khả năng xử lý chậm so với các ngôn ngữ khác

4. Truy cập cơ sở dữ liệu

Lập trình bằng Python thật dễ dàng và không căng thẳng. Nhưng khi chúng ta đang tương tác với cơ sở dữ liệu, nó thiếu đằng sau

Lớp truy cập cơ sở dữ liệu của Python còn sơ khai và kém phát triển so với các công nghệ phổ biến như JDBC và ODBC

Các doanh nghiệp lớn cần sự tương tác mượt mà của dữ liệu kế thừa phức tạp và do đó Python hiếm khi được sử dụng trong các doanh nghiệp

5. Lỗi thời gian chạy

Như chúng ta đã biết Python là ngôn ngữ kiểu động nên kiểu dữ liệu của một biến có thể thay đổi bất cứ lúc nào. Một biến chứa số nguyên có thể chứa một chuỗi trong tương lai, điều này có thể dẫn đến Lỗi thời gian chạy

Do đó, các lập trình viên Python cần thực hiện kiểm tra kỹ lưỡng các ứng dụng

Bản tóm tắt

Python là một ngôn ngữ lập trình đơn giản, linh hoạt và hoàn chỉnh. Đó là một sự lựa chọn tuyệt vời cho người mới bắt đầu cho đến các chuyên gia. Mặc dù nó có một số nhược điểm, nhưng chúng ta có thể quan sát thấy rằng ưu điểm vượt trội hơn nhược điểm. Ngay cả Google cũng đã biến Python thành một trong những ngôn ngữ lập trình chính của mình

Vấn đề với dữ liệu là nó có thể áp đảo. Điều này đặc biệt đúng đối với một công ty có lượng khách hàng lớn hoặc đơn giản là phải theo dõi hàng trăm nghìn điểm dữ liệu. Có thể hiểu được dữ liệu đó có thể có nghĩa là sự khác biệt giữa nó làm việc cho bạn hoặc chống lại bạn

Để giúp làm cho dữ liệu hoạt động cho bạn, rất có thể bạn sẽ cần có khả năng thu thập các bộ sưu tập thông tin khổng lồ đó và chuyển đổi chúng thành hình ảnh trực quan, chẳng hạn như

• biểu đồ
• Điểm phân tán
• biểu đồ
• bản đồ
• sơ đồ
• ma trận
• dendrogram
• Dòng thời gian
• sơ đồ cây
• Những cái bàn

Vì vậy, hãy tưởng tượng bạn có một lượng dữ liệu trị giá hàng terabyte. Ở dạng cơ bản, dữ liệu đó chỉ là một tập hợp các từ và số. Việc hiểu dữ liệu trong hiện thân đó sẽ vô cùng khó khăn. Để thực hiện nhiệm vụ này dễ dàng hơn theo cấp số nhân, bạn chuyển sang trực quan hóa

Nhưng làm thế nào để bạn trực quan hóa dữ liệu của mình? . Hoặc, nếu bạn có nhà phát triển Python, bạn có thể tự thực hiện nhiệm vụ.

Bạn có thể đang nghĩ, chẳng phải ngôn ngữ như PHP phù hợp hơn cho công việc sao? .

Hãy cùng tìm hiểu xem Python có phải là công cụ phù hợp để giúp công ty của bạn trực quan hóa dữ liệu của mình không

Các vấn đề với Python

Trước tiên, hãy giải quyết các điểm yếu về trực quan hóa dữ liệu của Python. Trước hết, nó gần như không có các thư viện hoặc khung trực quan mạnh mẽ của PHP. Nó có một số, nhưng chúng không mạnh bằng. Bạn có Matplotlib, có cú pháp lạ. Ngoài ra còn có Seaborn, đây là một cải tiến nhỏ so với Matplotlib. Pyplot là tốt, nhưng nó là một lựa chọn thương mại. Và Bokeh thực sự nặng đối với một thư viện.  

Ưu điểm của Python

Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là bạn nên bỏ qua Python [hoặc các thư viện của nó] để trực quan hóa dữ liệu. Hãy xem điều gì làm cho nó trở thành một lựa chọn vững chắc

Đó là mã nguồn mở

Vì Python là nguồn mở nên bạn có thể dễ dàng mở rộng nó. Trên thực tế, các nhà phát triển luôn tạo ra các tính năng và thư viện mới đến mức bạn sẽ tìm thấy các gói Python cho hầu hết mọi tác vụ. Điều này cũng có nghĩa là Python miễn phí và dễ dàng truy cập đối với bất kỳ ai cần nó.

Python rất dễ học

Vì Python rất dễ học nên các nhà phát triển của bạn sẽ không gặp nhiều khó khăn trong việc bắt kịp tốc độ tích hợp ngôn ngữ .

Kết nối cơ sở dữ liệu

Một ưu điểm rất lớn của Python là nó có thể được kết nối với hầu hết mọi tệp và/hoặc hệ thống cơ sở dữ liệu. Điều đó có nghĩa là bất kể hệ thống nào được sử dụng để thu thập dữ liệu của bạn, nó rất có thể được sử dụng với Python.  

khả năng mở rộng

Đây là một lĩnh vực mà Python thổi bay một số ngôn ngữ khác. Trăn vảy rất tốt. Vì vậy, nếu doanh nghiệp của bạn sử dụng một lượng lớn dữ liệu, Python sẽ có thể xử lý mọi thứ bạn cần

thư viện

Vì vậy, chúng tôi đã đề cập đến các thư viện như một vấn đề. Nhưng đó không phải là một công cụ thỏa thuận. Trên thực tế, có 10 thư viện Python dành riêng cho trực quan hóa dữ liệu. Những thư viện như sau

• Bokeh – dựa trên Ngữ pháp đồ họa và có thể tạo các biểu đồ tương tác, sẵn sàng cho web . Một tính năng nổi bật khác của Bokeh là hỗ trợ truyền dữ liệu trực tuyến và thời gian thực.
• geoplotlib – nếu bạn cần tạo bản đồ để vẽ dữ liệu địa lý, đây là thư viện bạn cần. Một lưu ý khi sử dụng thư viện này là bạn cũng phải cài đặt Pyglet.
• ggplot – được chuyển từ R và hoạt động hoàn toàn khác so với matplotlib bằng cách cho phép bạn xếp lớp các thành phần để tạo đồ họa tùy chỉnh cao từ dữ liệu của bạn. Thư viện này được tích hợp chặt chẽ với Pandas, vì vậy dữ liệu cần được lưu trữ trong DataFrame để có kết quả tốt nhất.
• Gleam – cho phép bạn biến các phân tích dữ liệu thành các ứng dụng web tương tác. Vì Gleam cho phép bạn tạo các ứng dụng này hoàn toàn từ bên trong Python nên bạn sẽ không phải bận tâm đến các ngôn ngữ khác.
• Da – là thư viện biểu đồ dành cho những người dùng cần biểu đồ cơ bản không hoàn hảo. Đây là một thư viện tương đối mới, vì vậy tài liệu không hoàn chỉnh như bạn mong muốn.
• Matplotlib – mặc dù đã tồn tại hơn một thập kỷ nhưng đây là thư viện được sử dụng rộng rãi nhất để vẽ biểu đồ dữ liệu trong Python. Được thiết kế để bắt chước MATLAB, matplotlib là một trong những thư viện trực quan hóa dữ liệu đầu tiên cho Python. Một lưu ý của thư viện này là nó không được biết đến với việc tạo các biểu đồ chất lượng xuất bản một cách dễ dàng. Matplotlib rất mạnh nhưng cũng rất phức tạp.
• missingno – là một Thư viện duy nhất giúp bạn nhanh chóng hiểu được dữ liệu bị thiếu để hiểu rõ hơn về tính đầy đủ của tập dữ liệu.
• Plotly – tương tự như Bokeh, chỉ khác là nó có khả năng tạo các biểu đồ đường viền, dendrogram và biểu đồ 3D [không phổ biến trong hầu hết các thư viện Python].
• pygal – có thể tạo các biểu đồ tương tác mà sau đó có thể được nhúng vào các trang web hoặc ứng dụng. Biểu đồ được xuất dưới dạng tệp SVG, vì vậy pygal thực sự chỉ hữu ích cho các bộ dữ liệu nhỏ hơn.
• Seaborn – phát triển matplotlib thành một thư viện có khả năng tạo ra các biểu đồ đẹp chỉ với một vài dòng mã. Tuy nhiên, ngay cả dòng mã đó cũng có thể trở nên khá phức tạp. Vì vậy, trước tiên bạn cần biết matplotlib để hiểu Seaborn.

Phần kết luận

Mặc dù bạn có thể không coi Python là ngôn ngữ phù hợp để trực quan hóa dữ liệu, nhưng đừng bỏ qua nó. Với ngôn ngữ dễ học này, các kỹ sư phần mềm của bạn có thể tạo ra các công cụ nổi bật để đưa dữ liệu của công ty bạn vào cuộc sống theo cách mà bất kỳ ai cũng có thể sử dụng thông tin để đưa ra các quyết định sáng suốt và xoay trục sâu sắc, dựa trên bất kỳ con số nào

Ưu điểm của Python để trực quan hóa dữ liệu là gì?

Những ưu và nhược điểm của việc sử dụng Python là gì?

Nhược điểm của việc sử dụng Python là gì?

Điểm mạnh và điểm yếu của Python là gì?