需要澄清兩點(diǎn)之后才可以比較全面的看這個(gè)問(wèn)題：

　　1. 百萬(wàn)行級(jí)不算大數(shù)據(jù)量，以目前的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用來(lái)看，大數(shù)據(jù)量的起點(diǎn)是10億條以上。

　　2. 處理的具體含義，如果是數(shù)據(jù)載入和分發(fā)，用python是很高效的；如果是求一些常用的統(tǒng)計(jì)量和求一些基本算法的結(jié)果，python也有現(xiàn)成的高效的庫(kù)，C實(shí)現(xiàn)的和并行化的；如果是純粹自己寫(xiě)的算法，沒(méi)有任何其他可借鑒的，什么庫(kù)也用不上，用純python寫(xiě)是自討苦吃。

　　python的優(yōu)勢(shì)不在于運(yùn)行效率，而在于開(kāi)發(fā)效率和高可維護(hù)性。針對(duì)特定的問(wèn)題挑選合適的工具，本身也是一項(xiàng)技術(shù)能力。

　　其次，這也要看具體的應(yīng)用場(chǎng)景，從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，我們把問(wèn)題分解為兩個(gè)方面：

　　1、CPU密集型操作

　　即我們要計(jì)算的大數(shù)據(jù)，大部分時(shí)間都在做一些數(shù)據(jù)計(jì)算，比如求逆矩陣、向量相似度、在內(nèi)存中分詞等等，這種情況對(duì)語(yǔ)言的高效性非常依賴(lài)，Python做此類(lèi)工作的時(shí)候必然性能低下。

　　2、IO密集型操作

　　假如大數(shù)據(jù)涉及到頻繁的IO操作，比如從數(shù)據(jù)流中每次讀取一行，然后不做什么復(fù)雜的計(jì)算，頻繁的輸入輸出到文件系統(tǒng)，由于這些操作都是調(diào)用的操作系統(tǒng)接口，所以用什么語(yǔ)言已經(jīng)不在重要了。

　　用Python來(lái)做整個(gè)流程的框架，然后核心的CPU密集操作部分調(diào)用C函數(shù)，這樣開(kāi)發(fā)效率和性能都不錯(cuò)，因此學(xué)習(xí)Python已經(jīng)是想從事大數(shù)據(jù)事業(yè)不可或缺的一門(mén)技能，奇酷教育原創(chuàng)開(kāi)發(fā)的Python課程不僅涵蓋Web前后端開(kāi)發(fā)和網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)，還包括獨(dú)有的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，前端、服務(wù)端一網(wǎng)打盡。可從事Web前端、Web服務(wù)端、服務(wù)器運(yùn)維、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等多種熱門(mén)職業(yè)，百分百高薪就業(yè)!