- 本书赞誉
- 前言
- 目标读者
- 不适合阅读本书的读者
- 本书结构
- 什么是数据处理
- 遇到困难怎么办
- 排版约定
- 使用代码示例
- 致谢
- 第 1 章 Python 简介
- 第 2 章 Python 基础
- 第 3 章 供机器读取的数据
- 第 4 章 处理 Excel 文件
- 第 5 章 处理 PDF 文件 以及用 Python 解决问题
- 第 6 章 数据获取与存储
- 第 7 章 数据清洗:研究、匹配与格式化
- 第 8 章 数据清洗:标准化和脚本化
- 第 9 章 数据探索和分析
- 第 10 章 展示数据
- 第 11 章 网页抓取:获取并存储网络数据
- 第 12 章 高级网页抓取:屏幕抓取器与爬虫
- 第 13 章 应用编程接口
- 第 14 章 自动化和规模化
- 第 15 章 结论
- 附录 A 编程语言对比
- 附录 B 初学者的 Python 学习资源
- 附录 C 学习命令行
- 附录 D 高级 Python 设置
- 附录 E Python 陷阱
- 附录 F IPython 指南
- 附录 G 使用亚马逊网络服务
- 关于作者
- 关于封面
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6.9 其他数据存储方式
数据存储还有许多有趣的新方式,和前面讲过的都不一样。根据你的使用案例,存储数据可能有更好的方式。下面是两种有趣的存储方式。
· 层次型数据格式(HDF)
HDF 是基于文件的可扩展数据解决方案,可将大型数据库快速存储至文件系统(本地或其他位置)。如果你已经很熟悉 HDF,Python 有一个 HDF5 驱动程序 h5py(http://www.h5py.org/),可以将 Python 与 HDF5 相连接。
· Hadoop
Hadoop 是一个大数据分布式存储系统,可以跨集群存储并处理数据。如果你已经用过 Hadoop,或者熟悉 Hadoop,在 Cloudera 网站上有一篇“Hadoop 上 Python 框架指南”(http://blog.cloudera.com/blog/2013/01/a-guide-to-python-frameworks-for-hadoop/),还有一些容易上手的代码示例。
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