丰富的数据处理库：
Python拥有如NumPy、Pandas和SciPy等强大的数据处理库，这些库提供了高效的数据结构，便于数据清洗、处理和分析。
简洁易懂的语法：
Python的语法简单清晰，易于编写和理解，这有助于开发者快速编写代码，提高开发效率。
跨平台性：
Python可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux和MacOS，具有良好的可移植性。
庞大的社区支持：
Python有一个庞大且活跃的开发者社区，提供大量的开源项目和库，方便开发者找到解决问题的方案。
与Google的青睐：
Google在Python的开发中扮演了重要角色，许多Google的开发工作都使用了Python，为Python提供了丰富的学习资源和社区支持。
在人工智能和机器学习领域的应用：
Python在人工智能和机器学习领域的应用广泛，与大数据分析相结合，可以实现高效的数据挖掘和智能决策。
工程性语言特性：
Python是一门工程性语言，数据科学家可以用Python实现的算法直接用在产品中，对于大数据初创公司节省成本非常有帮助。
快速原型开发：
Python的易用性使得它能够快速地关联和识别数据类型，支持快速原型开发。
综上所述，Python因其易用性、高效性、丰富的生态和广泛的应用领域，成为大数据处理的首选语言