Python vs Scala: differenza tra Python e Scala [2022]
Pubblicato: 2021-01-05La comunità di Data Science e Analytics ha una somiglianza eccezionale per Python e Scala, e giustamente. Sia Python che Scala sono strumenti eccellenti in grado di soddisfare varie esigenze di programmazione e scienza dei dati. Dalla progettazione di progetti su piccola scala alla realizzazione di complessi progetti ML, Python e Scala mostrano agilità e flessibilità eccezionali.
Sebbene entrambi questi linguaggi di programmazione siano ottimi per lo sviluppo di progetti innovativi su tecnologie new age, ci sono differenze significative tra Python e Scala.
Sommario
Python contro Scala
Pitone
Python è un linguaggio generico di alto livello che supporta più paradigmi, inclusa la programmazione funzionale, procedurale e orientata agli oggetti. È uno dei linguaggi di programmazione più popolari e di alto livello con una curva di apprendimento facile. La sintassi simile all'inglese e le funzionalità intuitive di Python lo rendono lo strumento ideale per progetti di sviluppo software e progetti di scienza dei dati.
La digitazione dinamica di Python, unita alla sua natura interpretata, lo rende la scelta perfetta per lo scripting e lo sviluppo rapido di applicazioni. Inoltre, l'interprete Python e la sua libreria standard sono disponibili gratuitamente e compatibili con tutte le principali piattaforme, inclusi Windows, macOS e Linux.
Scala
Scala è un linguaggio di programmazione generico di alto livello che combina funzionalità di programmazione orientata agli oggetti e funzionali. È stato progettato specificamente per Java Virtual Machine (JVM). Scala estende l'interoperabilità del linguaggio con Java e, quindi, tutte le librerie scritte in Scala e Java possono essere referenziate direttamente nel codice di entrambi i linguaggi. Inoltre, i runtime JVM e JavaScript consentono agli sviluppatori di accedere all'enorme ecosistema di librerie di Scala per creare sistemi ad alte prestazioni.
A differenza del tipico dinamico di Python, Scala ha un forte supporto per la tipizzazione statica. Questa particolare funzionalità consente agli sviluppatori di eliminare la possibilità di bug nelle applicazioni software.
Python vs Scala: le differenze chiave
Di seguito sono riportate le differenze più significative tra Python e Scala:
Curva di apprendimento
Sia Python che Scala condividono le somiglianze dei paradigmi funzionali e orientati agli oggetti, risultando in una sintassi simile. Nonostante ciò, Scala potrebbe essere un po' complesso per i principianti poiché racchiude molte funzionalità funzionali di alto livello. Tuttavia, Python si vanta di avere una logica intuitiva e una suite completa di librerie ed è quindi la scelta migliore per i principianti.
Prestazione
Quando si tratta di prestazioni, Scala è quasi dieci volte più veloce di Python. La dipendenza di Scala dalla Java Virtual Machine (JVM) durante il runtime gli conferisce velocità. In genere, i linguaggi compilati funzionano più velocemente dei linguaggi interpretati. Poiché Python è tipizzato dinamicamente, la velocità di sviluppo si riduce.

Comunità
Python ha una vasta comunità di follower e utenti che contribuiscono continuamente a migliorare ed estendere le capacità di Python. La community ospita frequenti meetup come conferenze, webinar, concorsi di programmazione, ecc. In effetti, Python gode delle più grandi comunità di programmazione del mondo. Secondo un rapporto del 2019 , Python occupava il terzo posto dopo Java e linguaggio C, mentre Scala si è assicurata la 30a posizione tra i 50 linguaggi di programmazione di tendenza.
Concorrenza
Scala viene fornito con molte librerie standard e più core che facilitano la rapida integrazione dei database negli ecosistemi di Big Data. Con Scala, puoi scrivere codice con più primitive di concorrenza, che consente una migliore gestione della memoria ed elaborazione dei dati. Contrariamente a ciò, Python non ha il supporto per la concorrenza, il che significa che solo un thread può essere attivo alla volta. Pertanto, quando si distribuisce un nuovo codice, è necessario riavviare i processi in esecuzione, il che aumenta inevitabilmente il carico di memoria.
Ripristino del codice
Poiché Scala è tipizzato staticamente, è più facile trovare errori in fase di compilazione. Tuttavia, Python è un linguaggio tipizzato dinamicamente e quindi è più soggetto a bug, specialmente quando si modifica il codice esistente. Naturalmente, è molto più facile refactoring o ripristinare il codice Scala rispetto al codice Python.
Applicazione di scienza dei dati
Attualmente, Python è il linguaggio preferito dalla comunità di Data Science, grazie alla sua facile curva di apprendimento e a un'ampia rete di librerie e strumenti. Nel dominio Data Science, Python ha diverse librerie come Pandas, SciPy, NumPy, Matplolib, Keras, Pytorch e TensorFlow. Questi sono eccellenti per la creazione di progetti ML e Deep Learning. Venendo a Scala, la sua facile integrazione con Apache Spark lo rende uno strumento utile per la gestione di Big Data e lo sviluppo di modelli ML.
Integrazione Hadoop
Scala è perfettamente compatibile con l'ecosistema Hadoop perché è costruito sulla base del filesystem HDFS di Hadoop. Può interagire con Hadoop tramite l'API nativa di Hadoop in Java. Ciò consente agli sviluppatori di scrivere applicazioni Hadoop native in Scala. Python non può integrarsi o interagire con Hadoop in modo fluido come Scala.
Dai un'occhiata: le 27 migliori domande e risposte dell'intervista a Scala per principianti
Conclusione
Per concludere, sia Python che Scala hanno i loro vantaggi e limiti distinti. Sebbene entrambi i linguaggi siano ottimi per lo sviluppo di software e la creazione di applicazioni di scienza dei dati, le loro prestazioni e praticità dipendono in gran parte dai loro casi d'uso.
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