导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python可以处理多少数据的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
python语言中有哪些数据类型
python数据类型有很多，这里为大家简单例举几个：
第一种：整数
python可以处理任意大小的整数，当然包含负整数，在python程序中，整数的表示方法和数学上的写法一模一样，比如：1,100，-8080,0,等。
计算机由于使用二进制，所以有时候用十六进制表示整数比较方便，十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示，比如：0xff00。
第二种：浮点数
浮点数也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学计数法表示时，一个浮点数的小数点位置是可变的。浮点数可以用数学写法，比如1.23,3.15,-9.01等。但是对于很大或者很小的浮点数，就必须用科学计数法表示，把10用e替代，1.23x10^9就是1.23e9。
整数和浮点数在计算机内部存储的方法是不同的，整数运算永远是精确的，而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。
第三种：字符串
字符串是以“或”括起来的任意文本，比如'abc'，'xyz'等。请注意，“或”本身只是一种表示方式，不是字符串的一部分，因此，字符串'abc'只有a，b，c这3个字符。
第四个：布尔值
布尔值和布尔代数的表示完全一致，一个布尔值只有True、False两种值，要么是True，要么是False，在python中，可以直接用True、False表示布尔值，也可以通过布尔运算计算出来。
布尔值可以用and、or或not运算。
and运算是与运算，只有所有都为True，and运算结果才是True。
or运算是或运算，只要其中有一个为True，or运算结果就是True。
not运算是非运算，它是一个单目运算符，把True变成False，False变成True。
第五个：空值
空值是python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。
此外，python还提供了列表、字典等多种数据类型，还允许创建自定义数据类型。
Python可以做大数据吗
Python是数据科学家十分喜爱的编程语言，其内置了很多由C语言编写的库，操作起来更加方便，Python在网络爬虫的传统应用领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，目前，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的Python类库。
相关推荐：《Python基础教程》
Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，具有一定的局限性：
Python在大数据处理方面的优势：
1. 异常快捷的开发速度，代码量少；
2. 丰富的数据处理包，使用十分方便；
3. 内部类型使用成本低；
4. 百万级别数据可以采用Python处理。
Python在大数据处理方面的劣势：
1. python线程有gil，多线程的时候只能在一个核上跑，浪费了多核服务器；
2. python执行效率不高，在处理大数据的时候，效率不高；
3. 10亿级别以上的数据Python效率低。
Python适合大数据的抓取、载入和分发，相比于其他语言更加简单、高效；求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果，Python也有现成的高效的库，但是针对大数据处理，Python具有一定的局限于，因此，涉及大数据处理时，可以用Python做整个流程的框架，核心CPU密集操作可以采用C语言等编程语言！
python处理几次考勤数据
python处理无数次次考勤数据。通过python语句，可以实现自动化处理考勤数据，所以处理的次数可以是无数次。
Python 适合大数据量的处理吗
python可以处理大数据，python处理大数据不一定是最优的选择。适合大数据处理。而不是大数据量处理。 如果大数据量处理，需要采用并用结构，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式处理框架。
python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具，本身也是一项技术能力。
Python处理数据的优势（不是处理大数据）：
1. 异常快捷的开发速度，代码量巨少
2. 丰富的数据处理包，不管正则也好，html解析啦，xml解析啦，用起来非常方便
3. 内部类型使用成本巨低，不需要额外怎么操作（java，c++用个map都很费劲）
4. 公司中，很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的
5. 巨大的数据不是语言所能解决的，需要处理数据的框架（hadoop， mpi）虽然小众，但是python还是有处理大数据的框架的，或者一些框架也支持python。
扩展资料：
Python处理数据缺点：
Python处理大数据的劣势：
1、python线程有gil，通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑，浪费了多核服务器。在一种常见的场景下是要命的：并发单元之间有巨大的数据共享或者共用（例如大dict）。
多进程会导致内存吃紧，多线程则解决不了数据共享的问题，单独的写一个进程之间负责维护读写这个数据不仅效率不高而且麻烦
2、python执行效率不高，在处理大数据的时候，效率不高，这是真的，pypy（一个jit的python解释器，可以理解成脚本语言加速执行的东西）能够提高很大的速度，但是pypy不支持很多python经典的包，例如numpy。
3. 绝大部分的大公司，用java处理大数据不管是环境也好，积累也好，都会好很多。
参考资料来源：百度百科-Python
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python可以处理多少数据的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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