随着互联网技术的快速发展，对传统行业产生了巨大的冲击，越来越多的行业开始利用大数据技术提高公司的产品竞争力，大数据技术的应用能够为企业提供庞大的数据资源，通过对大数据资源库的利用可以帮助企业更加精准的定位用户，也可以对用户日常行为中产生的数据进行分析获得用户的行为习惯和爱好，从而准确的为各种类型用户推送产品信息。

然而，随着大数据技术的不断发展，数据的规模也是越来越大，企业只有对庞大的数据信息进行分析与筛选才能发挥出数据库自身的应用价值，由于大数据拥有较强的复杂性、低密度、庞大性以及生成速度快等特征，使得对大数据进行分析有着比较大的困难，而企业必须要深入挖掘数据信息才能实现数据资源的价值转换，为此，市场上出现了许多大数据分析工具，Python 就是其中的一种，并受到了市场的普遍喜爱。
一、Python 编程语言特征
（一）Python 编程功能强大且操作简单
Python 具有非常广泛的应用范围，不仅可以使用到计算机开发、Web 开发等上面，也可以很好的应用到游戏开发、数据库开发等方面上。技术人员在应用 Python 进行计算机网络开发时，可以直接应用 Python 中含有的网络协议库资源。在进行游戏开发时，Python 也具有很好的应用范围，像游戏中的会员登录系统、游戏物品买卖系统以及交战攻击与防御系统等都是通过 Python 实现的。
（二）Python 能够满足软件设计人员的喜好
在众多的编程语言中，Python 凭借自身的优势脱颖而出，成为了软件设计人员最常用的编程软件之一，受到了广大软件设计人员的喜爱，并在 2011 年荣获了 TIOBE 编程语言榜单第一位，此后每年的用户使用量呈现出了较快的增长幅度。
二、Python 编程语言在大数据运用中的优势研究
（一）Python 数据分析库功能齐全
之所以 Python 数据库能够获得广泛的用途，与其自身具备的功能齐全的数据库密不可分，有用于计算机科学行业开发的 NumPy 以及 SciPy，也有用于计算机网页开发的 Django，此外还包含了 Pandas、Matplotlib 以及 IPython 等 。这些数据库中包含有许多典型的数据模型，软件设计人员在从事开发工作时可以直接借用，具有较好的便捷性，极大的提高了软件设计人员的工作效率。
（二）Python 具有较强的数据筛选能力与产品建设能力
R 语言是计算机编程中常用的语言，具有数据分析与整合、制图软件开发等功能，Python 相比交于 R 语言还具有产品建设能力。Python 编程语言较为简单、极大的方便了设计人员的学习，使得 Python 的使用者数量不断的提升，甚至在某些行业其使用范围已经超过了 R 语言 。在 2017 年，一家专业从事数据采集的网站开展了一项调查活动，调查的主题为“在进行数据处理、机器学习工作过程中，R 语言与 Python 你更喜爱谁，或者其它编程语言”，并随机调查了 1153 名受访者，将其数据统计成如下图标，从中可以看出在 2018 年 Python 的用户量已经超越了 R 语言。
（三）Python 跨平台操作简便，属于开源并且成本低
Python 属于开源的，在经过了漫长的研发历程，促使产品不断的改进与升级，现阶段 Python 可以很好的和 Linux、Windows 等平台相兼容，并且能够较好的运行状态。随着大数据市场的不断扩张，对 Python 设计人员需求量越来越大，对于初学者而言，可以利用较低的成本较快的掌握这门语言，从而将更多的时间用于数据分析上面，有效的降低了 Python编程语言的开发成本以及进入门槛。
三、结语
综上所述，Python 编程语言具有非常好的应用前景，在许多领域的用户数量已经超越了 R 语言，将 Python 应用到大数据收集与分析中具有重要作用，必须要加强 Python 和大数据技术的深度融合，促进大数据领域向更高层次发展。