cloudify怎么样，云空间怎么样

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1，云空间怎么样
2，我为什么说 Python 是大数据全栈式开发语言怎样成为数据分析师百度知
3，以下哪些平台属于现代比较流行的开源paas技术
4，iCloud好不好用
5，云咖啡怎么样
6，云空间怎么样有没有人用过
7，云手机怎么样
8，云呼网络电话软件好用吗

1，云空间怎么样

云空间的一大特点就是容错性强

云空间怎么样

2，我为什么说 Python 是大数据全栈式开发语言怎样成为数据分析师百度知

前段时间，ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上，有一个演讲主题叫做“Fullstack JavaScript”，是关于用JavaScript进行前端、服务器端，甚至数据库（MongoDB）开发，一个Web应用开发人员，只需要学会一门语言，就可以实现整个应用。受此启发，我发现Python可以称为大数据全栈式开发语言。因为Python在云基础设施，DevOps，大数据处理等领域都是炙手可热的语言。领域流行语言云基础设施 Python, Java, GoDevOps Python, Shell, Ruby, Go网络爬虫 Python, PHP, C++数据处理 Python, R, Scala云基础设施就像只要会JavaScript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的OpenStack，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Java写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapReduce数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java，没有官方提供Python支持，不过有很多第三方库封装了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。Hadoop MapReduce的替代者，是号称快上100倍的Spark，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。HDFS的替代品，比如GlusterFS，Ceph等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者，Mesos是C++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。DevOpsDevOps有个中文名字，叫做开发自运维。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。自动化构建是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox, flake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预安装什么软件。自动化测试方面，基于Python的Robot Framework企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。Locust在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。自动化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代Ansible和SaltStack——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。在系统监控与度量方面，传统的Nagios逐渐没落，新贵如Sensu大受好评，云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不过Python要接入这些工具，并不困难。除了上述这些工具，基于Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如Cloudify和Deis，虽未成气候，但已经得到大量关注。网络爬虫大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。网络爬虫是Python的传统强势领域，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类库。不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程（Coroutine）操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，著名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。数据处理万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程？如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言提供了非常好的支持。Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的Pylearn2，是深度学习领域的重要成员。Theano利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有Pandas，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。对了，还有iPython，这个工具如此有用，以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行ipython notebook在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果；如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。为什么是Python正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行import this，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证；和Java相比，Python语法简洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——如何解决问题。顺便提一句，微软参加2015年PyCon，高调宣布提高Python在Windows上的编程体验，包括Visual Studio支持Python，优化Python的C扩展在Windows上的编译等等。脑补下未来Python作为Windows默认组件的场景。

我为什么说 Python 是大数据全栈式开发语言怎样成为数据分析师百度知

3，以下哪些平台属于现代比较流行的开源paas技术

据我了解，OpenShift和Cloudify比较流行，我只用过Cloudify，知道有大型数据中心用OpenShift的。

以下哪些平台属于现代比较流行的开源paas技术

4，iCloud好不好用

我觉得挺好的，优点是方便以及安全，缺点呢，就是如果手机用的话没WIFI会影响流量需要注意

嗯

5，云咖啡怎么样

去年年底发现的一家特别的咖啡屋，去过好几次了，咖啡很好喝，拿铁、摩卡、卡布奇诺都很喜欢，还有可口的甜点。书架上的书很多，还有吉他手演奏，二楼装修也不错。

6，云空间怎么样有没有人用过

amazon提供的云服务现在来看算是数一数二了，速度也很快，在应用程序以及数据服务方面的确很方便，但是有一个问题就是一旦采用他们提供的云端，会使你的服务高度依存于它，而且如果数据量如果每日的传输非常大，比如300G左右，那么你的费用就不会低了，最主要的是你必须要经常备份数据，不能完全把自己数据全部依赖于云端。

7，云手机怎么样

非常有用啊，我玩游戏比较多，直接可以用云手机把一些能够挂机的游戏在云手机上运行，这样就能够一直获得收益，也不用氪金也不用肝，还不会影响到日常的生活，比较推荐你用用爱云兔云手机，我直接买了包年，感觉相当不错

没有听说过，不过现在国产手机都差不多当你去过深圳华强北你就知道手机厂商到时是什么样子了

8，云呼网络电话软件好用吗

为了给老妈打免费电话，我试用过七八种网络电话，最后选定有信、微微和云呼这三个网络电话。这三个电话都有每天签到的功能，还可支持国际通话。有信是每天赠送1~16分钟，但是平均每天赠送三四分钟，一个月下来可以累积100多分钟，不限时间使用。还有节假日会赠送时间，今年母亲节就是，免费赠送100分钟话费，不计入平时签到累积，在节假日这几天才可使用。还有就是如果对方也是有信用户，就可以免费不限时通话，只费拨打者的流量，不费签到累积的时间。微微除签到奖励时间每天约3分钟，除此之外还有一个特点，就是每天会赠送60分钟免费电话，但是打不完不会累积。云呼每天签到赠送时间挺多的，每天可签到3次，平均每天可赠送20分钟左右。下载的话在360的软件管理中就可以下载，或者直接在网页中搜索下载，有电脑版和手机版两种网络电话的通话质量时好时坏，毕竟是免费的嘛，有时信号不好，但总的来说还是很好用的，我打电话几乎不用什么钱，希望对你有帮助。

主要画折线图。

微对讲更好用，更强大。

在用中华通不错

我有最好用的，拨打全国任意电话一分钟一分钱，你要吗

cloudify怎么样，云空间怎么样

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2，我为什么说 Python 是大数据全栈式开发语言怎样成为数据分析师百度知

3，以下哪些平台属于现代比较流行的开源paas技术

4，iCloud好不好用

5，云咖啡怎么样

6，云空间怎么样有没有人用过

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