파이썬 대 스칼라: 파이썬과 스칼라의 차이점 [2022]
게시 됨: 2021-01-05데이터 과학 및 분석 커뮤니티는 Python 및 Scala와 매우 유사하며 당연히 그렇습니다. Python과 Scala는 모두 다양한 프로그래밍 및 데이터 과학 요구 사항을 충족할 수 있는 우수한 도구입니다. 소규모 프로젝트 설계에서 복잡한 ML 프로젝트 구축에 이르기까지 Python과 Scala는 뛰어난 민첩성과 유연성을 보여줍니다.
이 두 프로그래밍 언어는 모두 새로운 시대 기술에 대한 혁신적인 프로젝트를 개발하는 데 훌륭하지만 Python과 Scala 사이에는 상당한 차이가 있습니다.
목차
파이썬 대 스칼라
파이썬
Python은 기능, 절차 및 객체 지향 프로그래밍을 비롯한 여러 패러다임을 지원하는 고급 범용 언어입니다. 학습 곡선이 쉬운 가장 인기 있고 최고 순위의 프로그래밍 언어 중 하나입니다. Python의 영어와 유사한 구문 및 사용자 친화적인 기능은 Python을 소프트웨어 개발 프로젝트 및 데이터 과학 프로젝트를 위한 이동 도구로 만듭니다.
해석된 특성과 결합된 Python의 동적 유형 지정은 스크립팅 및 빠른 응용 프로그램 개발을 위한 완벽한 선택이 됩니다. 또한 Python 인터프리터 및 해당 표준 라이브러리는 Windows, macOS 및 Linux를 포함한 모든 주요 플랫폼에서 무료로 사용할 수 있으며 호환됩니다.
스칼라
Scala는 객체 지향 및 함수형 프로그래밍 기능을 결합한 고급 범용 프로그래밍 언어입니다. JVM(Java Virtual Machine)을 위해 특별히 설계되었습니다. Scala는 Java와의 언어 상호 운용성을 확장하므로 Scala 및 Java로 작성된 모든 라이브러리는 두 언어 중 하나의 코드에서 직접 참조할 수 있습니다. 또한 JVM 및 JavaScript 런타임을 통해 개발자는 Scala의 방대한 라이브러리 에코시스템에 액세스하여 고성능 시스템을 만들 수 있습니다.
Python의 동적 유형과 달리 스칼라는 정적 유형을 강력하게 지원합니다. 이 특정 기능을 통해 개발자는 소프트웨어 응용 프로그램의 버그 가능성을 제거할 수 있습니다.
Python 대 Scala: 주요 차이점
다음은 Python과 Scala의 가장 중요한 차이점입니다.
학습 곡선
Python과 Scala 모두 기능 및 객체 지향 패러다임의 유사성을 공유하므로 유사한 구문이 생성됩니다. 그럼에도 불구하고 Scala는 많은 고급 기능을 포함하고 있기 때문에 초보자에게는 다소 복잡할 수 있습니다. 그러나 Python은 직관적인 논리와 포괄적인 라이브러리 제품군을 자랑하므로 초보자에게 최고의 선택입니다.
성능
성능 면에서 Scala는 Python보다 거의 10배 빠릅니다. 런타임 동안 Scala는 JVM(Java Virtual Machine) 에 의존하여 속도를 높입니다. 일반적으로 컴파일된 언어는 해석된 언어보다 더 빠르게 수행됩니다. Python은 동적으로 유형이 지정되므로 개발 속도가 감소합니다.
지역 사회
Python에는 Python의 기능을 개선하고 확장하는 데 지속적으로 기여하는 대규모 추종자와 사용자 커뮤니티가 있습니다. 커뮤니티는 컨퍼런스, 웨비나, 코딩 대회 등과 같은 모임을 자주 개최합니다. 실제로 Python은 세계에서 가장 큰 프로그래밍 커뮤니티를 즐깁니다. 2019년 보고서 에 따르면 Python은 Java 및 C 언어에 이어 3위를 차지했으며 Scala는 50개의 최신 프로그래밍 언어 중 30위를 차지했습니다.
동시성
Scala는 빅 데이터 생태계에서 데이터베이스의 빠른 통합을 용이하게 하는 많은 표준 라이브러리와 다중 코어와 함께 제공됩니다. Scala를 사용하면 여러 동시성 기본 요소를 사용하여 코드를 작성할 수 있으므로 더 나은 메모리 관리 및 데이터 처리가 가능합니다. 이와 반대로 Python은 동시성에 대한 지원이 부족합니다. 즉, 한 번에 하나의 스레드만 활성화될 수 있습니다. 따라서 새 코드를 배포할 때 실행 중인 프로세스를 다시 시작해야 하므로 필연적으로 메모리 부하가 증가합니다.
코드 복원
Scala는 정적으로 유형이 지정되므로 컴파일 타임 오류를 찾기가 더 쉽습니다. 그러나 Python은 동적으로 유형이 지정된 언어이므로 특히 기존 코드를 수정할 때 버그가 발생하기 쉽습니다. 당연히 Python 코드보다 Scala 코드를 리팩토링하거나 복원하는 것이 훨씬 쉽습니다.
데이터 과학 응용
현재 Python은 쉬운 학습 곡선과 광범위한 라이브러리 및 도구 네트워크 덕분에 데이터 과학 커뮤니티에서 가장 선호하는 언어입니다. 데이터 과학 도메인에서 Python에는 Pandas, SciPy, NumPy, Matplolib, Keras, Pytorch 및 TensorFlow와 같은 여러 라이브러리가 있습니다. 이는 ML 및 딥 러닝 프로젝트를 구축하는 데 탁월합니다. Scala는 Apache Spark와 쉽게 통합되어 빅 데이터를 처리하고 ML 모델을 개발하는 데 유용한 도구입니다.
하둡 통합
Scala는 Hadoop의 파일 시스템 HDFS를 기반으로 하기 때문에 Hadoop 생태계와 완벽하게 호환됩니다. Java에서 Hadoop의 기본 API를 통해 Hadoop과 상호 작용할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 Scala에서 기본 Hadoop 애플리케이션을 작성할 수 있습니다. Python은 Scala만큼 원활하게 Hadoop을 통합하거나 상호 작용할 수 없습니다.
확인: 초보자를 위한 상위 27개의 Scala 인터뷰 질문 및 답변
결론
결론적으로, Python과 Scala는 모두 뚜렷한 장점과 한계가 있습니다. 두 언어 모두 소프트웨어 개발 및 데이터 과학 응용 프로그램 구축에 적합하지만 성능과 실용성은 주로 사용 사례에 따라 다릅니다.
데이터 과학에 대해 자세히 알아보려면 IIIT-B & upGrad의 데이터 과학 PG 디플로마를 확인하세요. 이 PG 디플로마는 실무 전문가를 위해 만들어졌으며 10개 이상의 사례 연구 및 프로젝트, 실용적인 실습 워크숍, 업계 전문가와의 멘토링, 1- 업계 멘토와 일대일, 400시간 이상의 학습 및 최고의 기업과의 취업 지원.
도움이 되기를 바랍니다.
