武汉课工场大数据培训：学数据科学，尝试九大编程语言之Perl
数据科学在相当长一段时间以来一直是一件大事。在当今飞速发展的技术世界中，当人类倾向于生成大量数据时，我们必须知道如何分析，处理和使用这些数据以获取更多可了解的业务见解。
Perl
Perl是高级编程语言，通用编程语言，并且是解释性的动态编程语言。由于Perl语言依赖于轻量级数组，因此Perl能够更有效地处理数据查询，而不需要程序员的过多处理。
为什么选择Perl？
由于它具有通用脚本语言的多功能性，因此作为动态类型化的脚本语言它与Python有很多共同点。Perl在诸如生物信息学，金融和统计分析等定量领域中得到了应用。
随着Perl 5的发布，处理大型数据集的能力比以前的版本要好得多。它正在用Perl 6实现“大数据精简版”。波音，西门子以及更多的财富500强企业都已经准备好在数据科学领域积极尝试Perl。
Perl通过协调大规模的数据插入和查询，以简单，可维护的架构映射或减少TB级的数据。Perl 6的计划是提供一种模块化，可插入的体系结构，并具有针对大数据管理的灵活性和定制性。
为什么不选择Perl？
Perl并不是一种仅靠学习就可以使您成为高效的数据科学家的语言。它的速度不够快，语法也不友好。由于它是一种相对不受欢迎的语言，因此社区对数据科学的支持较少。值得一提的是，“ Perl开发人员”社区正在变得越来越多。总体而言，目前并没有将Perl开发为数据科学语言的动力。
perl基础——散列
散列， 也叫哈希 hash， 是Perl中一种比较特殊， 有趣的基础技术结构。
散列存储的是成对的数据， 也就是说散列中的数据都是俩俩关联的。
散列使用%作为前缀：
散列中存储的数据都是以key-value这样的结构， 因此我们赋值的时候可以这样：
也可以一次性赋值多组数据：
作为key的字符串， 可以省略引号。
这里最后一个元素后面也加上逗号， 这个习惯很重要， 这样当你或者其他人， 以后需要在后面继续添加元素时， 就不容易出错。
对于散列， 有2个很重要的特性需要记住
- 散列存储的数据是无序的， 每次添加数据都是在随机的位置也就是说， 我们不能像数组那样使用数字下标来获取指定的元素。
- 但是， 当我们需要根据key（或者value）来进行有序的输出时， 我们可以对它们先进行排序， 然后再输出：
- sort keys %hash;
- 散列中存储的key是唯一的
- 数据唯一性这个特性很重要， 因为这个特性， 散列常被用来统计数据出现的次数。
- 也就是说，每次我们对同一个key进行赋值， 后续的值会盖掉前面的值， 而不是保存两份数据：
当我们取key是Mike的数据时， 取到的只能是\’user\’ .
我们简单归纳一下Perl的三种基本数据类型：
- 标量：单一个数据
- 数组：有序的，可以重复的一组数据
- 散列：无序的， 唯一的，键-值对形式的数据
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