Vältä näitä virheitä, kun käytät Python for big data Marvin Cole

Python - todellinen ystävä web-kehittäjä: Python on yksi niistä vanhan kielten kehitettiin antamaan kova kilpailu C ja C ++. Ei tarvitse sanoa, se on erittäin innoittamana olio-ohjelmoinnin lähestymistapa C ++ joitakin parannettuja ominaisuuksia sisällä. Koska sen samankaltaisuutta C- ja C ++, sitä voidaan käyttää kehittää koneen ohjelmoinnin, mobiilisovellusten kehittämiseen, työpöydän sovellus ja web-sovellusten kanssa. Sen motto on "Sisältää paristot" osoittaa sen mahdollisuuksia kehittää valtava sovelluksia hyvin vähemmän aikaa, koska läsnä kaikki tarvittavat ja yhteiset menetelmät ja moduulit. Siksi, Python saa enintään prioriteetin ohjelmistokehittäjät kehittää samalla kaikki big data sovellus. Se on mahdollista kehittää suuria sovelluksia pieni aika mahdollisimman tehokkaasti. Samalla, koska sen suuri kirjasto, usein web-kehittäjä neiti käyttää inbuilt optimoitu toiminnot, jotka luo ongelmia tulevaisuudessa kuten suorituskykyongelman, optimointi ongelma ja synkronointi kysymyksiä. Olkaamme vilkaista yli näiden yhteisten virheet Python kehittäjät käsitellessään big data hankkeita.

Seuraa tietotyyppejä & Skeemat: Joskus Python kehittäjä kun heijastetaan ympäristön, joka vaikuttaa voimakkaasti tietokantaan pääsee, hän epäonnistuu määrittämään oikea tietotyyppi jokaisen tiedot tietokantaan. No, voimme sanoa, että se on huolimaton käyttäytyminen tai yli luottamusta web-kehittäjä jotka ajattelevat, että tietotyyppi joidenkin muuttujat ovat, mitä hän olettaa sen; mutta todellisuudessa se voi olla eri tyyppiä. Joten Python kehittäjä pitäisi tulla ulos hänen käsitys ja kaksinkertainen tarkistaa jokaisen tietotyyppejä ennen täytäntöönpanoa kyselyn sovellus.

Manuaalinen integrointi raskaampia teknologioiden ja skriptit: Joskus web-kehittäjä on käsiteltävä valtava määrä tietoja, kuten satoja GBs. Tuolloin Python kehittäjä tekee erikoinen virheen eli he yrittävät hakea ja analysoida nämä valtavat tietoja Python ympäristöstä. Niiden pitäisi ymmärtää, että Python on skriptikieli ja vaikka se on optimoitu mutta silti se ei ole hyvä ajatus analysoida niin valtava tiedot. Joten Python kehittäjä on käyttää kolmannen osapuolen nopeammin puitteet suorittamaan raskainta tietoihin ja analysoivat kautta puitteet. Joten tällaista raskasta tekniikkaa tai skriptejä (tietokanta) kehittäjä on ottaa apua puitteissa.

Aika ja Aikavyöhyke tulee käsitellä asianmukaisesti: Se on yleinen kysymys Python kehittäjät käsitellessään ajan ja aikavyöhykkeen kaikkiin käyttötarkoituksiin. Vaikka kehittäjä voi poimia aika päiväyksen aikaparametrin mutta se on muunnettava paikallinen aika oikea aikavyöhyke menetelmä. Samasta, Python kehittäjä on toteutettava aikaleiman käsite koodin.

Tune Performance: Kun web-kehittäjä kehittää sovellus hän olisi keskityttävä eri pullonkauloja hakemuksen, koska se määrittää optimointi standardin hakemus joka vaikuttaa loppukäyttäjän kokemus. Joten hän on optimoida koodi samalla kehittää sovellus ja pitäisi yrittää optimoida analysoimalla vasteaika hakemuksen.

Oikea testaus on oltava: Meidän on hyväksyttävä, että on tärkeää testaus ohjelmistokehityksen elinkaaren ja se on otettava erittäin vakavasti, kun käsitellään big data sovelluksia. Kehittäjä tulee testata toimivuuden jokaisen toiminnon, mutta samaan aikaan, hän olisi tunnistettava kaikki kentät ja pitäisi testata optimointi hakemuksen perusteellisesti.

Voit vuokrata kehittäjät ylhäältä mukautetun python kehitysyhtiö Intia joka voi auttaa sinua rakentamaan tuotteiden jaetaan budjetit ja aikataulut.

Tarjoamme Python kehitys palvelut. Jos haluat vuokrata python kehittäjät tiimimme, ota yhteyttä meihin osoitteessa Mindfire Solutions.