Python vs. Scala: Unterschied zwischen Python & Scala [2022]
Veröffentlicht: 2021-01-05Die Data-Science- und Analytics-Community hat eine außergewöhnliche Ähnlichkeit mit Python und Scala, und das zu Recht. Sowohl Python als auch Scala sind hervorragende Tools, die verschiedene Programmier- und Data-Science-Anforderungen erfüllen können. Vom Entwerfen kleinerer Projekte bis hin zum Erstellen komplexer ML-Projekte zeigen Python und Scala hervorragende Agilität und Flexibilität.
Während sich diese beiden Programmiersprachen hervorragend für die Entwicklung innovativer Projekte zu New-Age-Technologien eignen, gibt es erhebliche Unterschiede zwischen Python und Scala.
Inhaltsverzeichnis
Python vs. Scala
Python
Python ist eine Allzwecksprache auf hoher Ebene, die mehrere Paradigmen unterstützt, einschließlich funktionaler, prozeduraler und objektorientierter Programmierung. Es ist eine der beliebtesten und ranghöchsten Programmiersprachen mit einer einfachen Lernkurve. Die englische Syntax und die benutzerfreundlichen Funktionen von Python machen es zum idealen Tool für Softwareentwicklungsprojekte und Data-Science-Projekte.
Die dynamische Typisierung von Python, gepaart mit seiner interpretierten Natur, macht es zur perfekten Wahl für Skripterstellung und schnelle Anwendungsentwicklung. Darüber hinaus sind der Python-Interpreter und seine Standardbibliothek auf allen wichtigen Plattformen, einschließlich Windows, macOS und Linux, frei verfügbar und mit ihnen kompatibel.
Skala
Scala ist eine allgemeine Programmiersprache auf hoher Ebene, die objektorientierte und funktionale Programmierfunktionen kombiniert. Es wurde speziell für die Java Virtual Machine (JVM) entwickelt. Scala erweitert die Sprachinteroperabilität mit Java, und somit kann auf alle in Scala und Java geschriebenen Bibliotheken direkt im Code beider Sprachen verwiesen werden. Darüber hinaus ermöglichen die JVM- und JavaScript-Laufzeiten Entwicklern den Zugriff auf das riesige Bibliotheken-Ökosystem von Scala, um Hochleistungssysteme zu erstellen.
Anders als der dynamische Typ von Python bietet Scala starke Unterstützung für die statische Typisierung. Diese besondere Funktion ermöglicht es Entwicklern, die Möglichkeit von Fehlern in Softwareanwendungen auszuschließen.
Python vs. Scala: Die wichtigsten Unterschiede
Nachfolgend sind die wichtigsten Unterschiede zwischen Python und Scala aufgeführt:
Lernkurve
Sowohl Python als auch Scala teilen die Ähnlichkeiten von funktionalen und objektorientierten Paradigmen, was zu einer ähnlichen Syntax führt. Trotzdem kann Scala für Anfänger etwas komplex sein, da es viele hochrangige Funktionsmerkmale enthält. Python rühmt sich jedoch einer intuitiven Logik und einer umfassenden Suite von Bibliotheken und ist daher die beste Wahl für Anfänger.
Leistung
Wenn es um die Leistung geht, ist Scala fast zehnmal schneller als Python. Die Abhängigkeit von Scala von der Java Virtual Machine (JVM) während der Laufzeit verleiht ihr Geschwindigkeit. Im Allgemeinen arbeiten kompilierte Sprachen schneller als interpretierte Sprachen. Da Python dynamisch typisiert ist, verringert sich die Entwicklungsgeschwindigkeit.
Gemeinschaft
Python hat eine riesige Gemeinschaft von Anhängern und Benutzern, die kontinuierlich dazu beitragen, die Fähigkeiten von Python zu verbessern und zu erweitern. Die Community veranstaltet häufige Treffen wie Konferenzen, Webinare, Programmierwettbewerbe usw. Tatsächlich genießt Python die größten Programmiergemeinschaften der Welt. Laut einem Bericht aus dem Jahr 2019 belegte Python den dritten Platz nach Java und C, während Scala den 30. Platz unter den 50 Trend-Programmiersprachen sicherte.
Parallelität
Scala wird mit vielen Standardbibliotheken und mehreren Kernen geliefert, die die schnelle Integration von Datenbanken in Big-Data-Ökosysteme erleichtern. Mit Scala können Sie Code mit mehreren Parallelitätsprimitiven schreiben, was eine bessere Speicherverwaltung und Datenverarbeitung ermöglicht. Im Gegensatz dazu fehlt Python die Unterstützung für Nebenläufigkeit, was bedeutet, dass immer nur ein Thread aktiv sein kann. Wenn Sie also einen neuen Code bereitstellen, müssen Sie die laufenden Prozesse neu starten, was zwangsläufig die Speicherlast erhöht.
Code-Wiederherstellung
Da Scala statisch typisiert ist, ist es einfacher, Kompilierzeitfehler zu finden. Python ist jedoch eine dynamisch typisierte Sprache und daher anfälliger für Fehler, insbesondere wenn Sie vorhandenen Code ändern. Natürlich ist es viel einfacher, Scala-Code umzugestalten oder wiederherzustellen als Python-Code.
Data Science-Anwendung
Derzeit ist Python dank seiner einfachen Lernkurve und eines umfangreichen Netzwerks von Bibliotheken und Tools die am meisten bevorzugte Sprache der Data Science-Community. Im Bereich Data Science verfügt Python über mehrere Bibliotheken wie Pandas, SciPy, NumPy, Matplolib, Keras, Pytorch und TensorFlow. Diese eignen sich hervorragend zum Erstellen von ML- und Deep-Learning-Projekten. Die einfache Integration mit Apache Spark macht Scala zu einem nützlichen Tool für den Umgang mit Big Data und die Entwicklung von ML-Modellen.
Hadoop-Integration
Scala ist perfekt mit dem Hadoop-Ökosystem kompatibel, da es auf dem Dateisystem HDFS von Hadoop aufbaut. Es kann über die native API von Hadoop in Java mit Hadoop interagieren. Dadurch können Entwickler native Hadoop-Anwendungen in Scala schreiben. Python kann Hadoop nicht so reibungslos integrieren oder mit Hadoop interagieren wie Scala.
Schauen Sie sich an: Top 27 Fragen und Antworten zu Scala-Interviews für Anfänger
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl Python als auch Scala ihre unterschiedlichen Vorteile und Einschränkungen haben. Während sich beide Sprachen hervorragend für die Softwareentwicklung und den Aufbau von Data-Science-Anwendungen eignen, hängen ihre Leistung und Praktikabilität weitgehend von ihren Anwendungsfällen ab.
Wenn Sie neugierig sind, mehr über Data Science zu erfahren, schauen Sie sich das PG Diploma in Data Science von IIIT-B & upGrad an, das für Berufstätige entwickelt wurde und mehr als 10 Fallstudien und Projekte, praktische Workshops, Mentoring mit Branchenexperten, 1- on-1 mit Mentoren aus der Branche, mehr als 400 Stunden Lern- und Jobunterstützung bei Top-Unternehmen.
Wir hoffen, das hilft!
