Python之所以适合学习用于大数据处理，主要有以下几个原因：
语法简洁：
Python的语法简单易懂，有助于开发者快速编写代码，提高开发效率。
丰富的数据处理库：
Python拥有如NumPy、Pandas和SciPy等数据处理库，这些库提供了高效的数据结构，方便进行数据清洗、处理和分析。
强大的社区支持：
Python有一个庞大的社区，提供了大量的开源项目和库，可以方便地找到解决问题的方案。
跨平台性：
Python可以在多种操作系统上运行，具有良好的可移植性。
易于入门：
Python的学习曲线较低，即使是非程序员也能较容易地理解其语法。
高效的可扩展性：
随着数据量的增加，Python可以轻松地提高处理数据的速度，与其他编程语言相比，在大数据处理方面表现出色。
广泛的应用领域：
Python不仅在数据分析和机器学习领域得到广泛应用，还在网络爬虫、高并发处理等方面有着很好的支持。
与Google的关联：
Google在Python的开发中也有很大的投入，为学习者提供了丰富的资源和便利的学习途径。
综上所述，Python因其简洁的语法、丰富的数据处理能力、强大的社区支持和广泛的应用领域，成为大数据处理和学习的首选语言