大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。以下是小编为你整理的python数据挖掘入门与实践源代码

　　脚本在运行之前会首先检查python文件的最后编辑日期和预编译模块的编译时间，从而决定是否需要重新编译。预编译模块也是跨平台的，所以不同的模块是可以在不同的系统和不同的架构之间共享的。

　　Python在两种情况下不检查缓存。第一种，从命令行中直接加载的模块总是会重新编译并且结果不保存。第二种，如果没有源模块，则不会检查缓存。为了支持无源代码的部署方式，应该将预编译模块放在源代码文件夹中而不是__pycache__中，并且不要包含源代码模块。

　　你可以使用-O和-OO参数来降低预编译模块的大小。-O开关会去除assert语句，-OO开关会去除assert语句和__doc__字符串。因为有些模块要依赖这些语句，因此只有当你确认模块的内容时才去使用这些开关。优化模块的后缀名是.pyo。

　　.pyo和.pyc文件的执行速度不会比.py文件快，快的地方在于模块加载的速度。compileall模块可以用来把某个文件夹的中的所有文件都编译成为.pyc或者.pyo文件。

　　lambda

　　lambda通常是匿名函数的代名词，我们用到lambda的时候就是创建一个匿名函数：举个简单的例子：x代表了输入，x**2代表计算方法，也代表返回内容，也就是说这个函数输入一个数，返回这个数的平方。但是因为这个函数没有函数名，所以无法在其他地方调用

　　除非我们将这个函数起一个名字：但通常我们不会这么做，匿名函数只是作为匿名使用。

　　filter函数用法是：filter(fuction,list)：将list中每一个元素带入到function中，计算返回值，将返回值为True的list中的元素形成一个新的list，当然也可以是tuple。

　　对于上面这个函数，我们可以用lambda来简化：它的意思是，如果alist中的值的平方小于5，就返回这个值，形成一个新的list