PythonとScala：PythonとScalaの違い[2022]
公開: 2021-01-05データサイエンスと分析のコミュニティは、PythonとScalaに非常によく似ています。 PythonとScalaはどちらも、さまざまなプログラミングやデータサイエンスのニーズに応えることができる優れたツールです。 小規模プロジェクトの設計から複雑なMLプロジェクトの構築まで、PythonとScalaは卓越した敏捷性と柔軟性を示しています。
これらのプログラミング言語はどちらも新時代のテクノロジーに関する革新的なプロジェクトを開発するのに最適ですが、PythonとScalaには大きな違いがあります。
目次
PythonとScala
Python
Pythonは、機能的、手続き型、オブジェクト指向プログラミングなど、複数のパラダイムをサポートする高水準の汎用言語です。 これは、最も人気があり、学習曲線が簡単なトップランクのプログラミング言語の1つです。 Pythonの英語のような構文とユーザーフレンドリーな機能により、Pythonはソフトウェア開発プロジェクトやデータサイエンスプロジェクトの頼れるツールになっています。
Pythonの動的型付けは、その解釈された性質と相まって、スクリプト作成と迅速なアプリケーション開発に最適です。 さらに、Pythonインタープリターとその標準ライブラリは、Windows、macOS、Linuxを含むすべての主要なプラットフォームで無料で利用でき、互換性があります。
Scala
Scalaは、オブジェクト指向プログラミング機能と関数型プログラミング機能を組み合わせた高レベルの汎用プログラミング言語です。 これは、Java仮想マシン（JVM）用に特別に設計されました。 ScalaはJavaとの言語相互運用性を拡張するため、ScalaおよびJavaで記述されたすべてのライブラリは、どちらの言語のコードでも直接参照できます。 さらに、JVMおよびJavaScriptランタイムにより、開発者はScalaの大規模なライブラリエコシステムにアクセスして、高性能システムを作成できます。
Pythonの動的型とは異なり、Scalaは静的型を強力にサポートしています。 この特定の機能により、開発者はソフトウェアアプリケーションのバグの可能性を排除できます。
PythonとScala：主な違い
以下は、PythonとScalaの最も重要な違いです。
学習曲線
PythonとScalaはどちらも、機能パラダイムとオブジェクト指向パラダイムの類似点を共有しているため、構文は類似しています。 それにもかかわらず、Scalaは多くの高レベルの機能機能を搭載しているため、初心者にとっては少し複雑かもしれません。 ただし、Pythonは直感的なロジックと包括的なライブラリスイートを備えているため、初心者には最適です。
パフォーマンス
パフォーマンスに関しては、ScalaはPythonよりもほぼ10倍高速です。 実行時にScalaがJava仮想マシン（JVM）に依存することで、Scalaに速度がもたらされます。 一般に、コンパイルされた言語は、インタプリタされた言語よりも高速に実行されます。 Pythonは動的に型付けされるため、開発速度が低下します。
コミュニティ
Pythonには、Pythonの機能の向上と拡張に継続的に貢献するフォロワーとユーザーの大規模なコミュニティがあります。 コミュニティでは、会議、ウェビナー、コーディングコンテストなどの交流会が頻繁に開催されます。実際、Pythonは世界最大のプログラミングコミュニティを楽しんでいます。 2019年のレポートによると、PythonはJavaおよびC言語に次ぐ第3位でしたが、Scalaは50のトレンドプログラミング言語の中で30位を獲得しました。
並行性
Scalaには、ビッグデータエコシステムへのデータベースの迅速な統合を容易にする多くの標準ライブラリと複数のコアが付属しています。 Scalaを使用すると、複数の同時実行プリミティブを使用してコードを記述できるため、メモリ管理とデータ処理が向上します。 これとは対照的に、Pythonは同時実行性をサポートしていません。つまり、一度にアクティブにできるスレッドは1つだけです。 したがって、新しいコードをデプロイするときは、実行中のプロセスを再起動する必要があります。これにより、必然的にメモリの負荷が増加します。
コードの復元
Scalaは静的に型付けされているため、コンパイル時のエラーを見つけやすくなります。 ただし、Pythonは動的型付け言語であるため、特に既存のコードを変更する場合は、バグが発生しやすくなります。 当然、PythonコードよりもScalaコードをリファクタリングまたは復元する方がはるかに簡単です。
データサイエンスアプリケーション
現在、Pythonは、その簡単な学習曲線とライブラリとツールの広範なネットワークのおかげで、データサイエンスコミュニティで最も好まれている言語です。 データサイエンスドメインでは、PythonにはPandas、SciPy、NumPy、Matplolib、Keras、Pytorch、TensorFlowなどのライブラリがいくつかあります。 これらは、MLおよびディープラーニングプロジェクトの構築に最適です。 Scalaは、Apache Sparkと簡単に統合できるため、ビッグデータの処理やMLモデルの開発に役立つツールになります。
Hadoop統合
Scalaは、HadoopのファイルシステムHDFSの上に構築されているため、Hadoopエコシステムと完全に互換性があります。 JavaでHadoopのネイティブAPIを介してHadoopと対話できます。 これにより、開発者はScalaでネイティブHadoopアプリケーションを作成できます。 Pythonは、ScalaほどスムーズにHadoopと統合または対話することはできません。
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結論
結論として、PythonとScalaの両方に明確な利点と制限があります。 どちらの言語もソフトウェア開発とデータサイエンスアプリケーションの構築に最適ですが、パフォーマンスと実用性はユースケースに大きく依存します。
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