Python vs. Scala: diferencia entre Python y Scala [2022]

La comunidad de Data Science and Analytics tiene un parecido excepcional con Python y Scala, y con razón. Tanto Python como Scala son excelentes herramientas que pueden satisfacer diversas necesidades de programación y ciencia de datos. Desde el diseño de proyectos a pequeña escala hasta la creación de proyectos complejos de ML, Python y Scala muestran una agilidad y flexibilidad sobresalientes.

Si bien estos dos lenguajes de programación son excelentes para desarrollar proyectos innovadores en tecnologías de la nueva era, existen diferencias significativas entre Python y Scala.

Python contra Scala

Pitón

Python es un lenguaje de propósito general de alto nivel que admite múltiples paradigmas, incluida la programación funcional, procedimental y orientada a objetos. Es uno de los lenguajes de programación más populares y mejor clasificados con una curva de aprendizaje fácil. La sintaxis similar al inglés de Python y sus características fáciles de usar lo convierten en la herramienta de referencia para proyectos de desarrollo de software y proyectos de ciencia de datos.

La escritura dinámica de Python, junto con su naturaleza interpretada, lo convierte en la elección perfecta para la creación de secuencias de comandos y el desarrollo rápido de aplicaciones. Además, el intérprete de Python y su biblioteca estándar están disponibles gratuitamente y son compatibles con todas las plataformas principales, incluidas Windows, macOS y Linux.

Scala

Scala es un lenguaje de programación de propósito general y alto nivel que combina funciones de programación funcional y orientada a objetos. Fue diseñado específicamente para Java Virtual Machine (JVM). Scala amplía la interoperabilidad del lenguaje con Java y, por lo tanto, todas las bibliotecas escritas en Scala y Java pueden referenciarse directamente en el código de cualquiera de los lenguajes. Además, los tiempos de ejecución de JVM y JavaScript permiten a los desarrolladores acceder al ecosistema de bibliotecas masivas de Scala para crear sistemas de alto rendimiento.

A diferencia del tipo dinámico de Python, Scala tiene un fuerte soporte para la tipificación estática. Esta característica particular permite a los desarrolladores eliminar la posibilidad de errores en las aplicaciones de software.

Python vs. Scala: las diferencias clave

A continuación se muestran las diferencias más significativas entre Python y Scala:

Curva de aprendizaje

Tanto Python como Scala comparten las similitudes de los paradigmas funcional y orientado a objetos, lo que da como resultado una sintaxis similar. A pesar de esto, Scala puede ser un poco complejo para los principiantes, ya que incluye muchas características funcionales de alto nivel. Sin embargo, Python se jacta de tener una lógica intuitiva y un conjunto completo de bibliotecas y, por lo tanto, es la mejor opción para principiantes.

Rendimiento

Cuando se trata de rendimiento, Scala es casi diez veces más rápido que Python. La confianza de Scala en la máquina virtual de Java (JVM) durante el tiempo de ejecución le otorga velocidad. Generalmente, los lenguajes compilados funcionan más rápido que los lenguajes interpretados. Dado que Python se escribe dinámicamente, la velocidad de desarrollo se reduce.

Comunidad

Python tiene una comunidad masiva de seguidores y usuarios que contribuyen continuamente a mejorar y ampliar las capacidades de Python. La comunidad organiza encuentros frecuentes como conferencias, seminarios web, concursos de codificación, etc. De hecho, Python disfruta de las comunidades de programación más grandes del mundo. Según un informe de 2019 , Python ocupó el tercer lugar después de Java y el lenguaje C, mientras que Scala se aseguró el puesto 30 entre los 50 lenguajes de programación de moda.

concurrencia

Scala viene con muchas bibliotecas estándar y múltiples núcleos que facilitan la integración rápida de bases de datos en ecosistemas de Big Data. Con Scala, puede escribir código con múltiples primitivas de simultaneidad, lo que permite una mejor gestión de la memoria y procesamiento de datos. Al contrario de esto, Python carece de soporte para la concurrencia, lo que significa que solo un subproceso puede estar activo a la vez. Por lo tanto, cuando implementa un nuevo código, debe reiniciar los procesos en ejecución, lo que inevitablemente aumenta la carga de la memoria.

Restauración de código

Como Scala se tipifica estáticamente, es más fácil encontrar errores en tiempo de compilación. Sin embargo, Python es un lenguaje de escritura dinámica y, por lo tanto, es más propenso a errores, especialmente cuando modifica el código existente. Naturalmente, es mucho más fácil refactorizar o restaurar el código Scala que el código Python.

Aplicación de ciencia de datos

Actualmente, Python es el lenguaje preferido de la comunidad de Data Science, gracias a su fácil curva de aprendizaje y una extensa red de bibliotecas y herramientas. En el dominio de la ciencia de datos, Python tiene varias bibliotecas como Pandas, SciPy, NumPy, Matplolib, Keras, Pytorch y TensorFlow. Estos son excelentes para construir proyectos de ML y Deep Learning. Al llegar a Scala, su fácil integración con Apache Spark lo convierte en una herramienta útil para manejar Big Data y desarrollar modelos ML.

Integración Hadoop

Scala es perfectamente compatible con el ecosistema de Hadoop porque está construido sobre el sistema de archivos HDFS de Hadoop. Puede interactuar con Hadoop a través de la API nativa de Hadoop en Java. Esto permite a los desarrolladores escribir aplicaciones Hadoop nativas en Scala. Python no puede integrarse o interactuar con Hadoop tan fácilmente como Scala.

Echa un vistazo a: Las 27 mejores preguntas y respuestas de entrevistas de Scala para principiantes

Conclusión

Para concluir, tanto Python como Scala tienen sus distintas ventajas y limitaciones. Si bien ambos lenguajes son excelentes para el desarrollo de software y la creación de aplicaciones de ciencia de datos, su rendimiento y practicidad dependen en gran medida de sus casos de uso.

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