Python vs Scala : Différence entre Python et Scala [2022]

La communauté Data Science and Analytics ressemble exceptionnellement à Python et Scala, et à juste titre. Python et Scala sont tous deux d'excellents outils qui peuvent répondre à divers besoins de programmation et de science des données. De la conception de projets à petite échelle à la création de projets ML complexes, Python et Scala font preuve d'une agilité et d'une flexibilité exceptionnelles.

Bien que ces deux langages de programmation soient parfaits pour développer des projets innovants sur les technologies du nouvel âge, il existe des différences significatives entre Python et Scala.

Python contre Scala

Python

Python est un langage généraliste de haut niveau qui prend en charge plusieurs paradigmes, notamment la programmation fonctionnelle, procédurale et orientée objet. C'est l'un des langages de programmation les plus populaires et les mieux classés avec une courbe d'apprentissage facile. La syntaxe de type anglais de Python et ses fonctionnalités conviviales en font l'outil incontournable pour les projets de développement de logiciels et les projets de science des données.

Le typage dynamique de Python, associé à sa nature interprétée, en fait le choix idéal pour les scripts et le développement rapide d'applications. De plus, l'interpréteur Python et sa bibliothèque standard sont disponibles gratuitement et compatibles avec toutes les principales plates-formes, y compris Windows, macOS et Linux.

Scala

Scala est un langage de programmation de haut niveau à usage général qui combine des fonctionnalités de programmation orientées objet et fonctionnelles. Il a été spécialement conçu pour la machine virtuelle Java (JVM). Scala étend l'interopérabilité du langage avec Java, et ainsi, toutes les bibliothèques écrites en Scala et Java peuvent être référencées directement dans le code de l'un ou l'autre langage. De plus, les runtimes JVM et JavaScript permettent aux développeurs d'accéder à l'énorme écosystème de bibliothèques de Scala pour créer des systèmes hautes performances.

Contrairement au typic dynamique de Python, Scala prend en charge le typage statique. Cette caractéristique particulière permet aux développeurs d'éliminer la possibilité de bogues dans les applications logicielles.

Python vs Scala : les principales différences

Voici les différences les plus significatives entre Python et Scala :

Courbe d'apprentissage

Python et Scala partagent les similitudes des paradigmes fonctionnels et orientés objet, ce qui donne une syntaxe similaire. Malgré cela, Scala peut être un peu complexe pour les débutants car il contient de nombreuses fonctionnalités fonctionnelles de haut niveau. Cependant, Python se vante d'avoir une logique intuitive et une suite complète de bibliothèques et est donc le meilleur choix pour les débutants.

Performance

En termes de performances, Scala est presque dix fois plus rapide que Python. La dépendance de Scala à la machine virtuelle Java (JVM) pendant l'exécution lui confère de la vitesse. Généralement, les langages compilés fonctionnent plus rapidement que les langages interprétés. Étant donné que Python est typé dynamiquement, la vitesse de développement diminue.

Communauté

Python a une communauté massive d'adeptes et d'utilisateurs qui contribuent continuellement à améliorer et à étendre les capacités de Python. La communauté organise des rencontres fréquentes comme des conférences, des webinaires, des concours de codage, etc. En fait, Python bénéficie des plus grandes communautés de programmation au monde. Selon un rapport de 2019 , Python occupait le troisième rang après Java et le langage C, tandis que Scala occupait la 30e position parmi les 50 langages de programmation tendances.

Concurrence

Scala est livré avec de nombreuses bibliothèques standard et plusieurs cœurs qui facilitent l'intégration rapide des bases de données dans les écosystèmes Big Data. Avec Scala, vous pouvez écrire du code avec plusieurs primitives de concurrence, ce qui permet une meilleure gestion de la mémoire et du traitement des données. Contrairement à cela, Python ne prend pas en charge la concurrence, ce qui signifie qu'un seul thread peut être actif à la fois. Ainsi, lorsque vous déployez un nouveau code, vous devez redémarrer les processus en cours d'exécution, ce qui augmente inévitablement la charge mémoire.

Restauration de code

Comme Scala est typé statiquement, il est plus facile de trouver des erreurs de compilation. Cependant, Python est un langage à typage dynamique et est donc plus sujet aux bogues, en particulier lorsque vous modifiez du code existant. Naturellement, il est beaucoup plus facile de refactoriser ou de restaurer du code Scala que du code Python.

Application de science des données

Actuellement, Python est le langage préféré de la communauté Data Science, grâce à sa courbe d'apprentissage facile et à un vaste réseau de bibliothèques et d'outils. Dans le domaine de la science des données, Python possède plusieurs bibliothèques telles que Pandas, SciPy, NumPy, Matplolib, Keras, Pytorch et TensorFlow. Ceux-ci sont excellents pour la construction de projets ML et Deep Learning. Venant à Scala, son intégration facile avec Apache Spark en fait un outil utile pour gérer le Big Data et développer des modèles ML.

Intégration Hadoop

Scala est parfaitement compatible avec l'écosystème Hadoop car il est construit sur le système de fichiers HDFS de Hadoop. Il peut interagir avec Hadoop via l'API native de Hadoop en Java. Cela permet aux développeurs d'écrire des applications Hadoop natives dans Scala. Python ne peut pas s'intégrer ou interagir avec Hadoop aussi facilement que Scala.

Découvrez: Top 27 des questions et réponses d'entrevue Scala pour les débutants

Conclusion

Pour conclure, Python et Scala ont leurs avantages et leurs limites distincts. Bien que les deux langages soient parfaits pour le développement de logiciels et la création d'applications de science des données, leurs performances et leur fonctionnalité dépendent largement de leurs cas d'utilisation.

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