在数据工程师中，总是存在着一场激烈的争论：哪种编程语言最适合数据工程用例？

当涉及到大数据时，讨论变得更加有趣——尤其是使用哪种语言编写 Spark 代码的问题。在我的工程生涯中，我使用过几种编程语言，每种语言都有自己的精彩之处。但随着时间的推移，由于 Python 的多功能性和简单性，它成了我几乎所有数据工程甚至日常任务的首选语言。

使用 Java

当然，Java是一款强大的工具——在性能方面可靠且快速。

但说实话：用 Java 编写代码有时感觉就像在写一本小说一样，只是为了完成一个简单的任务，写一个 ETL 过程可能需要数百行代码，然后才能理解实际逻辑。

使用Scala

然后是Scala，这是处理 Spark 的首选语言。

虽然 Scala 的速度和函数式编程能力无疑令人印象深刻，但学习起来却很困难。对于那些需要应对紧迫的最后期限并不断适应新数据挑战的人来说，Scala 更像是进行一场战斗。

使用SQL

当然还有SQL — 这是每个数据专业人员又爱又恨的语言。

它在数据库中直接查询和操作数据方面无与伦比，但当您需要链接复杂的转换或处理非结构化数据时，它的局限性很快就会显现出来。

使用Python

我讨厌做重复或单调乏味的任务，而我的解决方案是自动化— Python 可以满足我的需求。借助丰富的库生态系统，例如用于网页抓取的 BeautifulSoup 或用于处理 Excel 文件、用于 API 连接的请求和 JSON 的 openpyxl、用于 OS 相关任务的 sys 等等，自动化变得非常简单。

事实上，在我上一篇文章中，我谈到了在 Airflow 中自动执行数据管道的支持任务。猜猜我用的是哪种语言？当然是 Python。

我选择 Python 的另一个原因是，它能够以同样巧妙的方式处理小规模和大规模数据。你可以把它想象成数据工程的瑞士军刀，一个完美的工具箱。无论我是在处理包含几千行的 CSV 文件，还是在 TB 级数据上编排 Spark 作业，Python 都适用于这两种用例。

对于小型数据任务，Python 的简单性和强大的库（如 pandas 和 NumPy）使数据处理变得轻而易举。需要清理 CSV 中的杂乱数据、透视数据集或执行快速探索性分析？使用 Python，您只需几行代码即可完成所有这些操作。事实上，它非常直观，有时我会忘记自己正在编程，感觉更像是在与数据对话。

在大数据方面，Python 凭借与 Apache Spark (PySpark) 和 Dask 等分布式框架的无缝集成而脱颖而出。无论是转换数 TB 的日志数据还是从庞大的 IoT 管道中聚合指标，Python 都能让我专注于解决问题，而不是与语言较量。我从不犹豫应对新挑战，因为我知道 Python 总是有解决方案。例如，我最近谈到了如何使用 Python Fernet 包将列级加密集成到 Spark 管道中。

Python 不仅仅用于数据处理和处理，在呈现数据和见解方面，Matplotlib 和 Seaborn 等库可让您轻松创建令人惊叹的详细图表以进行探索性分析。需要交互式仪表板？使用 Plotly 和 Dash，它们让我能够以最小的努力构建具有视觉吸引力的交互式图表。

别忘了 Python不断壮大的库生态系统，总有新东西值得探索：数据验证工具、编排框架或机器学习库。无论是数据清理、ETL 还是构建高级预测模型，Python 都能将所有内容整合在一起。

编写代码并不总是那么简单，有时它不会按预期工作，但最好的事情是调试Python 并不无聊。其清晰的错误消息和直观的回溯使它感觉就像 Python 本身引导解决方案而不是陷入虚空。

但是我最喜欢 Python 的什么呢？

它的代码可读性强且直观，甚至对未来的我来说也是如此。几个月后，当我重新查看我的脚本时，我感觉自己并不是在破译象形文字或阅读过去的自己绘制的藏宝图。这很重要，因为数据工程管道通常会演变成拥有数十个相互连接部分的庞大怪物。Python 让这一切变得易于管理、可读，而且我敢说，很有趣。

毫无疑问，Python 也有一些局限性，比如与 Java/Scala 相比，它的执行速度较慢，多线程处理困难，运行时错误，有时内存消耗过大，但尽管有这些限制，它丰富的生态系统和易用性使它成为我完成许多任务的首选。

当然，这只是我的个人经验。

你呢？无论你是 Python 爱好者、Scala 或 Java 粉丝，还是刚刚开始数据工程之旅的人，我都很乐意听到你的想法！让我们在评论中继续讨论！

编辑：场长