По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Весь шум сосредоточен вокруг больших данных. И молодые, и опытные компании вовсю изучают новый подход к решению проблем с помощью «больших данных».
Но что такое эти большие данные? И как можно воспользоваться растущим спросом на знания и технологии, касающиеся больших данных?
Данные – это информация. Большие данные – это много информации. Ключевыми различиями между просто данными и большими данными заключается в объеме, скорости и многообразии. Как правило, большие данные – это более подробная информация с большим количеством отдельных компонентов, которые собираются за более короткий период времени. Источники больших данных часто являются новыми, но могут охватывать и более старые потоки данных.
В наше время мы создаем больше данных, чем когда-либо прежде. Эти данные содержат ценную информацию, которую мы можем использовать для улучшения различных систем и процессов. Специалисты по обработке данных, аналитики и инженеры собирают и анализируют данные для того, чтобы сделать обоснованные и полезные выводы.
Далее мы более подробно рассмотрим большие данные, а также технологии, которые лежат в их основе, проблемы их использования и многое другое.
Примеры больших данных
Как мы уже говорили ранее, большие данные содержат ценную информацию. Результаты анализа этих данных помогают компаниям лучше обслуживать своих клиентов и зарабатывать больше денег.
Именно из-за этого большие данные часто используют в маркетинге. Многие из наших действий в Интернете отслеживаются, от нашей активности в социальных сетях до наших покупательских привычек. Маркетологи используют эти данные для таргетированной рекламы, продвижения товаров и услуг, соответствующих вашим интересам.
Большие данные также используются в сфере здравоохранения. Вспомните хотя бы все эти устройства, которые мы сегодня используем, от Apple Watch до Fitbits. Эти устройства способны отслеживать частоту сердечных сокращений, дыхание, режим сна и многое другое – и даже предупреждать вас о любых изменениях, которые вас интересуют. Кроме того, врачи могут использовать данные с этих устройств для создания более полных профилей здоровья и для предоставления лучшего лечения для своих пациентов.
Примеры больших данных можно найти в транспортной и автомобильной отраслях. Беспилотные автомобили и грузовики используют данные о погоде и дорожных условиях, информацию о транспортных средствах и пешеходах и многое другое для повышения безопасности и эффективности.
Как вы можете видеть, большие данные обладают огромным потенциалом, способным улучшить наше общество. Но прежде чем использовать большие данные, их необходимо обработать.
Обработка больших данных
Так как большие данные очень обширны и детальны, их необходимо обработать, прежде чем анализировать для получения информации. Процесс обработки включает в себя сбор и сравнение данных их нескольких источников, их очистку от ошибок или дубликатов и многое другое.
После того, как большие данные будут обработаны, специалисты по обработке данных просматривают их в поисках любых значимых закономерностей. Очень часто этот процесс основан на машинном обучении. Затем используются методы визуализации данных, чтобы упростить понимание результатов анализа. Также немаловажную роль в анализе данных играет статистика, так как помогает понять взаимосвязь между данными и вероятными результатами.
Языки программирования больших данных
За инструментами, которые специалисты по обработке данных используют для сбора, обработки, анализа и визуализации больших данных, стоит несколько языков программирования. Каждый из языков имеет свои собственные преимущества. Вот некоторые из наиболее популярных языков программирования, используемых для больших данных:
Python
Python - простой язык для изучения и один из самых популярных языков, используемых в науке о данных. Поэтому существует множество библиотек Python, которые предназначены для обработки, анализа и визуализации данных. Эти библиотеки существенно упрощают работу с большими данными.
Python также можно использовать для статистического анализа, и он широко используется в машинном обучении – это два важнейших компонента науки о данных.
Java
Java является не менее полезным языком для больших данных. Некоторые из популярных инструментов для работы с большими данными написаны именно на Java. Они являются свободными, гибкими и бесплатными, что делает Java очень привлекательным для всех, кто работает с большими данными.
JavaScript
JavaScript – это один из основных языков программирования для веб-разработки. Он позволяет делать веб-сайты интерактивными и динамичными, а не статичными.
Преимущества JavaScript делают его полезным для представления и визуализации данных в Интернете. JavaScript часто используется для обмена большими данными и упрощения их понимания.
C/C++
С и С++ - невероятно полезные языки программирования. И хотя С был изобретен в начале 1970-х, а С++ - в середине 1980-х, программисты со знанием С и С++ по-прежнему пользуются большим спросом. И на это есть веская причина.
Когда речь идет о скорости, то С++ часто оказывается лучшим вариантом. Одно из ключевых преимуществ языков программирования С – это быстрая обработка больших объемов данных. Когда необходимо получать информацию быстро в некоторых случаях, то С++ может оказать лучшим выбором.
R
Неотъемлемой частью получения достоверных и полезных выводов является статистический анализ больших данных. R отлично справляется со статистическим анализом и визуализацией. R является предпочтительным вариантом для анализа данных, когда необходимо применить сложную статистику.
SQL
SQL используется для доступа к информации, которая хранится в базах данных. Язык был разработан для оперирования с большими базами данных со связями между различными переменными из разных наборов данных. Часто SQL используется для простого доступа к большим объемам хранимых данных.
Проблемы, связанные с большими данными
С большими данными приходят большие проблемы. Входящие данные, которые необходимо проанализировать, могут оказаться структурированными, неструктурированными или чем-то средним между тем и тем.
Структурированные данные четко определены, например, день рождения или количество проданных товаров в день. И их намного проще обрабатывать и интерпретировать.
Неструктурированные данные сложно понять, и они нуждаются в дополнительной интерпретации, чтобы стать полезными. Хорошим примером неструктурированных данных обычно является текст электронного письма или твита.
Одна из проблем больших данных заключается лишь в том, что просто необходимо осмыслить огромный объем доступной информации. Именно алгоритмы для понимания ключевого смысла текста являются основной частью извлечения информации из больших данных.
Также серьезными проблемами является конфиденциальность и безопасность. Часто кажется, что мы слышим о краже личной информации от тысяч людей еженедельно. Большие данные требуют новых инструментов и методов для обеспечения безопасности информации. Потеря контроля над информацией может нанести ущерб репутации компании, а также может привести к различным юридическим и финансовым последствиям.
Огромной проблемой также можно считать хранение и обработку данных. При наличии больших объемов данных, которые быстро меняются, требуется быстрый доступ и интерпретация. Часто для этой цели используют облачное хранилище, но оно может создавать дополнительные проблемы со скоростью, стоимостью и доступностью.
Узнайте больше о больших данных
Возможностей в области больших данных очень много, и спрос на специалистов по обработке данных, вероятно, будет только расти, так как онлайн-мир продолжает производить все больше информации.
Если вас заинтересовала работа с большими данными, то первый шаг – это научиться работать с некоторыми языками программирования из списка выше.
У веб-разработчиков, которые используют язык программирования Python, есть широкий выбор веб-фреймворков, которые они могут использовать для создания веб-сайтов. Это дает возможность веб-разработчику выбрать тот фреймворк, который наиболее точно подходит для его задачи и его навыков. Среди множества популярных вариантов чаще всего сравниваются Django и Flask. Вероятно, это из-за того, что у них есть некоторые сходства, но также у них много различий. Каждый фреймворк имеет свои уникальные особенности, поэтому мы можем использовать его в соответствии с требованиями конкретного проекта. Как веб-фреймворк полного цикла, Django больше подходит для разработки больших и сложных веб-приложений, а Flask – это простой и расширяемый фреймворк, который позволяет разрабатывать небольшие веб-приложения. В Django вам понравится его «укомплектованность» и доступ к большему количеству функциональных возможностей.
Вы все еще не уверены, какой фреймворк использовать для веб-разработки? Несмотря на то, что каждая из этих сред имеет свои уникальные особенности, есть также множество факторов, которые следует учитывать при выборе одной из них для своего приложения.
Что такое Django?
Django – это платформа с открытым исходным кодом на основе Python для разработки веб-приложений. Она была создана Адрианом Головати и Саймоном Уиллисоном в 2003 году. Это веб-фреймворк высокого уровня, который был создан для ускорения и повышения эффективности процесса веб-разработки. Django был вдохновлен многими старыми, фреймворками, такими как CherryPy, Zope, Plone и т.д. Django – это бесплатный ресурс с расширенными функциями и повышенной производительностью. Разработчики выбирают Django, поскольку он позволяет использовать его для стандартных функций с ограниченным внешним воздействием систем, протоколов и методов управления.
Django еще называют «фреймворком для нервных людей с дедлайнами», поскольку он способствует быстрой разработке и имеет понятный и практичный дизайн. Гибкая разработка фреймворка направлена исключительно на обеспечение качества, быстроты и эффективности. Django достаточно быстро справляется с некоторыми основными функциями разработки, такими как карты веб-сайта, организация контента, информация о клиенте и многое другое. Он фокусируется на том, чтобы завершить разработку приложения как можно быстрее.
Компании, которые используют Django
Django используют следующие компании-гиганты:
Instagram
Coursera
Mozilla
Pinterest
National Geographic
Spotify
Udemy
Zapier и т.д.
Ключевые особенности: Django
Вот некоторые из ключевых особенностей Django:
Скорость: он безумно быстрый. Безо всяких сомнений, рабочий процесс Django от создания концепции до его завершения происходит очень быстро.
Универсальность: Django – это универсальный фреймворк, позволяющий разработчикам работать на различных платформах, от систем организации информационного наполнения, таких как WordPress и т.д., до социальных сетей, таких как LinkedIn, YouTube и т.д., и новостных сайтов, таких как The New York Times, CNN и т.д.
Адаптируемость: Django адаптируется к различным форматам, таким как JSON, HTML, XML и многим другим.
Масштабируемость: это фреймворк, который обеспечивает масштабируемость (система позволяет вносить изменения и обновления на разных уровнях без особых затрат и усилий, т.е. каждый уровень независим) и обслуживание (структура и код не подвержены дублированию и, следовательно, код можно использовать повторно и поддерживаться должным образом).
Безопасность: Django гарантирует безопасность, используя мощные системы и протоколы аутентификации, чтобы избежать кликджекинга, несанкционированного доступа, кибератак и т.д.
Переносимость: Django – это фреймворк на основе Python, а значит, он является переносимым.
Что такое Flask?
Flask – это микрофреймворк на основе Python, который используют для разработки веб-приложений. Он был представлен Армином Ронахером в 2011 году как пробный метод объединения двух решений – Werkzeug (серверная инфраструктура) и Jinja2 (библиотека шаблонов).
Предполагалось, что это будет тестовый запуск в zip-файле, который в конечном итоге стал не тестовым благодаря хорошему впечатлению от Flask.
Flask классифицируется как микрофреймворк, потому что он не зависит от внешних библиотек при выполнении своих задач. У него есть собственные инструменты, технологии и библиотеки для поддержки функций разработки веб-приложений.
Многие разработчики предпочитают начинать именно с Flask, поскольку он более независимый и гибкий.
Компании, которые используют Flask
Flask используют следующие компании-гиганты:
Netflix
Airbnb
MIT
Reddit
Lyft
Zillow
Mozilla
MailGui и т.д.
Ключевые особенности: Flask
Вот некоторые из ключевых особенностей Flask:
Простота: это достаточно простая структура, так как она не зависит от внешних библиотек. Это дает возможность быстро и просто приступить к процессу веб-разработки сложных веб-приложений.
Независимость: Flask предоставляет разработчику независимый или полный контроль над созданием приложений. Вы можете экспериментировать с архитектурой или библиотеками фреймворка.
Встроенное модульное тестирование: встроенная система модульного тестирования Flask обеспечивает более быструю отладку, надежную разработку и свободу действий.
Безопасные cookie-файлы: безопасный cookie-файл – это атрибут HTTP-запроса, который обеспечивает безопасность каналов и гарантирует, что неавторизированный пользователь не получит доступ к тексту. Flask поддерживает безопасные cookie-файлы.
Совместимость: Flask совместим с новейшими технологиями, такими как машинное обучение, облачные технологии и т.д.
Гибкость и масштабируемость: поддержка шаблонов WSGI, которые обеспечивают гибкость и масштабируемость веб-приложений.
Идет вместе со встроенным сервером и отладчиком.
Простые и адаптируемые конфигурации.
Flask vs Django: разберемся детально
Прочитав подробное описание обоих фреймворков на основе Python, Django и Flask, вы, наверняка, поняли, что у них столько же сходств, сколько и различий.
И теперь для лучшего понимания и выбора фреймворка вам следует посмотреть на прямое сравнение фреймворков, которое подчеркнет разницу между Flask и Django.
Ниже вы можете видеть эту разницу.
Параметр
Django
Flask
Тип фреймворка
Django – это веб-фреймворк полного цикла, который позволяет использовать готовые «укомплектованные» решения.
Flask – это упрощенный фреймворк, который предоставляет множество функций без внешних библиотек и лишних функций.
Принцип работы фреймворка/модели данных
Django следует объектно-ориентированному подходу, который обеспечивает объектно-реляционное сопоставление (связывание баз данных и таблиц с классами).
Flask использует модульный подход, который позволяет работать с внешними библиотеками и программными расширениями.
Макет проекта
Django подходит для многостраничных приложений.
Flask подходит только для одностраничных приложений.
Инструмент начальной загрузки
Django-admin – это встроенный в Django инструмент начальной загрузки, который позволяет создавать веб-приложения без какого-либо внешнего ввода.
Flask идет без встроенного инструмента начальной загрузки.
Поддержка базы данных
Django поддерживает самые популярные системы управления реляционными базами данных, такие как MySQL, Oracle и т.д.
Flask не поддерживает базовую систему управления базами данных и использует SQLAlchemy для обращения к базе данных.
Гибкость
Django менее гибок из-за встроенных функций и инструментов. Разработчики не могут вносить изменения в модули.
Flask – это микрофреймворк с расширяемыми библиотеками, это делает его гибким для разработчиков.
Механизм шаблонов
Django вдохновлен шаблоном Ninja2, но имеет встроенный шаблон представления модели, который упрощает процесс разработки.
Flask использует проект шаблона Ninja2.
Контроль
Разработчики не имеют полного контроля над модулями и функциями Django из-за встроенных библиотек.
Flask позволяет разработчикам полностью контролировать создание приложений без каких-либо зависимостей от внешних библиотек.
Стиль работы
Стиль работы Django – единый.
Стиль работы Flask – множественный.
Отладчик
Django не поддерживает виртуальную отладку.
Flask имеет встроенный отладчик, который позволяет поддерживать виртуальную отладку.
Маршрутизация и представления
Платформа Django поддерживает преобразование URL-адресов в представления через запрос.
Веб-фреймворк Flask позволяет преобразовывать URL-адрес в представление на основе классов при помощи Werkzeug.
Структура
Структура фреймворка Django более стандартная.
Структура веб-фреймворка Flask произвольная.
HTML
Django поддерживает динамические HTML-страницы.
Платформа Flask не поддерживает динамические HTML-страницы.
Лучшая особенности
· Открытый исходный код
· Большое сообщество
· Быстрая разработка
· Легко изучить
· Безопасность
· Подробная документация
· Простота
· Минимум функций
· Полный контроль над процессом разработки
· Открытый исходный код
Применение
Django подходит для высокотехнологичных компаний, таких как Instagram, Udemy, Coursera и т.д.
Flask подходит для компаний и проектов, которые хотят поэкспериментировать с модулями и архитектурой платформы, например, для Netflix, Reddit, Airbnb и т.д.
Django vs Flask: что лучше?
Теперь вы хорошо знакомы с концепциями и различиями между Flask и Django. Каждый из этих фреймворков имеет свои индивидуальные особенности и характеристики, которые отличают их по своим функциональным возможностям и применению.
А теперь, для того, чтобы вы могли выбрать один фреймворк из двух, вам также следует ознакомиться со списками плюсов и минусов каждого из них. Итак, давайте рассмотрим основные плюсы и минусы Django и Flask.
Flask: плюсы и минусы
Плюсы/преимущества
Адаптируется к новейшим технологиям
Независимая структура позволяет экспериментировать с архитектурой и библиотеками
Подходит для небольших проектов
Для простых функций требуется небольшая кодовая база
Обеспечивает масштабируемость для простых приложений
Легко построить быстрый прототип
Функции маршрутизации URL через Werkzeug упрощают процесс
Простая разработка и обслуживание приложений
Простая интеграция с базой данных
Расширяемая и простая базовая система
Производительность фреймворка заключается в его минималистичных функциях
Гибкость и возможность полного контроля доступа
Минусы/недостатки
Процесс разработки MVP (Minimum Viable Product – минимальный рабочий прототип) проходит медленно
Не подходит для больших приложений и проектов
Трудоемкое обслуживание сложных реализаций или системных обновлений
Нет встроенного сайта-администратора для обслуживания моделей, вставки, модификации и удаления записей
Не поддерживает элементарную систему баз данных и не имеет отображения объектных отношений
Нет большого сообщества для поддержки и роста
Нет надлежащего уровня безопасности, нет функции аутентификации пользователя или входа в систему.
Django: плюсы и минусы
Плюсы/преимущества
Процесс настройки и запуска фреймворка прост и быстр
Удобный и простой пользовательский интерфейс для функций административного управления
Встроенная система интернационализации позволяет создавать многоязычные веб-сайты
Встроенное модульное тестирование веб-приложения
Поддержка динамических HTML-страниц
Востребованный фреймворк среди ведущих компаний
Простая и тщательно разработанная документация
Поддерживает полнофункциональный интерфейс администрирования
Максимальная масштабируемость при меньшей стоимости услуг хостинга
Высокозащищённый фреймворк
Используется для ограничения скорость запросов API от одного пользователя
Помогает определить модели для URL-адресов в вашем приложении
Обеспечивает быструю разработку благодаря встроенному проекту шаблонов
Есть определенные перспективы, и они оптимистичны
Минусы/недостатки
Единый стиль работы усложняет некоторые вещи и делает их фиксированными
Необходимо предварительное знание фреймворка
Размер кодовый базы относительно больше
Слишком много функций и слишком высококлассный фреймворк для простого проекта
Основан сугубо на Django ORM
Управление URL через регулярное выражение контроллера усложняет кодовую базу
Заключение
И вот наконец, мы подошли к вопросу, какой же все-таки лучше?
Django vs Flask: первый – это фреймворк с открытым исходным кодом для быстрой разработки, а второй – облегченный фреймворк для стандартных функций. Django и Flask – это фреймворки, написанные на Python. Согласно опросу разработчиков, который был проведен в 2018 году, эти фреймворки считаются одними из самых популярных для веб-разработки.
После прочтения такой подробной информации об этих веб-фреймворках можно легко сделать вывод о том, что каждый из них имеет свои собственные особенные функциональные возможности. А это значит, что должна быть какая-то причина, по которой они оба попали в список самых популярный фреймворков на основе Python в области веб-разработки.
Flask обеспечивает полный контроль и отлично подходит для небольших проектов, требующих свободу действий.
Django более сложный и требует хороших знаний, но он выделяется как один из лучших фреймворков для создания сложных приложений.
Вы можете начать свой путь с фреймворка Flask, а потом освоить сложные инструменты и разработку с помощью Django. Любой веб-разработчик должен знать оба этих фреймворка. Благодаря наличию фундаментальных знаний и понимания питоновских Flask и Django вы можете оказаться на голову выше других кандидатов при приеме на работу.
Так что, вы можете выбрать то, что захотите, но освойте это на профессиональном уровне, поскольку эти фреймворки пользуются спросом (и он только растет) и незаменимы в индустрии веб-разработки.
Часто задаваемые вопросы
В: Flask проще, чем Django?
Да, процесс обучения Flask намного проще, чем Django.
В: Что лучше для новичка – Django или Flask?
Для новичков лучше выбрать Flask. Его легко освоить, и он используется для создания небольших приложений, дающих простор для экспериментов и полный контроль над процессом разработки.
В: Django – это про клиента или про сервер?
Django – это веб-фреймворк полного цикла, который подходит для разработки как серверной, так и клиентской части приложений.
В: Почему Flask предпочтительнее Django?
Встроенные библиотеки, которые идут вместе с Django, не дают разработчикам полного контроля над модулями и функциями, которые он предоставляет. Платформа Flask же дает разработчикам полный контроль над созданием приложений без использования внешних библиотек. У Flask множественный стиль работы. И в настоящее время Django не поддерживает виртуальную отладку.
В этой статье описывается конфигурация, необходимая на маршрутизаторе Cisco для получения сведений о системе доменных имен (DNS) от поставщика услуг и передачи их внутренним пользователям с помощью DHCP. Протокол DNS используется для разрешения полного доменного имени (FQDN) на его соответствующий IP-адрес.
Получение DNS IP адреса от провайдера с помощью PPP
В большинстве корпоративных сетей, где локальный DNS-сервер недоступен, клиенты должны использовать службу DNS, предоставляемую провайдером, или настроить общедоступный DNS-сервер в свободном доступе.
Рис. 1.1 DNS IP-адрес от провайдера с использованием PPP
Настройка локального DHCP-сервера на маршрутизаторе Cisco
Выполните настройку основных параметров DHCP на маршрутизаторе Cisco и включите его для того, чтобы он действовал как DHCP-сервер для локальной сети.
Во-первых, включите службу DHCP на маршрутизаторе Cisco.
R1(config)#service dhcp
Затем создайте пул DHCP, определяющий сетевую подсеть, которая будет передана в аренду DHCP-клиентам в локальной сети.
ip dhcp pool LAN_MY
network 192.168.1.0 255.255.255.0
default-router 192.168.1.1
dns-server 192.168.1.1
Здесь пул DHCP был назван как LAN_MY.
Оператор network задает подсеть и маску пула адресов DHCP
default-router указывает IP-адрес маршрутизатора по умолчанию для DHCP-клиента. Это должен быть IP-адрес в той же подсети, что и клиент
DNS-сервер задает IP-адрес DNS-сервера, который доступен для DHCP-клиента
Включите DNS-сервер на маршрутизаторе Cisco
В режиме глобальной конфигурации включите службу DNS на маршрутизаторе.
R1(config)#ip dns server
Конфигурация для ретрансляции публичной службы DNS от провайдера через PPP
Для того, чтобы получить Public DNS от провайдера, необходимо настроить ppp ipcp dns request на Dialer интерфейсе.
R1(config)#interface dialer 1
R1(config-if)#ppp ipcp dns request
Когда все вышеперечисленные конфигурации будут выполнены:
Команда ppp ipcp dns request сначала помогает получить информацию о публичном DNS-сервере от провайдера через ipcp-фазу согласования PPP.
Затем команда ip dns server позволяет маршрутизатору начать действовать в качестве самого DNS-сервера. Однако маршрутизатор в конечном итоге использует Public DNS service от провайдера для разрешения доменных имен
Кроме того, когда локальный DHCP-сервер раздаст IP-адреса клиентам, он будет представлять себя как DNS-сервер. Все входящие запросы разрешения DNS от клиентов будут обрабатываться маршрутизатором с использованием Public DNS
Проверка
Шаг 1: Запустите debug ppp negotiation и внимательно прочитайте информацию о IPCP, чтобы проверить, предоставляется ли информация о DNS-сервере провайдером.
Шаг 2: выполните команду show ppp interface virtual-access, чтобы узнать о различных параметрах, успешно согласованных во время настройки PPP.
R1# show ppp interface virtual-access 3